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De los genes a las respuestas: ¿Cómo revela la FBA posibles objetivos farmacológicos para los genes causantes de enfermedades?
En la investigación biomédica actual, el análisis de equilibrio de flujo (FBA) se está convirtiendo en una herramienta poderosa para modelar los procesos metabólicos celulares. A través de la reconstrucción de la red metabólica a escala del genoma, la FBA no solo puede revelar los mecanismos biológicos de las enfermedades, sino también ayudar a los científicos a identificar posibles objetivos farmacológicos. Este enfoque simplifica la construcción de modelos biológicos tradicionales, lo que permite analizar una gran cantidad de reacciones en un corto período de tiempo, lo que es particularmente importante para encontrar objetivos farmacológicos para el cáncer y los patógenos.
La idea central de FBA es utilizar información genómica para reconstruir la red metabólica y luego utilizar programación lineal para calcular el flujo metabólico en estado estable. Al hacerlo, FBA tiene en cuenta las interacciones entre metabolitos e identifica los genes que codifican las enzimas responsables de catalizar estas reacciones. La gran ventaja de este enfoque es que requiere de datos relativamente bajos, lo que lo hace adecuado para resolver modelos grandes que contienen decenas de miles de reacciones en cuestión de segundos.FBA combina optimización matemática y modelos de redes metabólicas para proporcionar una descripción general completa de los procesos de reacción en organismos como microorganismos y células cancerosas.
Con el desarrollo de FBA, los investigadores continúan explorando su aplicación en diferentes campos, incluida la mejora de la red metabólica en los procesos de fermentación industrial y la identificación de objetivos farmacológicos para el cáncer y los patógenos. La FBA no solo ayuda a optimizar la composición del medio de cultivo, sino que también revela interacciones huésped-patógeno, lo que refuerza aún más su importancia en la investigación biomédica.
FBA puede calcular rápidamente el flujo metabólico óptimo y predecir la tasa de crecimiento bacteriano en diferentes condiciones de cultivo, lo que se ha verificado con frecuencia en experimentos.
En la aplicación de FBA, se utilizan ampliamente varias tecnologías importantes, como la "eliminación de reacción" y la "eliminación de genes". La eliminación de una sola reacción se puede utilizar para identificar reacciones clave en la producción de biomasa, mientras que la eliminación de reacciones pareadas puede simular los efectos del tratamiento de múltiples objetivos, lo cual es muy importante para encontrar posibles objetivos farmacológicos. Al analizar la matriz de reacción gen-proteína (GPR) en la red metabólica, los investigadores pudieron convertir la esencialidad de la reacción en la esencialidad del gen y luego analizar la pérdida de qué genes puede conducir a un fenotipo de enfermedad específico.
Además de eliminar reacciones, FBA también puede simular los efectos inhibidores de las reacciones. Al limitar el flujo de la reacción y establecer un umbral apropiado, los investigadores pueden evaluar si la inhibición de la reacción es letal, lo que ayuda a aclarar la eficacia potencial de varias estrategias de tratamiento. Además, FBA también se puede aplicar a la optimización de medios de crecimiento, ayudando a los científicos a encontrar la mejor combinación de nutrientes para promover el crecimiento de un fenotipo específico.
Desde una perspectiva técnica, el FBA se basa en dos supuestos básicos: el supuesto de estado estable y el supuesto óptimo. El supuesto de estado estable implica que la concentración de metabolitos no cambia con el tiempo, mientras que el supuesto de optimalidad se basa en la idea de que los organismos evolucionan para encontrar la mejor estrategia de crecimiento o conservación de recursos. Por lo tanto, FBA permite a los investigadores realizar modelos sin requerir demasiados parámetros cinéticos, lo que reduce significativamente el tiempo y los recursos computacionales necesarios para la construcción del modelo.Debido a que el método FBA es simple y efectivo, los científicos pueden procesar rápidamente grandes cantidades de datos y encontrar los objetivos farmacológicos más prometedores.
Con el estudio en profundidad de esta tecnología, la aplicación de FBA en biomedicina, agricultura, biotecnología y otros campos continuará expandiéndose, revelando más conocimientos sobre los procesos de la vida. Estos resultados no sólo mejorarán nuestra comprensión de los procesos patológicos, sino que también proporcionarán nuevos caminos para el desarrollo de nuevos fármacos.
Pero ¿puede realmente esta tecnología revolucionar el actual modelo de tratamiento y aportar mayores beneficios a los pacientes?
