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Los secretos de las redes metabólicas: ¿Cómo descifran los FBA las reacciones bioquímicas dentro de las células?
En bioquímica, el análisis de balance de flujo (FBA) es un método matemático diseñado para simular el metabolismo de células u organismos unicelulares como Escherichia coli o levadura. Este enfoque utiliza reconstrucciones de redes metabólicas a escala del genoma para describir todas las reacciones bioquímicas de un organismo. Con el avance de la ciencia y la tecnología, FBA está cambiando la forma en que entendemos las reacciones bioquímicas dentro de las células, permitiéndonos explorar más profundamente cómo funcionan las células.
Conceptos básicos de FBAFBA proporciona una forma rápida y eficiente de calcular flujos metabólicos en estado estable para modelos a gran escala en cuestión de segundos, lo que es muy importante para estudiar diversos procesos biológicos.
El análisis de balance de flujo consiste básicamente en transformar geométricamente los cambios en el sistema metabólico y realizar cálculos mediante fórmulas matemáticas. Funciona tomando un producto escalar de una matriz (la matriz química equivalente) y un vector de flujos desconocidos, y el resultado deseado es un vector que representa el sistema en estado estable.
Antecedentes históricos de FBAEn estado estacionario, la concentración de metabolitos permanece constante y las tasas de producción y consumo están equilibradas, lo que no produce ningún cambio neto en la masa a lo largo del tiempo.
La historia de la investigación de FBA se remonta a principios de la década de 1980. A medida que pasa el tiempo, esta tecnología se mejora constantemente y cada vez más estudiosos comienzan a aplicarla para resolver diversos problemas bioquímicos. Por ejemplo, Papoutsakis demostró por primera vez la posibilidad de construir ecuaciones de balance de flujo utilizando mapas metabólicos, mientras que Fell y Small combinaron funciones objetivo más complejas para estudiar las restricciones en la síntesis de grasas.
Simulación y aplicación
El cálculo eficiente de FBA facilita su aplicación a la investigación en muchos campos, incluida la ingeniería de bioprocesos y la identificación de dianas farmacológicas de patógenos. Al modificar sistemáticamente las redes metabólicas de los microorganismos, los investigadores pudieron aumentar la producción de productos químicos industriales como el etanol y el succinato.Estudios de interferencia y eliminación de reacciones
La eliminación de una sola reacción es una técnica comúnmente utilizada para buscar reacciones en redes metabólicas que son críticas para la producción de biomasa. Al eliminar cada reacción de la red una por una y medir el flujo previsto, estas reacciones se pueden clasificar como importantes o no importantes.Interpretación de deleciones de genes y respuestas
La asociación entre genes y reacciones catalizadas por enzimas se puede evaluar utilizando las denominadas expresiones de reacción gen-proteína (GPR). Proporciona información valiosa sobre qué pérdida genética puede afectar la respuesta, lo cual es importante para los estudios patológicos.
Optimización de los medios de cultivo
FBA también muestra un gran potencial en el diseño de medios de cultivo óptimos. Al cambiar gradualmente la limitación de absorción de nutrientes y aplicar repetidamente FBA, se puede encontrar la combinación de nutrientes que mejor beneficie a un fenotipo específico.
Este proceso permitió a los científicos predecir las tasas de crecimiento bacteriano en diferentes medios de crecimiento y verificar la precisión de los modelos predictivos.
Perspectivas futuras de FBA
Con la mejora de la potencia informática y la comodidad del acceso a los datos, las perspectivas de aplicación de FBA se han vuelto más amplias. Estudios futuros pueden integrar FBA en sistemas biológicos más complejos para obtener una comprensión más profunda de las interacciones entre el microbioma y el huésped, descubriendo así más misterios del microbioma humano.
A través de la tecnología FBA, podemos revelar de manera más efectiva las reacciones bioquímicas dentro de las células, pero ¿puede esto ayudarnos a encontrar nuevas formas de tratar enfermedades?
