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El modelo matemático del flujo de energía celular puede ayudarnos a entender la enfermedad

Los investigadores están desarrollando un enfoque matemático para modelar cómo funcionan las células que rastrea el flujo de energía en las redes bioquímicas.
Las células contienen miles de enzimas diferentes que controlan redes interconectadas de reacciones bioquímicas de una manera jerárquica.

Para comprender cómo funcionan las células, los científicos deben reunir información de diferentes dominios, incluidos los químicos, eléctricos y mecánicos. La energía es la moneda común de estos dominios.

El nuevo modelo permite a los científicos reunir y representar los diferentes dominios de la célula dentro de la misma descripción matemática unificadora.

Es la creación de un equipo dirigido por el Prof. Peter Gawthrop del Laboratorio de Biología de Sistemas de la Universidad de Melbourne en Australia.

Los investigadores describen el modelo, y cómo lo aplicaron a un proceso que produce energía en las células musculares, en un artículo publicado en el Procedimientos de la Royal Society A.

El estudio parece ser un paso significativo en la biología de sistemas, un campo que tiene como objetivo resolver problemas sobre la enfermedad humana mediante el uso de modelos informáticos para representar la red de reacciones bioquímicas en las células.

El modelo se basa en lo que se conoce como el "enfoque del gráfico de bonos", que se desarrolló originalmente para modelar sistemas de ingeniería complejos y artificiales, donde la generación, el almacenamiento y la transmisión de energía son fundamentales.

Reacciones de redes mientras se obedecen las leyes de la termodinámica

El enfoque del gráfico de bonos se centra en cómo fluye la energía desde un componente de un sistema a otro, y cómo se almacena, transmite o gasta energía dentro de ellos.

Ahora, el enfoque se está utilizando para modelar sistemas biológicos, como las células del cuerpo humano.

Las operaciones diarias que tienen lugar en una célula, como la creación y descomposición de proteínas y otros componentes, se realizan mediante reacciones bioquímicas. Estos se encienden y se apagan, se ralentizan y se aceleran, de acuerdo con las necesidades inmediatas y las funciones generales de la célula.

En un momento dado, las numerosas vías involucradas deben ser monitoreadas y equilibradas de manera coordinada. Ese es el trabajo de las enzimas: iniciar y controlar las reacciones.

Las células contienen miles de enzimas diferentes que controlan redes interconectadas de reacciones bioquímicas de una manera jerárquica.

La ventaja de utilizar el enfoque del gráfico de bonos es que puede representar redes de reacciones bioquímicas unidas entre sí, mediante enlaces, al tiempo que obedecen las leyes de la termodinámica.

Es importante obedecer las leyes de la termodinámica para evitar crear un modelo donde algunas reacciones bioquímicas generen energía de la nada, como una máquina de movimiento perpetuo.

Construcción a partir de componentes simples de forma jerárquica

El Prof. Gawthrop cree que los científicos y los investigadores médicos están cada vez más interesados ??en cómo el cuerpo humano genera, transporta y usa energía, tanto en la enfermedad como en la salud.

Él dice que el objetivo de su laboratorio de biología de sistemas es "descubrir qué va mal en las células y qué causa los cambios celulares, los mismos fundamentos de la biología".

En su nuevo documento, él y sus colegas explican cómo ampliaron el enfoque del gráfico de bonos para permitir la construcción de modelos complejos a partir de componentes más simples de una manera jerárquica.

Demuestran el resultado al usarlo para modelar la glucogenólisis en el músculo esquelético: el proceso mediante el cual el glucógeno carbohidrato en las células musculares se descompone en glucosa para proporcionar energía.

El Prof. Gawthrop concluye:

"En última instancia, creemos que nuestro enfoque dará lugar a la capacidad de modificar sistemas biológicos con resultados predecibles de manera más fácil y confiable, de modo que podamos comprender mejor y luego tratar la enfermedad, y finalmente poder diseñar nuevos sistemas biológicos para aplicaciones biotecnológicas y biomédicas "

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