Stomach Health > želudac Zdravlje >  > Q and A > želudac pitanje

Računarski modeli predviđaju poznate biomarkere nasljednih metaboličkih bolesti

Svi smo jedinstveni. Naše zdravlje određeno je urođenim genetskim razlikama u kombinaciji s načinom života i okruženjem u kojem živimo.

Ovaj jedinstveni identitet znači da pristup „jedna veličina odgovara svima“ više nije prihvaćen kao najbolji način upravljanja zdravljem pojedinca. Postoji potreba za novim "personaliziranim" pristupima za bolje upravljanje zdravljem i ciljanje terapija za postizanje optimalnih zdravstvenih ishoda.

Kombinirajući i analizirajući podatke o našem genomu, s drugim kliničkim i dijagnostičkim podacima, mogu se identificirati obrasci koji mogu pomoći u utvrđivanju našeg individualnog rizika od razvoja bolesti, otkriti bolest ranije i odrediti najučinkovitije intervencije za poboljšanje zdravlja, bili oni lijekovi, izbor načina života, ili čak jednostavne promjene u prehrani.

Istraživači, vodi profesorica Ines Thiele, glavni istraživač u APC Microbiome Ireland SFI Research Center, koji ima sjedište na Nacionalnom sveučilištu Irske, Galway, su razvili računske modele za cijelo tijelo - Harvey i Harvetta.

Ti virtualni ljudi predstavljaju metabolizam cijelog tijela, fiziologija, prehrana i mikrobiom crijeva. Ovi novi modeli uspješno predviđaju poznate biomarkere nasljednih metaboličkih bolesti i omogućuju istraživanje potencijalnih metaboličkih interakcija između ljudi i njihovih crijevnih mikrobioma na osobnoj razini.

Preciznost, ili prilagođeno, medicina zahtijeva realnost, mehanički računski modeli koji obuhvaćaju složenost čovjeka koji predstavlja fiziologiju svakog pojedinca, prehrambene navike, metabolizam i mikrobiomi. Molekularna biologija dala je veliki uvid u 'popis dijelova' za ljudske stanice, ali ostaje izazov integrirati te dijelove u virtualno cijelo ljudsko tijelo.

Projekt Virtual Human Physiome generirao je opsežne računske modele o anatomiji i fiziologiji ljudskih organa, ali još nije povezan s procesima na molekularnoj razini i njihovim temeljnim mrežama gena, proteini, i biokemijske reakcije.

Tim profesora Thielea uhvatio se u koštac s ovim izazovom kako bi razvio prvo cijelo tijelo, specifične za spol, računski modeli ljudskog metabolizma razlučeni organima, koji mehanički povezuju anatomiju i fiziologiju s metaboličkim procesima na molekularnoj razini. Njihovo je istraživanje danas objavljeno u prestižnom časopisu Molecular Systems Biology.

Harvey i Harvetta virtualni su muški i ženski metabolički modeli, odnosno, izgrađen na temelju literature i podataka o ljudskom metabolizmu, anatomiju i fiziologiju, kao i biokemiju, metabolomski i proteomski podaci.

Anatomski su međusobno povezani kao metabolički modeli cijelog tijela, sastoji se od više od 80, 000 biokemijskih reakcija raspoređenih u 26 organa i 6 vrsta krvnih stanica. Štoviše, mogu se proširiti tako da uključe metabolizam crijevnih mikroba. Ovi jedinstveni modeli omogućuju generiranje prilagođenih metaboličkih modela cijelog tijela koristeći fiziološke pojedince, genomski, biokemijske i mikrobiomske podatke.

Metabolički model cijelog tijela

Stvaranje prilagođenih metaboličkih modela cijelog tijela interdisciplinarni je napor. Razvoj modela metabolizma cijelog tijela zahtijevao je razvoj novih algoritama i softvera za modeliranje visoko-dimenzionalnih biokemijskih mreža temeljenih na ograničenjima.

Model cijelog tijela generira se započinjanjem skupa anatomski međusobno povezanih generičkih rekonstrukcija ljudskog metabolizma. "

Ronan Fleming, Koautor studije i docent, Akademski centar za istraživanje lijekova Leiden, Sveučilište Leiden

"Ovaj nacrt modela imao je više od 300 tisuća dimenzija, koji je tada smanjen na približno 80 tisuća reakcija specifičnih za organe pomoću učinkovitih algoritama i računalnih mogućnosti visokih performansi. "

"Harvey i Harvetta uvest će novu eru u istraživanje uzročno-posljedičnih odnosa domaćin-mikrobiom i uvelike ubrzati razvoj ciljanih prehrambenih i mikrobnih strategija intervencije", rekla je prof. Ines Thiele, koji vode istraživanje.

"Ovi bi modeli mogli ubrzati uvide u puteve uključene u razvoj i napredovanje bolesti specifičnih za spol. Štoviše, zahvaljujući sposobnosti prilagođavanja metaboličkih modela cijelog tijela kliničkim, fiziološki, i omics podaci, predstavljaju značajan korak prema personaliziranom, prediktivno modeliranje intervencija u prehrani i lijekovima te toksičnosti lijekova, koja leži u središtu precizne medicine ".

Other Languages