SOLUCIONES.- La versión actual del modelo es capaz de obtener resultados en tan sólo 3 minutos, un proceso que anteriormente tomaba hasta una semana.
Editado por Marco Saldívar González
REGIÓN METROPOLITANA, Santiago.- PheFlux-TIC es una extensión de PheFlux, algoritmo que permite inferir el metabolismo celular condicionado en datos fenotipo-específicos de expresión genética, proyecto a cargo de Marcelo Rivas Astroza, docente del Depto. de Biotecnología de la Ciencias Naturales, Matemática y del Medio Ambiente (FCNMMA) de la Universidad Técnica Metropolitana (UTEM).
El docente explica: “El algoritmo que hemos desarrollado predice el estado metabólico de una célula, es decir, el conjunto de reacciones químicas que ocurren dentro de ella para obtener energía y componentes básicos”.
Junto a Rivas Astroza trabajan Maximiliano Farías Miño y Nicolás Améstica Toledo, ambos estudiantes de Ingeniería en Biotecnología; David Tourigny, de la Universidad de Birmingham y Raúl Conejeros Risco, de la Universidad Católica de Valparaíso (UCV). El Equipo enfatiza que la versión actual del modelo es capaz de realizar predicciones del metabolismo celular en tan sólo 3 minutos, un proceso que anteriormente tomaba hasta una semana.
“Maximiliano y Nicolás han desempeñado un papel fundamental en el desarrollo e implementación del algoritmo. Sus contribuciones han sido esenciales para el éxito del proyecto, incluyendo el desarrollo del código computacional y la validación de las predicciones del modelo”, destaca Rivas Astroza.
“Lo innovador de nuestro algoritmo es que, a diferencia de otros modelos, tiene en cuenta las leyes de la termodinámica, asegurando que las predicciones sean consistentes con los principios fundamentales de la física que rigen estos procesos. Esto es crucial porque los modelos anteriores a menudo predecían estados metabólicos imposibles desde el punto de vista termodinámico”, enfatiza el académico.
AVANCE CIENTÍFICO PIONERO
“PheFlux-TIC surgió de la necesidad de mejorar la precisión de los modelos existentes para predecir el metabolismo celular. “En la actualidad, estos modelos generan artefactos matemáticos conocidos como ciclos termodinámicamente infactibles (CTI), análogos a intentar usar una bicicleta perpetuamente en una colina sin pedalear, lo cual es imposible en la realidad y no obedece las leyes termodinámicas que rigen el universo”, explica Nicolás Améstica Toledo.
En la misma línea enfatizó: “Estos ciclos infactibles pueden comprometer la relevancia biológica y al precisión predictiva del modelo, por lo que es esencial diseñar herramientas computacionales más sofisticadas que puedan diferenciar entre rutas metabólicas termodinámicamente factibles o infactibles”.
Las expectativas para el algoritmo Pheflux-TIC son altas. En palabras de Rivas Astroza: “Esperamos que nuestro algoritmo se convierta en una herramienta estándar en el campo de la biología de sistemas y la biotecnología. Creemos que puede ser útil para estudiar enfermedades como el cáncer y la diabetes, así como para optimizar procesos industriales como la fermentación”.
La relevancia de este desarrollo radica en su potencial para mejorar la comprensión de los procesos biológicos fundamentales y para desarrollar nuevas terapias y biotecnologías. “Al predecir con mayor precisión el metabolismo celular, podríamos identificar nuevas dianas terapéuticas para enfermedades, diseñar microorganismos más eficientes para la producción de biocombustibles y otros productos, y personalizar tratamientos médicos en función del perfil metabólico de cada paciente”, comenta Marcelo Rivas Astroza.
Este avance no sólo representa un salto significativo en la biología computacional, sino que también pone de relieve la capacidad innovadora de los investigadores de la UTEM, en conjunto con otros expertos, tanto en el ámbito científico nacional e internacional. “Nuestros próximos pasos involucran la producción de un artículo para su publicación en una revista científica”, cerró Améstica Toledo.
Fuente: UTEM
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