Recon 2: Reconstrucción virtual del metabolismo humano

Un equipo de científicos internacionales ha producido lo que ellos mismo han denominado como el “Google Maps” del metabolismo humano, una recreación virtual de la transformación química celular.

El modelo es conocido como Recon 2, y de acuerdo a la Universidad de California, podría ser utilizado para localizar las causas del cáncer, la diabetes y las enfermedades neurodegenerativas. Además, el mapa del metabolismo podría incluso ayudar a los profesionales de la medicina a desarrollar nuevos tratamientos para estas condiciones.

“Recon 2 permite a los biomédicos estudiar la red metabólica humana con más precisión. Esto es esencial para entender donde y como las vías metabólicas especificas de seguimiento crean una enfermedad” explico Bernhard Palsson, profesor de bioingeniería de la UCSD Jacobs School of Engineering. Él lo comparo con los de Mountain View, que se basan en una tecnología de aplicación muy popular de cartografía web, ya que, como Google Maps, Recon 2 es capaz de combinar detalles complicados en un mapa interactivo.

“Por ejemplo, los investigadores observaron como el metabolismo sienta las bases para el crecimiento del tumor canceroso en el mapa, con imágenes muy detalladas de las reacciones metabólicas individuales y, alejando el zoom, pudieron observar los patrones y las relaciones que hay entre las vías o los diferentes sectores del metabolismo” explico la Universidad “Esto no es diferente a como se puede obtener una vista de la calle de una sola vivienda o alejarse para ver como la casa se adapta a todo el barrio, ciudad, estado, país y el mundo. Y al igual que Google Maps reúne un amplio conjunto de datos, tales como imágenes, direcciones, calles y el flujo de tráfico, en una herramienta fácil de navegar, Recon 2 reúne un amplio compendio de datos de la literatura publicada y los modelos existentes de procesos metabólicos ”.

“Una de las aplicaciones más prometedoras para la reconstrucción de la red, es la capacidad de identificar las expresiones de los genes específicos y sus vías metabólicas, para la entrega de fármacos. Las grandes bases de datos de expresión de genes están disponibles para las células humanas que han sido tratadas con moléculas extraídas de las drogas existentes, así como los medicamentos que están en desarrollo” agregaron “Recon 2 permite a los investigadores utilizar estos datos de la expresión de los genes existentes y el conocimiento de toda la red metabólica, al entender como ciertos medicamentos afectan las vías metabólicas especificas que se encuentran al crear las condiciones para el crecimiento de células cancerosas, por ejemplo. Entonces podría realizar experimentos virtuales para ver si el medicamento puede fijar el desequilibrio metabólico que causa la enfermedad”.

El equipo internacional, que incluye investigadores de de los EE.UU., Reino Unido, Austria, Alemania, Islandia, Japón, Noruega, Rusia y Suecia, se baso en la primera reconstrucción virtual del metabolismo humano. Ese modelo fue conocido como Recon 1 y fue desarrollado por un equipo de seis personas en el 2007.

Recon 1 incluyo más de 3.300 reacciones bioquímicas conocidas, que fueron rastreadas a lo largo de las cinco décadas de investigación. Recon 2 contiene más del doble que su antecesor, que incluye más de 7.400 reacciones diferentes. Los hallazgos se han publicado en la revista Nature Biotechnolgy.

“Esta investigación es la segunda etapa importante de nuestra compresión del genoma humano. Si la secuenciación del genoma humano nos proporciona una lista de las partes biológicas entonces nuestro estudio explica como estas partes funcionan dentro de los diferentes individuos” dijo el coautor del estudio Pedro Mendes de la Universidad de Manchester de Ciencias de la Computación en un comunicado.

“Los resultados proporcionan un marco de trabajo que llevara a una mejor comprensión de cómo el estilo de vida de un individuo, tales como la dieta o una droga en partículas, afectan la función de sus características genéticas especificas” agrego “El modelo nos da un importante paso a los que denominamos ´medicina personalizada´ donde los tratamientos se adaptan de acuerdo a la información genética del paciente”.

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