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Investigación Proyectos de investigación Optimización Multiobjetivo de redes bioquímicas para la predicción de flujos intracelulares. Aplicación y análisis en la cianobacteria Synechocystis.

Optimización Multiobjetivo de redes bioquímicas para la predicción de flujos intracelulares. Aplicación y análisis en la cianobacteria Synechocystis.

Programa de apoyo I+D+I UPV. 2011
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RESUMEN:

La biología sintética es un nuevo campo de investigación que combina ciencia e ingeniería. Su objetivo es el diseño y construcción de novedosos sistemas biológicos para un fin concreto. En dicha disciplina, existen cuatro ramas de investigación (biología, química, ingeniería e informática) que representan las diferentes aproximaciones que toman los investigadores dependiendo de su área de procedencia.
Desde el punto de vista de la ingeniería y la informática, los ingenieros ven la biología como un campo más de la tecnología. Principalmente, sus objetivos son el diseño y construcción de biosistemas que manipulen elementos químicos, fabriquen materiales, produzcan energía, etc. En la actualidad se está haciendo un gran esfuerzo en el desarrollo de herramientas informáticas que faciliten y abaraten el diseño de estos sistemas biológicos.
Un factor clave en todos los trabajos relacionados con la biología sintética es el conocimiento del comportamiento de los sistemas biológicos y sus posibles respuestas. Así pues, el primer paso para conseguir un modelo que refleje dicho comportamiento consiste en describir las reacciones bioquímicas que tienen lugar en el interior del biosistema. En esta etapa, es esencial obtener una descripción modular de las distintas partes y mecanismos que rigen y gobiernan dicho sistema. (Por ejemplo, el modelado, facilita el análisis de cómo un sistema responde cuando forma parte de un nuevo dispositivo).
Los flujos intracelulares que tienen lugar en los sistemas biológicos pueden ser calculados in silico bajo la hipótesis de que estos sistemas trabajan de forma óptima respecto a cierto criterio biológico. Las capacidades y distribuciones de flujo de una red bioquímica ya han sido predichos utilizando, por ejemplo, el análisis de balance de flujos metabólicos también conocido como Metabolic Flux Balance Analysis (FBA). El método FBA tan solo requiere el modelo estequiométrico de la red, pero como el sistema lineal de ecuaciones que describe el balance de masas en estado estacionario es, en general, compatible indeterminado, se deben definir criterios y restricciones apropiados para encontrar una única solución.
En este contexto diferentes, e interesantes, cuestiones clave respecto a los principios que rigen un funcionamiento óptimo de los sistemas biológicos, emergen en la actualidad entre los investigadores que trabajan en el campo de la biología sintética. Por ejemplo: ¿cuáles son los objetivos o criterios que estos sistemas utilizan para presentar un óptimo comportamiento? La mayoría de investigadores considera que este objetivo podría ser la maximización de su crecimiento (biomass yield). Otros, sin embargo, apuntan a la maximización de la energía que el sistema es capaz de producir (ATP yield) o hacia la minimización de los flujos intracelulares, etc.
En este sentido, una aproximación mucho más realista del funcionamiento del sistema biológico consiste en considerar la optimización simultánea de dos o más objetivos, a menudo en conflicto. Es lo que se denomina optimización multiobjetivo, donde, a diferencia del caso de un único objetivo, no existe una única solución que optimice todos ellos simultáneamente. Más bien la solución al problema la forma un conjunto de soluciones, todas ellas óptimas en algún sentido y donde ninguna es mejor que las demás. Este conjunto de soluciones es lo que se denomina Conjunto de Pareto y es el resultado que ofrecen los algoritmos o técnicas de optimización multiobjetivo.
Algunas investigaciones preliminares apuntan a esta metodología de optimización como adecuada y capaz de dar respuesta a los problemas que se plantean con los complejos modelos metabólicos. Una evidencia de la novedad de la investigación aquí planteada es los pocos resultados que se encuentran al respecto en la literatura, en comparación con otras áreas científicas y de la ingeniería.
El proyecto plantea el reto de si los flujos intracelulares pueden ser correctamente estimados considerando simultáneamente distintos criterios óptimos de funcionamiento bajo la hipótesis de trabajo de que la distribución óptima de dichos flujos está, en la realidad, no solo regida por un criterio celular simple (como, por ejemplo, que el micro-organismo tiende a su máximo crecimiento) sino más bien que, el biosistema funciona atendiendo a distintos criterios u objetivos de forma simultánea.
En este sentido, el equipo investigador aúna experiencias y “know-how” distintos que, con toda probabilidad intersectan en la línea de trabajo que aquí se plantea. Por un lado, investigadores del grupo InterTech con una gran experiencia en el campo de la biología sintética y con un reconocimiento a nivel internacional de su trabajo y por otro, investigadores del Instituto de Automática e Informática Industrial con gran experiencia en el desarrollo de algoritmos de optimización y toma de decisiones basados en técnicas evolutivas y de inteligencia artificial.
 


PALABRAS CLAVE: 

Optimización multiobjetivo, Flux Balance Analysis, Modelos biológicos a escala genómica.


En colaboración con Intertech (Interdisciplinary modelling group - UPV)

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