Le modèle mathématique du flux d'énergie cellulaire peut nous aider à comprendre la maladie

Les chercheurs développent une approche mathématique pour modéliser le fonctionnement des cellules qui suivent le flux d'énergie dans les réseaux biochimiques.
Les cellules contiennent des milliers d'enzymes différentes contrôlant des réseaux interconnectés de réactions biochimiques de manière hiérarchique.

Pour comprendre le fonctionnement des cellules, les scientifiques doivent rassembler des informations provenant de différents domaines, notamment chimiques, électriques et mécaniques. L'énergie est la monnaie commune de ces domaines.

Le nouveau modèle permet aux scientifiques de rassembler et de représenter les différents domaines de la cellule dans la même description mathématique unificatrice.

C'est la création d'une équipe dirigée par le professeur Peter Gawthrop du Laboratoire de biologie des systèmes de l'Université de Melbourne en Australie.

Les chercheurs décrivent le modèle - et comment ils l’ont appliqué à un processus qui produit de l’énergie dans les cellules musculaires - dans un article publié dans le journal. Actes de la Royal Society A.

L'étude semble constituer une étape importante dans la biologie des systèmes - un domaine qui vise à résoudre les problèmes liés aux maladies humaines en utilisant des modèles informatiques pour représenter le réseau de réactions biochimiques dans les cellules.

Le modèle est basé sur ce que l'on appelle la "méthode du graphe obligataire", initialement développée pour la modélisation de systèmes d'ingénierie complexes, créés par l'homme, où la production, le stockage et la transmission de l'énergie sont fondamentaux.

Réactions de réseaux en respectant les lois de la thermodynamique

L'approche du graphique de liaison se concentre sur la manière dont le courant circule d'un composant à un autre et sur la manière dont l'énergie est stockée, transmise ou dépensée.

Maintenant, l'approche est utilisée pour modéliser des systèmes biologiques, tels que les cellules du corps humain.

Les opérations quotidiennes qui se déroulent dans une cellule, telles que la création et la dégradation de protéines et d'autres composants, sont effectuées par des réactions biochimiques. Ceux-ci sont activés et désactivés, ralentis et accélérés, en fonction des besoins immédiats et des fonctions globales de la cellule.

À tout moment, les nombreuses voies impliquées doivent être surveillées et équilibrées de manière coordonnée. C'est le travail des enzymes - lancer et contrôler les réactions.

Les cellules contiennent des milliers d'enzymes différentes contrôlant des réseaux interconnectés de réactions biochimiques de manière hiérarchique.

L’avantage de l’approche du graphe de liaison réside dans le fait qu’elle peut représenter des réseaux de réactions biochimiques liées entre elles - par des liaisons - tout en respectant les lois de la thermodynamique.

Il est important de respecter les lois de la thermodynamique afin d'éviter de créer un modèle dans lequel certaines réactions biochimiques génèrent de l'énergie à partir de rien - comme une machine à mouvement perpétuel.

Construction à partir de composants simples de manière hiérarchique

Le professeur Gawthrop pense que les scientifiques et les chercheurs médicaux s'intéressent de plus en plus à la manière dont le corps humain génère, transporte et utilise l'énergie, à la fois en cas de maladie et de santé.

Il dit que le but de leur laboratoire de biologie des systèmes est de "découvrir ce qui ne va pas dans les cellules et ce qui se produit pour provoquer des changements cellulaires - les fondamentaux de la biologie".

Dans son nouvel article, ses collègues et lui expliquent comment ils ont étendu l’approche du graphe d’obligation pour permettre la construction hiérarchique de modèles complexes à partir de composants plus simples.

Ils démontrent le résultat en l'utilisant pour modéliser la glycogénolyse dans le muscle squelettique - le processus par lequel le glycogène glucidique des cellules musculaires est décomposé en glucose pour fournir de l'énergie.

Le professeur Gawthrop conclut:

"En fin de compte, nous pensons que notre approche permettra de modifier plus facilement et de manière plus fiable les systèmes biologiques avec des résultats prévisibles - afin de mieux comprendre et traiter les maladies, et finalement de concevoir de nouveaux systèmes biologiques pour des applications biotechnologiques et biomédicales . "

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