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Fluxómica

La fluxómica describe los diversos enfoques que buscan determinar las tasas de reacciones metabólicas dentro de una entidad biológica. [1] Si bien la metabolómica puede proporcionar información instantánea sobre los metabolitos en una muestra biológica, el metabolismo es un proceso dinámico. [2] La importancia de la fluxómica es que los flujos metabólicos determinan el fenotipo celular. [3] Tiene la ventaja adicional de estar basada en el metaboloma , que tiene menos componentes que el genoma o el proteoma. [4]

La fluxómica se enmarca en el campo de la biología de sistemas que se desarrolló con la aparición de tecnologías de alto rendimiento. [5] La biología de sistemas reconoce la complejidad de los sistemas biológicos y tiene el objetivo más amplio de explicar y predecir este comportamiento complejo. [2]

Flujo metabólico

El flujo metabólico se refiere a la tasa de conversión de metabolitos en una red metabólica. [1] [6] Para una reacción, esta tasa es una función tanto de la abundancia de enzimas como de la actividad enzimática. [1] La concentración de enzimas es en sí misma una función de la regulación transcripcional y traduccional además de la estabilidad de la proteína. [1] La actividad enzimática se ve afectada por los parámetros cinéticos de la enzima, las concentraciones de sustrato, las concentraciones de producto y la concentración de moléculas efectoras. [1] Los efectos genómicos y ambientales sobre el flujo metabólico son los que determinan el fenotipo sano o enfermo. [6]

Fluxoma

Al igual que el genoma, el transcriptoma, el proteoma y el metaboloma, el fluxoma se define como el conjunto completo de flujos metabólicos en una célula. [5] Sin embargo, a diferencia de los otros, el fluxoma es una representación dinámica del fenotipo. [5] Esto se debe a que el fluxoma resulta de las interacciones del metaboloma, el genoma, el transcriptoma, el proteoma, las modificaciones postraduccionales y el medio ambiente. [5]

Tecnologías de análisis de flujo

Dos tecnologías importantes son el análisis de balance de flujo (FBA) y la fluxómica de 13 C. En el FBA, los flujos metabólicos se estiman representando primero las reacciones metabólicas de una red metabólica en una matriz numérica que contiene los coeficientes estequiométricos de cada reacción. [7] Los coeficientes estequiométricos restringen el modelo del sistema y son la razón por la que el FBA solo es aplicable a condiciones de estado estable. [7] Se pueden imponer restricciones adicionales. [7] Al proporcionar restricciones, se reduce el posible conjunto de soluciones para el sistema. Después de la adición de restricciones, se optimiza el modelo del sistema. [7] Los recursos de análisis de balance de flujo incluyen la base de datos BIGG, [8] la caja de herramientas COBRA, [9] y FASIMU. [10]

En la fluxómica de 13 C, los precursores metabólicos se enriquecen con 13 C antes de introducirlos en el sistema. [11] Utilizando una técnica de imágenes como la espectrometría de masas o la espectroscopia de resonancia magnética nuclear, se puede medir el nivel de incorporación de 13 C en los metabolitos y con la estequiometría se pueden estimar los flujos metabólicos. [11]

Paradigmas estequiométricos y cinéticos

Una serie de métodos diferentes, divididos ampliamente en paradigmas estequiométricos y cinéticos .

Dentro del paradigma estequiométrico, una serie de métodos de álgebra lineal relativamente simples utilizan redes metabólicas restringidas o modelos de redes metabólicas a escala del genoma para realizar análisis de balance de flujo y la variedad de técnicas derivadas de él. Estas ecuaciones lineales son útiles para condiciones de estado estable. Los métodos dinámicos aún no se pueden utilizar. [12] En el lado más experimental, el análisis de flujo metabólico permite la estimación empírica de las tasas de reacción mediante el etiquetado de isótopos estables .

Dentro del paradigma cinético, el modelado cinético de redes metabólicas puede ser puramente teórico, explorando el espacio potencial de flujos metabólicos dinámicos bajo perturbaciones que se alejan del estado estacionario utilizando formalismos como la teoría de sistemas bioquímicos . Tales exploraciones son más informativas cuando se acompañan de mediciones empíricas del sistema en estudio después de perturbaciones reales, como es el caso del análisis de control metabólico . [13]

Reconstrucción y análisis basados ​​en restricciones

Los métodos recopilados en fluxómica se han descrito como métodos "COBRA", para la reconstrucción y el análisis basados ​​en restricciones . Se han creado varias herramientas y entornos de software para este propósito. [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20]

Aunque sólo se puede medir indirectamente, el flujo metabólico es el vínculo crítico entre los genes, las proteínas y el fenotipo observable. Esto se debe a que el fluxoma integra redes de masa-energía, información y señalización. [21] La fluxómica tiene el potencial de proporcionar una representación cuantificable del efecto que tiene el entorno sobre el fenotipo porque el fluxoma describe la interacción entre el genoma y el entorno. [21] En los campos de la ingeniería metabólica [22] y la biología de sistemas, [23] los métodos fluxómicos se consideran una tecnología habilitadora clave debido a su posición única en la ontología de los procesos biológicos, lo que permite que los modelos estequiométricos a escala del genoma actúen como un marco para la integración de diversos conjuntos de datos biológicos. [24]

Ejemplos de uso en investigación

Una posible aplicación de las técnicas fluxómicas es el diseño de fármacos. Rama et al. [25] utilizaron FBA para estudiar la vía del ácido micólico en Mycobacterium tuberculosis . Se sabe que los ácidos micólicos son importantes para la supervivencia de M. tuberculosis y, como tal, su vía se ha estudiado ampliamente. [25] Esto permitió la construcción de un modelo de la vía y que FBA lo analizara. Los resultados de esto encontraron múltiples posibles objetivos farmacológicos para futuras investigaciones.

Se utilizó FBA para analizar las redes metabólicas de Staphylococcus aureus resistente a múltiples fármacos . [26] Al realizar deleciones de genes simples y dobles in silico, se identificaron muchas enzimas esenciales para el crecimiento.

Referencias

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