Метаболические модели делают очистку более управляемой

Профессор Университета Торонто Кришна Махадеван разрабатывает геном-масштабные модели, чтобы определить, почему некоторые бактерии восстанавливают уран лучше других. Это часть работы по снижению загрязнения на бывшем участке хвостохранилища урановой мельницы. Учёный входит в команду, изучающую площадку «Интегрированного полевого подповерхностного исследовательского вызова» Министерства энергетики США в Рифле, Колорадо. Он сотрудничает с Дереком Ловли из Массачусетского университета и учёными Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории (PNNL) Тимоти Шайбе и Филипом Лонгом.

Махадеван, эксперт в областях системной биологии, метаболического моделирования и оптимизации биопроцессов, представил основные результаты своей работы 12 мая в рамках семинара PNNL «Frontiers in Biological Sciences». Эти семинары позволяют экспертам делиться результатами исследований и новыми идеями в биологических науках. Махадеван представил различные способы использования геном-масштабных метаболических моделей для прогнозирования результатов в сложных условиях окружающей среды, таких как земная недра.

Зачем нужны геном-масштабные метаболические модели?

В геномах микроорганизмов, играющих важную экологическую роль (например, в восстановлении загрязнителей), закодировано огромное разнообразие неисследованного метаболизма. Эти геномы легли в основу реконструкции детальных метаболических сетей и моделей для нескольких микроорганизмов. Геном-масштабное метаболическое моделирование позволяет учёным организовать отдельные реакции, закодированные в аннотированных геномах, в связное целое. Затем его можно использовать для прогнозирования метаболических потоков, которые оптимизируют функцию клетки в диапазоне условий, ожидаемых в окружающей среде, и связать их с «омиксными» данными.

Махадеван и коллеги сосредоточились на геном-масштабном метаболическом моделировании Geobacter — бактериального вида с важным применением в биоремедиации на площадке в Рифле и в микробных топливных элементах. Их исследования привели к глубокому пониманию центрального метаболизма этого вида.

«Применение аналогичного подхода, сочетающего моделирование и эксперименты, к другим микроорганизмам, населяющим различные среды, может ускорить понимание их физиологии и экологии и помочь учёным оптимизировать практическое применение этих видов», — сказал Махадеван.

Масштабируемые модели биологических сетей, экспрессируемых разными организмами, будут иметь решающее значение для оптимизации этих систем в промышленной биотехнологии, а также для понимания поведения и эволюции биологических систем и их реакции на множественные экологические сигналы. Такое фундаментальное понимание составляет основу для расширения принципов биологического дизайна на более сложные системы, такие как микробные сообщества, многоклеточные ткани и, в будущем, на организмы более высокого уровня.