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Mathematisches Modell des Energieflusses von Zellen kann uns helfen, Krankheiten zu verstehen
Forscher entwickeln einen mathematischen Ansatz, um zu modellieren, wie Zellen arbeiten, die den Energiefluss in biochemischen Netzwerken verfolgen.
Zellen enthalten Tausende von verschiedenen Enzymen, die miteinander verbundene Netzwerke biochemischer Reaktionen auf hierarchische Weise steuern.
Um zu verstehen, wie Zellen funktionieren, müssen Wissenschaftler Informationen aus verschiedenen Bereichen zusammenbringen, einschließlich chemischer, elektrischer und mechanischer. Energie ist die gemeinsame Währung dieser Domänen.
Das neue Modell ermöglicht es Wissenschaftlern, die verschiedenen Domänen der Zelle in derselben vereinheitlichenden mathematischen Beschreibung zusammen zu bringen und darzustellen.
Es ist die Gründung eines Teams von Prof. Peter Gawthrop vom Systembiologie-Laboratorium der Universität von Melbourne in Australien.
Englisch: bio-pro.de/en/region/freiburg/magaz...1/index.html Die Forscher beschreiben das Modell - und wie es auf einen Prozess angewendet wurde, der in Muskelzellen Energie produziert - in einem Artikel, der im Internet veröffentlicht wurde Proceedings der Royal Society A.
Die Studie scheint ein bedeutender Schritt in der Systembiologie zu sein - ein Feld, das darauf abzielt, Probleme über menschliche Krankheiten zu lösen, indem Computermodelle verwendet werden, um das Netzwerk biochemischer Reaktionen in Zellen darzustellen.
Das Modell basiert auf dem sogenannten "Bond-Graph-Ansatz", der ursprünglich für die Modellierung komplexer, von Menschenhand geschaffener technischer Systeme entwickelt wurde, bei denen die Energieerzeugung, -speicherung und -übertragung grundlegend sind.
Netzwerke reagieren unter Einhaltung der Gesetze der Thermodynamik
Der Bond-Graph-Ansatz konzentriert sich darauf, wie Energie von einer Komponente eines Systems zu einer anderen fließt und wie Energie in ihnen gespeichert, übertragen oder verbraucht wird.
Jetzt wird der Ansatz verwendet, um biologische Systeme wie die Zellen des menschlichen Körpers zu modellieren.
Die täglichen Operationen, die in einer Zelle ablaufen, wie das Erzeugen und Aufbrechen von Proteinen und anderen Komponenten, werden durch biochemische Reaktionen durchgeführt. Diese werden ein- und ausgeschaltet, verlangsamt und beschleunigt, je nach den unmittelbaren Bedürfnissen und den allgemeinen Funktionen der Zelle.
Zu jeder Zeit müssen die vielen beteiligten Wege koordiniert überwacht und ausgeglichen werden. Das ist die Aufgabe von Enzymen - um Reaktionen anzustoßen und zu kontrollieren.
Zellen enthalten Tausende von verschiedenen Enzymen, die miteinander verbundene Netzwerke biochemischer Reaktionen auf hierarchische Weise steuern.
Der Vorteil der Verwendung des Bindungsgraph-Ansatzes besteht darin, dass er Netzwerke biochemischer Reaktionen darstellen kann, die durch Bindungen miteinander verbunden sind, während sie den Gesetzen der Thermodynamik folgen.
Es ist wichtig, die Gesetze der Thermodynamik zu befolgen, um zu vermeiden, dass ein Modell entsteht, bei dem einige biochemische Reaktionen Energie aus dem Nichts erzeugen - wie ein Perpetuum mobile.
Konstruktion aus einfachen Komponenten in einer hierarchischen Art und Weise
Prof. Gawthrop glaubt, dass Wissenschaftler und medizinische Forscher mehr und mehr daran interessiert sind, wie der menschliche Körper Energie erzeugt, transportiert und nutzt - sowohl bei Krankheit als auch bei Gesundheit.
Er sagt, das Ziel ihres systembiologischen Labors sei es, "herauszufinden, was in Zellen schief läuft und was zellulare Veränderungen verursacht - die Grundlagen der Biologie".
In seiner neuen Arbeit erklären er und seine Kollegen, wie sie den Bond-Graph-Ansatz erweitert haben, um die Konstruktion komplexer Modelle aus einfacheren Komponenten hierarchisch zu ermöglichen.
Sie demonstrieren das Ergebnis, indem sie Glykogenolyse im Skelettmuskel modellieren - der Prozess, bei dem das Kohlenhydrat-Glykogen in Muskelzellen zur Energiegewinnung in Glukose zerlegt wird.
Prof. Gawthrop schließt:
"Letztendlich glauben wir, dass unser Ansatz dazu führen wird, biologische Systeme mit vorhersehbaren Ergebnissen einfacher und zuverlässiger zu modifizieren - damit wir Krankheiten besser verstehen und dann behandeln können und schließlich neue biologische Systeme für biotechnologische und biomedizinische Anwendungen entwickeln können . "
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