DR. 텍사스 A & M University의 Artie McFerrin 화학 공학과의 부교수 인 Joseph Sang-II Kwon은 공학 대학 학장 인 Arul Jayaraman 박사와 함께 Systems Biology의 엔지니어링 및 기술 룰렛 돌리기소 (IET) 최우수 논문으로 2021 프리미엄 상을 수상했습니다.
그들의 룰렛 돌리기는에 발표되었습니다.Vol. 13, 이슈 4 ofIET Systems Biology.
임의의 생물학적 시스템의 경우, 신호 경로가 있습니다 - 세포가 세포 분열 또는 세포 사멸과 같은 기능을 수행 할 수있는 일련의 화학 반응이 있습니다. 이들 반응 내에서, 이들 경로를 정확하게 설명하는 수학적 모델을 개발하기 어려운 몇몇 단백질 및 촉매가 관여한다.
또한 정확한 모델을 얻는 데 드는 비용은 높고 노동 집약적 일 수 있으며 종종 경로에 대한 정보가 제한되어 있습니다.
룰렛 돌리기원들은이 문제를 해결하기 위해 시스템 생물학적 접근 방식을 사용하여 데이터 클러스터링을 사용하여 다양한 경로 반복을 결합하여 문헌에서 이용 가능한 공칭 모델을 기반으로 시간 변동 모델을 만듭니다.
“자주 변화하는 시스템 전체 에이 간단한 모델을 사용하려면 모델의 정확성이 손상 될 수 있습니다.”라고 Kwon은 말했습니다. "시간 영역에 따라 모델을 약간 조정하면 훨씬 더 나은 정확도를 기대할 수 있습니다."
룰렛 돌리기원의 세포 내 신호 모델 사용은 모델의 중요성에 가치를 부여하는 글로벌 민감도 분석으로 시작하여 입력이 출력에 영향을 미치는 방식과 가장 중요한 매개 변수에 영향을 미칩니다. 둘째, 측정 데이터가 클러스터되어 매개 변수가 다른 값을 취하는 시간 하위 도메인을 결정합니다.
제안 된 방법론은 반 사치 중심의 접근 방식으로, 모델 구성은 사용 가능한 실험 데이터와 기계적 모델 모두에 의해 안내됩니다. 구체적으로, 실험 데이터에 기초하여, 모델 매개 변수의 시간 프로파일은 공칭 모델의 사용으로 인해 모델 불일치를 보완하는 것으로 추론된다.
핵 인자 Kappa B (NF-κB) 경로에 대한 더 나은 이해는 염증성 질환 치료를위한보다 구체적이고 효과적인 치료 접근법의 설계를 가능하게 할 것이다.
룰렛 돌리기자들은 수학적 모델이 실험 설계에 충분하지 않을 때 사용할 수있는 잠재력을 보여주기 때문에이 경로를 더 넓은 용량으로 사용하기를 희망합니다..