La flux balance analysis (FBA) è un metodo matematico e computazionale utilizzato per simulare il metabolismo cellulare o di organismi unicellulari, come Escherichia coli e i lieviti, attraverso ricostruzioni su scala genomica delle reti metaboliche.Orth JD, Thiele I, Palsson BØ. "What is flux balance analysis?". Nature Biotechnology. 2010;28(3):245–248.
Le ricostruzioni metaboliche su scala genomica descrivono l'insieme delle reazioni biochimiche di un organismo sulla base del suo genoma, identificando i metaboliti coinvolti e i geni che codificano gli enzimi responsabili delle reazioni.
Principi La flux balance analysis si basa sulla rappresentazione di una rete metabolica mediante una matrice stechiometrica, che descrive le relazioni tra metaboliti e reazioni.
L'approccio assume che il sistema sia in stato stazionario, condizione in cui la concentrazione dei metaboliti rimane costante nel tempo. In questo contesto, la produzione e il consumo di ciascun metabolita si bilanciano e il sistema può essere descritto come:
S · v = 0
dove S rappresenta la matrice stechiometrica e v il vettore dei flussi metabolici.
Poiché il sistema è generalmente sottodeterminato, vengono utilizzate tecniche di programmazione lineare per individuare una soluzione ottimale, massimizzando una funzione obiettivo biologicamente rilevante, come la crescita cellulare o la produzione di energia.
Applicazioni La FBA trova applicazione in diversi ambiti:
ingegneria metabolica e biotecnologie industriali; ottimizzazione di processi fermentativi; identificazione di bersagli farmacologici; studio delle interazioni ospite–patogeno; progettazione di terreni di coltura.Feist AM, Palsson BØ. "The growing scope of applications of genome-scale metabolic reconstructions using Escherichia coli". Nature Biotechnology. 2008;26(6):659–667.
Descrizione matematica Formalmente, la FBA descrive il sistema metabolico come:
S · v = 0
soggetto a vincoli sui flussi metabolici:
lower bound ≤ v ≤ upper bound
e alla massimizzazione di una funzione obiettivo:
max cᵀv
dove c rappresenta i coefficienti della funzione obiettivo.
Questo approccio consente di identificare una distribuzione di flussi compatibile con i vincoli biologici e ottimizzata rispetto a una specifica funzione.
Estensioni Sono state sviluppate diverse estensioni della FBA, tra cui:
Flux variability analysis (FVA); Minimization of metabolic adjustment (MOMA); Dynamic FBA, che introduce una componente temporale nei modelli.Lee JM, Gianchandani EP, Papin JA. "Flux balance analysis in the era of metabolomics". Briefings in Bioinformatics. 2006;7(2):140–150.
Note
Voci correlate
Flussomica Metabolomica Metaboloma Biologia dei sistemi
Categoria:Biologia molecolare