Orlando Rocha, investigador do Grupo CST, conclui doutoramento em Informática | Centro ALGORITMI
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Os avanços tecnológicos realizados na sequenciação, análise de genomas e técnicas de expressão de genes, permitiram a reconstrução de modelos metabólicos à escala genómica de vários organismos. Porém, um dos principais desafios na era pós-genómica é entender como os processos regulatórios ocorrem dentro das células e como afetam o seu metabolismo. Vários esforços têm vindo a ser realizados na reconstrução de modelos regulatórios, devido à complexidade dos sistemas biológicos, utilizando para isso, diferentes abordagens computacionais. Propostas recentes utilizam dados transcriptómicos de modo a descobrir informação regulatória, combinando esse conhecimento com modelos metabólicos, com o objetivo de os melhorar.
Devido as inúmeras interações entre genes, fatores de transcrição e condições ambientais, torna-se difícil criar modelos regulatórios que caracterizem vários estados ambientais. Apesar de já existirem inúmeras interações regulatórias desvendadas por métodos de inferência de redes, apenas algumas têm algum efeito funcional nas distribuições de fluxo e nas reações do modelo metabólico.
Foram criadas ferramentas "open-source" para reconstrução de modelos metabólicos-regulatórios consistentes, e para extrair eventuais interações regulatórias de dados experimentais. Essas ferramentas incluem métodos para simulação de fénotipos e otimização de estirpes, utilizando modelos integrados, e também métodos de biclustering para extração de interações entre genes em determinadas condições ambientais. Além disso, e apresentada uma nova estratégia baseada em evolução gramatical para reconstrução de modelos regulatórios. Foram também implementadas interfaces gráficas cas intuitivas, e todas as funcionalidades desenvolvidas foram analisadas e validadas com vários casos de estudo.