Bilim insanları, hücrelerin karmaşık metabolik süreçlerini bilgisayar ortamında modellemek için geliştirilmiş yeni bir optimizasyon yaklaşımı sundu. Bu yöntem, Genom Ölçekli Metabolik Modeller (GEM'ler) olarak adlandırılan sistemlerin daha doğru ve kapsamlı hale getirilmesini hedefliyor.
GEM'ler, bir organizmanın metabolizmasının temelini oluşturan gen, protein ve biyokimyasal reaksiyonlar arasındaki karmaşık etkileşimleri tanımlayarak, hücresel fonksiyonları hesaplamalı olarak simüle etmeye yarıyor. Bu modeller, hastalık araştırmalarından ilaç geliştirmeye kadar geniş bir yelpazede kritik rol oynuyor.
Araştırmada ele alınan temel sorun, metabolik modellerin oluşturulması sırasında karşılaşılan 'boşluk doldurma' süreciyle ilgili. Genomik analizlerden birçok metabolik reaksiyonu çıkarabilsek de, modellerin tahmin doğruluğunu artırmak için genomik verilerle desteklenmeyen reaksiyonları da dahil etmek gerekiyor.
Geleneksel hesaplamalı boşluk doldurma yaklaşımları, tek bir çevresel koşul için GEM tahminlerini düzeltmeyi amaçlıyor ve büyük Tamsayı Doğrusal Programlama problemleri çözüyor. Ancak bu yöntemlerin birden fazla ortamda ardışık uygulanması, diğer ortamlarda gerçekçi olmayan tahminler üretebiliyor ve işlem süreleri uzun oluyor.
Yeni geliştirilen çok faktörlü boşluk doldurma yaklaşımı, bu sorunları aşmak için tasarlandı ve metabolik modellerin daha güvenilir bir şekilde geliştirilmesini sağlıyor.