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Los autores desarrollaron modelos computacionales basados en ecuaciones diferenciales ordinarias y parciales, calibrados con datos de co-cultivos 3D de células endometriales humanas, para simular y cuantificar la proliferación celular dependiente de hormonas y citocinas, así como la difusión de moléculas en condiciones fisiológicas y patológicas.
Los investigadores desarrollaron un reloj de envejecimiento de células madre basado en inteligencia artificial que, al medir la desviación de la edad biológica en pacientes con leucemia mieloide aguda, identifica un estado "más joven" asociado a un peor pronóstico y resistencia al tratamiento, permitiendo así refinar la estratificación clínica más allá de los criterios genéticos actuales.
El modelo TRAILBLAZER introduce un marco generativo basado en transformadores multicelulares con un espacio latente hiperesférico que permite predecir con precisión las respuestas a perturbaciones a nivel de paciente y generalizar a intervenciones no observadas, superando las limitaciones de los enfoques actuales que ignoran el contexto multicelular.
Este artículo presenta un modelo unificado de sistemas dinámicos y teoría de control que integra pseudotiempo, velocidad de ARN y transporte óptico para predecir y controlar probabilísticamente el destino celular a partir de datos de células individuales, estableciendo un marco riguroso para el diseño experimental y la intervención celular.
Este estudio presenta un modelo matemático mejorado del reloj circadiano vegetal que, mediante un análisis computacional multifacético, identifica la represión transcripcional, la degradación proteica y la síntesis regulada por la luz como mecanismos de control dominantes en una red jerárquica y robusta centrada en los bucles de retroalimentación de CCA1/LHY y PRRs.
El estudio presenta mCanonicalTockySeq, un marco sistémico que integra la historia de señalización con transcriptomas de células individuales para reconstruir espacios de estado desarrollados temporalmente resueltos, permitiendo analizar conjuntamente la progresión temporal y el desarrollo en células T y extrapolar estos hallazgos entre especies mediante un anclaje experimental basado en un reloj molecular fluorescente.
El artículo presenta MICA, un algoritmo que detecta puntos de cambio en series temporales al minimizar la discrepancia entre simulaciones de modelos dinámicos y datos observados, integrando segmentación binaria y algoritmos genéticos para identificar cambios en parámetros del modelo en diversos sistemas simulables.
El artículo presenta GeNETop, una metodología que integra análisis de variabilidad de flujo, métricas de topología de red y datos transcriptómicos para generar modelos metabólicos a escala genómica específicos del contexto y compatibles con simulaciones dinámicas, superando las limitaciones de los enfoques existentes que se basan en estados estacionarios.
Este estudio presenta un marco de aprendizaje automático interpretable integrado con biología de sistemas que supera las limitaciones del desequilibrio de ligamiento para descifrar mapas genotipo-fenotipo, logrando una alta precisión predictiva en levaduras y revelando mecanismos biológicos novedosos, como la función de PDR8 en la mannosilación de proteínas.
Este estudio presenta un marco computacional multiescala que integra interactómica, bioinformática estructural y modelado estocástico espacial para revelar cómo las restricciones físicas y la disposición estructural de los complejos de adhesión celular regulan la dinámica de señalización de FGFR1 en las interfaces celulares.
El artículo presenta la expansión de TheCellMap.org para incluir y visualizar una red de interacciones genéticas a escala genómica en la línea celular humana HAP1, permitiendo a los usuarios explorar, extraer y reorganizar sub-redes de manera interactiva.
Los autores presentan un marco de optimización para modelos basados en agentes que utiliza autoencoders convolucionales para alinear datos de imágenes espaciales experimentales con simulaciones computacionales, permitiendo estimar parámetros clave que reproducen con precisión la arquitectura espacial y las interacciones tumor-inmune en diversos contextos oncológicos.
BoolDog es un paquete de Python que facilita la construcción, simulación y análisis de redes booleanas y semicuantitativas para modelar sistemas biológicos complejos, integrando paradigmas discretos y continuos mientras ofrece compatibilidad con bibliotecas estándar de visualización y análisis de redes.
Los autores utilizaron un enfoque de modelado estructural integrativo combinado con espectrometría de masas de entrecruzamiento y AlphaFold para elucidar la arquitectura de los complejos NuRD, SIN3A y CoREST, revelando que la región intrínsecamente desordenada de HDAC1 adopta hélices alfa al unirse a estas macromoléculas.
Mediante el uso de transcriptómica espacial, este estudio revela que la heterogeneidad en el epitelio tiroideo humano está organizada por un equilibrio entre un estado activo de producción hormonal y un estado de respuesta al daño, lo que constituye un eje fundamental de variabilidad a través de múltiples escalas espaciales.
Este estudio demuestra que, debido a diferencias en la robustez de las redes fisiológicas entre sexos, los hombres mayores ofrecen una señal más clara para los ensayos clínicos de gerosciencia, lo que subraya la necesidad urgente de desarrollar paneles de biomarcadores específicos para mujeres para garantizar la validez y eficiencia de los futuros ensayos anti-envejecimiento.
Este estudio presenta ADNeuronNet, un mapa de interacciones proteicas específico de neuronas excitatorias humanas derivadas de iPSC que revela nuevas interacciones y vías regulatorias, como el eje BIN1-APC/C-APOE, para avanzar en la comprensión de los mecanismos moleculares de la enfermedad de Alzheimer.
Este estudio presenta el primer modelo matemático mecanístico y termodinámicamente consistente del transportador dicarboxílico mitocondrial SLC25A10, basado en un mecanismo de tipo ping-pong y calibrado mediante inferencia bayesiana, que revela cómo la morfología mitocondrial y las deficiencias enzimáticas como la de SDH regulan el transporte de succinato y fosfato.
Este artículo presenta una colección de 1100 problemas de modelado sintéticos generados a partir de 22 estudios publicados, diseñados para superar la escasez de modelos curados y ofrecer un recurso diverso y realista para la evaluación sistemática de algoritmos de modelado dinámico en biología de sistemas.
Los autores presentan una plataforma de cribado in vitro de alto rendimiento y rentable que utiliza células inmunitarias humanas para identificar y caracterizar senomoduladores inmunitarios, permitiendo el desarrollo de terapias anti-envejecimiento personalizadas y acelerando su traslación clínica.