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Questo studio utilizza un modello basato su agenti sviluppato in NetLogo per simulare la progressione della fibrosi polmonare idiopatica e valutare l'efficacia di trattamenti con pirfenidone e pentossifillina, al fine di migliorare la comprensione della malattia e supportare le decisioni terapeutiche.
Questo studio dimostra che i chemotipi, derivati dall'analisi spettroscopica FTIR combinata con l'apprendimento automatico in *Drosophila melanogaster*, fungono da indicatori predittivi integrati per la variazione genetica, fisiologica e la risposta allo stress, offrendo un nuovo approccio per comprendere le risposte biologiche alle perturbazioni.
Questo studio affronta la mancanza di standardizzazione nella proteomica per la carne coltivata, dimostrando che l'ottimizzazione dei protocolli di preparazione del campione e l'uso di tecniche di acquisizione dati DIA permettono di ottenere una copertura proteomica elevata e dati affidabili essenziali per lo sviluppo del prodotto e le future autorizzazioni regolatorie.
Il paper presenta BARMIX, una piattaforma che combina mix di cellule tumorali con codici a barre, esperimenti multiplex e un framework probabilistico per quantificare in modo efficiente e scalabile la resistenza ai trattamenti in diverse genotipi di tumori stromali gastrointestinali (GIST), facilitando lo sviluppo di terapie di precisione.
Questo studio introduce nuovi metodi numerici per identificare le bande di risonanza nei modelli di volo degli insetti, rivelando che la distribuzione dell'elasticità nel motore di volo rappresenta una strategia morfologica ad alto potenziale e rischio moderato, capace di ampliare significativamente l'efficienza aerodinamica se opportunamente tarata.
Questo studio presenta il primo modello metabolico su scala genomica basato sul pangenoma di *Xylella fastidiosa*, che ha permesso di definire i requisiti nutrizionali minimi, scoprire una nuova via metabolica per l'acetato e identificare sperimentalmente la produzione di poliammine come potenziale nuovo fattore di virulenza.
Il paper presenta GlycoDiveR, un framework R modulare e open-source progettato per semplificare l'analisi e la visualizzazione di dati di glicoproteomica ad alta dimensionalità, superando le limitazioni degli strumenti esistenti attraverso un'architettura flessibile che riduce la barriera tecnica per l'esplorazione di complessi dati biologici.
Questo studio integra il sequenziamento del genoma con il profilo immunitario multi-omico longitudinale di 101 individui sani per definire tre immunotipi distinti e le loro associazioni genetiche, fornendo una visione sistemica dell'eterogeneità immunitaria di base nella popolazione umana.
Questo studio dimostra come il framework computazionale TransComp-R, attraverso procedure di traduzione interspecie, abbia permesso di identificare e validare farmaci riposizionabili che agiscono sul ciclo sonno-veglia come potenziali terapie per il morbo di Alzheimer a esordio tardivo, colmando il divario tra modelli murini e patologia umana.
Lo studio combina modelli computazionali e dati genomici per dimostrare che lo sviluppo del meristema nelle piante è soggetto a una deriva sistemica diffusa, in cui le interazioni regolatorie genetiche subiscono un continuo rimodellamento neutrale pur mantenendo invariato il fenotipo.
Questo studio integra modelli metabolici su scala metagenomica e metabolomica per caratterizzare le interazioni biochimiche nei microsferi di *Microcystis*, rivelando come i microbiomi associati espandano il repertorio metabolico del sistema pur mantenendo ridondanza funzionale, mentre i profili metabolomici siano guidati principalmente dalle uscite metaboliche dei cianobatteri.
Lo studio utilizza un modello matematico per dimostrare che i polifosfati rilasciati dalle piastrine accelerano la generazione di trombina durante la coagulazione indotta dal fattore tissutale sotto flusso, riducendo la soglia di densità necessaria per l'attivazione e attenuando l'inibizione mediata dal TFPI principalmente attraverso l'accelerazione della conversione del fattore V.
Il paper introduce FASTERCC, un algoritmo ottimizzato che accelera drasticamente il test di consistenza dei flussi e la ricostruzione di modelli metabolici su larga scala mediante l'uso di informazioni strutturali per ridurre i tempi di calcolo fino a 20 volte rispetto a FASTCC.
Questo studio dimostra che firme molecolari circolanti composte da miRNA e proteine, identificate al momento della presentazione clinica, possono predire con elevata accuratezza gli esiti divergenti (recupero o esiti avversi) nei bambini affetti da cardiomiopatia dilatativa, offrendo un potenziale strumento per la stratificazione del rischio e la gestione personalizzata.
Il paper presenta X-Cell, un modello linguistico basato su diffusione addestrato sul più ampio compendio di dati Perturb-seq esistente (X-Atlas/Pisces), che dimostra come la scalabilità dei dati causali e della capacità del modello permetta previsioni generalizzabili delle risposte cellulari alle perturbazioni in contesti biologici diversi, superando significativamente gli approcci attuali.
Questo studio utilizza simulazioni di controllo ottimo stocastico su un modello muscolo-scheletrico dettagliato per dimostrare che, sebbene il rumore sensorimotorio abbia un impatto limitato sulla cinematica media, modella la variabilità del movimento e dell'attività muscolare, rivelando che la minimizzazione dello sforzo è il principio fondamentale alla base della strategia di controllo che privilegia la stabilità del baricentro e la sicurezza del passo rispetto alla precisione delle articolazioni.
Questo studio presenta un quadro computazionale multi-fisica che accoppia simulazioni fluido-strutturali tridimensionali con un modello di biologia dei sistemi per descrivere le dinamiche multi-scala della calcificazione della valvola aortica, dimostrando come le forze meccaniche influenzino i percorsi biochimici infiammatori e di segnalazione che guidano la progressione della malattia.
Questo studio presenta un modello computazionale che dimostra come l'adattamento delle cellule tumorali all'ambiente osseo riduca la loro dipendenza dai fattori di crescita derivati dall'osso, rendendo le terapie che inibiscono il riassorbimento osseo efficaci solo per i tumori non adattati e meno efficaci per quelli già adattati.
Questo studio longitudinale multi-omico su topi dimostra che le diverse fonti di grassi nella dieta inducono riprogrammazioni persistenti nell'interazione ospite-microbioma, caratterizzate da una "memoria" del microbioma e da alterazioni epiteliali che non si risolvono completamente nemmeno dopo il ritorno a una dieta di controllo.
Il documento presenta BIRDkiss, un nuovo modello open-source in R che integra budget energetici semplificati e tossicocinetica per valutare in modo meccanicistico e statisticamente robusto l'impatto di pesticidi singoli e miscele sulla riproduzione degli uccelli, evidenziando come la disponibilità alimentare moduli e amplifichi gli effetti dello stress chimico.