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Gli autori sviluppano modelli computazionali basati su equazioni differenziali ordinarie e parziali per simulare la proliferazione delle cellule endometriali in colture 3D co-coltivate, calibrando le simulazioni su dati sperimentali per quantificare le interazioni cellulari, l'omogeneità della diffusione dei fattori e le variazioni tra diversi donatori.
Questo studio sviluppa un orologio di invecchiamento delle cellule staminali basato su dati di trascrizione singola che, misurando la deviazione dell'età biologica (TAD) nelle cellule leucemiche, identifica uno stato "più giovane" come potente predittore indipendente di scarsa sopravvivenza e resistenza terapeutica nella leucemia mieloide acuta, permettendo di affinare la stratificazione del rischio clinico oltre le classificazioni genetiche attuali.
Il paper presenta TRAILBLAZER, un modello generativo basato su transformer che supera i limiti degli approcci a singola cellula trattando i tessuti come sistemi coordinati per prevedere con precisione le risposte multicellulari alle perturbazioni e identificare nuovi immunomodulatori a livello di paziente.
Questo articolo presenta un modello unificato che integra pseudotempo, velocità dell'RNA, trasporto ottimo e ponti di Schrödinger in un quadro di sistemi dinamici stocastici e controllo per prevedere e programmare probabilisticamente i destini cellulari, colmando il divario tra dati osservativi e modelli meccanicistici.
Questo studio presenta un modello matematico basato su equazioni differenziali ordinarie del clock circadiano vegetale, integrato con un'analisi computazionale multilivello che rivela come la repressione trascrizionale, la degradazione proteica e la sintesi regolata dalla luce costituiscano i meccanismi di controllo dominanti in una rete gerarchica e robusta centrata sul loop di feedback CCA1/LHY-PRRs.
Il paper presenta mCanonicalTockySeq, un framework che integra la storia di segnalazione cellulare con l'RNA-seq a singola cellula per ricostruire spazi di stato temporali e di sviluppo, permettendo di analizzare la progressione dei linfociti T e di proiettare dati umani su un riferimento murino per correlare l'età cronologica con la maturazione cellulare.
Il paper presenta MICA, un algoritmo innovativo che rileva i punti di cambiamento nei sistemi dinamici simulabili minimizzando la discrepanza tra modelli e dati osservati, integrando segmentazione binaria e algoritmi genetici per stimare simultaneamente tempi di transizione e parametri globali o specifici.
Il paper presenta GeNETop, un metodo innovativo che integra analisi di variabilità dei flussi, metriche di topologia di rete e dati trascrittomici per generare modelli metabolici specifici del contesto, compatibili con simulazioni dinamiche e in grado di superare i limiti degli approcci esistenti basati su stati stazionari.
Gli autori hanno sviluppato un framework di machine learning interpretabile integrato con la biologia dei sistemi che, superando i limiti del disequilibrio di linkage, decodifica le relazioni genotipo-fenotipo in lievito identificando geni causali e nuove funzioni biologiche con maggiore precisione rispetto ai metodi convenzionali.
Questo studio presenta un'architettura computazionale multiscala che integra dati di interattomica, modelli strutturali atomici e simulazioni stocastiche spaziali per rivelare come i vincoli fisici e le regole di interazione strutturale regolino la dinamica di clustering e segnalazione del recettore FGFR1 alle interfacce cellula-cellula.
Gli autori hanno ampliato TheCellMap.org per includere e visualizzare una rete di interazioni genetiche su scala genomica di circa 89.000 interazioni identificate nella linea cellulare umana HAP1, permettendo agli utenti di esplorare e analizzare questi dati in modo interattivo.
Questo studio presenta un quadro di ottimizzazione per i modelli basati su agenti che utilizza autoencoder convoluzionali per confrontare i dati di imaging sperimentale con le simulazioni, permettendo di stimare i parametri del modello e riprodurre fedelmente le caratteristiche spaziali della progressione tumorale e delle interazioni immunitarie.
Il pacchetto Python BoolDog offre una piattaforma integrata per la costruzione, la simulazione e l'analisi di reti booleane e semi-quantitative, consentendo la modellazione logica di sistemi biologici complessi e la loro trasformazione in sistemi di equazioni differenziali ordinarie.
Gli autori hanno utilizzato la spettrometria di massa con reticolazione incrociata (XL-MS) combinata con la piattaforma di modellazione integrativa e l'approccio AlphaFold per determinare la struttura dei complessi NuRD, SIN3A e CoREST, rivelando come la regione intrinsecamente disordinata (IDR) C-terminale di HDAC1 si ripieghi in eliche alfa all'interno di questi macromolecolari.
Utilizzando la trascrittomica spaziale, lo studio rivela che l'eterogeneità delle cellule tiroidee umane è organizzata su più scale spaziali da un compromesso tra uno stato attivo di produzione ormonale e uno stato di risposta al danno, quest'ultimo caratterizzato da stress e infiammazione e distribuito in cluster vicino alle nicchie immunitarie.
Utilizzando dati NHANES, lo studio dimostra che i biomarcatori specifici per sesso sono essenziali per stimare l'età biologica, rivelando che la maggiore robustezza fisiologica femminile riduce la sensibilità dei test attuali e suggerendo che gli uomini anziani siano la coorte ideale per i trial preliminari, mentre lo sviluppo di pannelli biomarcatori validati per le donne rappresenti una priorità di ricerca urgente.
Questo studio presenta ADNeuronNet, una mappa interattoma specifica per i neuroni umani derivata da cellule staminali pluripotenti indotte, che ha rivelato nuove interazioni proteiche e vie di regolazione, come l'asse BIN1-APC/C-APOE, offrendo nuove intuizioni sui meccanismi molecolari alla base della malattia di Alzheimer.
Questo studio presenta il primo modello matematico meccanicistico e termodinamicamente coerente del trasportatore dicarbossilato mitocondriale SLC25A10, basato su un meccanismo ping-pong e calibrato tramite inferenza bayesiana, che rivela come il rigonfiamento della matrice e la carenza di SDH influenzino il flusso del trasportatore e la gestione del succinato.
Questo articolo presenta una raccolta di 1100 problemi sintetici di modellazione basati su equazioni differenziali ordinarie, generati per superare la scarsità di modelli biologici curati e fornire una risorsa diversificata e realistica per il benchmarking degli algoritmi di modellazione dinamica dei processi cellulari.
Gli autori hanno sviluppato una piattaforma di screening *in vitro* ad alto rendimento e a basso costo, basata su dati omici e cellule immunitarie umane, per identificare e caratterizzare senomodulatori immunitari che permettano lo sviluppo di terapie anti-invecchiamento personalizzate.