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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.
Questo studio di analisi dei sistemi rivela che il neuregulin-1 regola la dimensione e la forma dei cardiomiociti attraverso vie di segnalazione distinte mediate da PI3K e p38, offrendo nuove prospettive per il targeting selettivo del rimodellamento cardiaco patologico.
Questo studio dimostra che l'integrazione della metabolomica post-mortem con modelli di machine learning, applicata a casi forensi reali in Svezia, consente di rilevare e sottotipizzare con elevata accuratezza le morti correlate alla chetoacidosi.
Questo studio presenta un framework basato su reti che integra l'analisi delle reti di co-espressione genica con misure di centralità multiple per identificare e dare priorità a candidati genici biologicamente significativi nell'Alzheimer, superando i limiti degli approcci tradizionali che trascurano le relazioni intergeniche.
Il paper presenta GRNFormer, un innovativo framework basato su Graph Transformer che integra un encoder per l'espressione genica e un autoencoder grafico variational per inferire con alta precisione reti di regolazione genica da dati di trascrittomica, superando le limitazioni dei metodi esistenti grazie alla sua capacità di generalizzare tra diverse specie, tipi cellulari e piattaforme senza richiedere annotazioni preliminari.
Questo studio dimostra che l'integrazione di dati trascrittomici e proteomici tramite modelli di apprendimento automatico rivela una coordinazione contestuale e sfumata tra mRNA e proteine nel contesto della metastasi tumorale, dove i segnali proteici offrono informazioni complementari e sinergiche rispetto a quelli trascrittomici per migliorare la previsione del fenotipo biologico.
Il paper presenta OrthoGather, un'applicazione web locale che semplifica l'analisi comparativa dei proteomi e l'arricchimento dell'Ontologia Genica tra specie diverse, superando le lacune nelle annotazioni funzionali e rendendo questi strumenti accessibili anche ai ricercatori privi di competenze computazionali.
Questo studio del consorzio MoTrPAC analizza le risposte molecolari nel sangue umano dopo esercizio acuto, identificando migliaia di cambiamenti in trascritti, proteine e metaboliti che rivelano sia risposte condivise che specifiche tra esercizio aerobico e di resistenza, fornendo nuove intuizioni sui meccanismi sistemici dell'attività fisica.
Questo studio presenta un modello matematico basato su equazioni differenziali ordinarie, ottimizzato tramite strumenti computazionali, per identificare le strategie chiave che potenziano l'apoptosi e superano la resistenza intrinseca ai farmaci in tre diversi trattamenti contro il cancro alla prostata.
Lo studio rivela che l'espressione genica è modulata principalmente dalla forza dei siti di legame nel promotore, seguita dalla localizzazione e dalla concentrazione dei fattori di trascrizione, mentre le variazioni di affinità sono prevalentemente tamponate, evidenziando così i compromessi funzionali tra i fattori trans e cis.
Lo studio rivela che la selezione timica dei recettori delle cellule T nelle donne è sbilanciata verso una maggiore prevalenza di specificità autoimmuni e una ridotta frequenza di cellule T regolatorie, fornendo un meccanismo che spiega la maggiore suscettibilità femminile alle malattie autoimmuni.
Lo studio propone un quadro geometrico basato sulla distanza nello spazio delle fasi tra stati stazionari che, integrando la struttura di biforcazione, determina la probabilità e i tempi delle transizioni fenotipiche nel cancro al seno, spiegando come l'organizzazione geometrica della regione bistabile conferisca robustezza dinamica al sottotipo HER2+ mentre generi elevata eterogeneità nel triplo negativo (TNBC).
Il paper presenta TRACER, un metodo che migliora l'assegnazione dei trascritti alle cellule nella trascrittomica spaziale basata su imaging sfruttando la coerenza genica e la co-localizzazione spaziale per risolvere profili cellulari misti e ricostruire cellule parziali, ottimizzando così le analisi biologiche downstream senza richiedere annotazioni esterne.
Lo studio MoTrPAC ha mappato le risposte multi-omiche temporali del tessuto adiposo sottocutaneo addominale in adulti sedentari dopo un singolo esercizio acuto, rivelando programmi molecolari distinti indotti dall'esercizio di resistenza e di forza che coinvolgono l'angiogenesi, il rimodellamento della matrice extracellulare e il metabolismo mitocondriale, offrendo così nuove intuizioni sui meccanismi specifici dell'adipe attraverso i quali l'attività fisica promuove la salute metabolica.
Il paper presenta MAPLE, un framework che utilizza schemi di validazione strutturati per facilitare la collaborazione tra modelli linguistici e ricercatori nella calibrazione di modelli di farmacologia dei sistemi quantitativi, riducendo errori come le allucinazioni e garantendo dati estraibili, verificabili e ricchi di provenienza.
Questo studio presenta un metodo basato sull'allineamento di punti atomici per mappare le relazioni tra siti di legame dei metalli in proteine strutturalmente diverse, rivelando modelli evolutivi e prevedendo nuove interazioni farmaco-target che spiegano la cross-reattività dei farmaci.
Questo studio utilizza un approccio di farmacologia di rete integrato con validazione sperimentale per identificare e confermare il potenziale di riposizionamento dei farmaci TUDCA e arundine nel trattamento dell'Alzheimer, agendo sulla regolazione della segnalazione delle proteine G per migliorare la clearance dell'amiloide-beta e ridurre l'infiammazione neurogena.
Questo studio dimostra che la supplementazione a breve termine con sciroppo di glucosio-fruttosio ad alto contenuto di fruttosio e Momordica charantia riduce la gravità dell'ipertensione polmonare nei polli da carne, confermando l'efficacia dei modelli di dinamica di sistema per valutare strategie nutrizionali in modelli aviani.
Questo studio dimostra che la prevalenza apparente di interazioni additive e a coppie nelle comunità microbiche non riflette una semplicità biologica intrinseca, ma è una conseguenza universale dei limiti strutturali e statistici nella rilevazione delle interazioni epistatiche di ordine superiore, che vengono mascherate dal rumore sperimentale e dalla diluizione geometrica combinatoria.
Il documento presenta l'Algoritmo di Ricerca Toroidale (TSA), una nuova metaeuristica ispirata alla topologia del toro che supera i limiti dei metodi convenzionali eliminando la stagnazione ai bordi e sfruttando i numeri di avvolgimento per l'esplorazione ciclica, dimostrando prestazioni superiori nei benchmark e un'efficace applicazione nella stima dei parametri per modelli di oncologia matematica.