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Os autores desenvolveram e calibraram modelos computacionais baseados em equações diferenciais (ordinárias e parciais) para simular a proliferação e morte de células endometriais em co-cultura 3D, quantificando as interações entre epitélio e estroma sob diferentes condições hormonais e citocinas e avaliando a homogeneidade da difusão molecular nesses sistemas.
Os pesquisadores desenvolveram um relógio de envelhecimento de células-tronco baseado em aprendizado de máquina que, ao medir o desvio de idade transcricional (TAD) em leucemia mieloide aguda, revelou que um estado biologicamente mais jovem, associado a reprogramação oncofetal, é um preditor independente e robusto de pior sobrevivência e resistência terapêutica, permitindo reestratificar o risco clínico dos pacientes além das categorias genéticas padrão.
O artigo apresenta o TRAILBLAZER, um modelo generativo baseado em transformadores multicelulares que supera as limitações das abordagens atuais ao prever com precisão respostas a perturbações em nível de paciente e permitir a generalização zero-shot para novos agentes terapêuticos, preservando a resolução de células únicas e a estrutura contextual dos tecidos.
Este artigo propõe um modelo unificado de sistemas dinâmicos e teoria de controle para prever a dinâmica de destinos celulares em nível unicelular, integrando geometria, velocidade de RNA e transporte ótimo para transformar intervenções biológicas em problemas de controle probabilístico com aplicações práticas em reprogramação e diferenciação celular.
Este estudo desenvolveu um modelo matemático baseado em equações diferenciais ordinárias do relógio circadiano vegetal e aplicou uma análise computacional multifacetada para revelar que a repressão transcricional, a degradação proteica e a síntese regulada pela luz são os mecanismos de controle dominantes, sustentando uma estrutura de rede hierárquica e robusta centrada no loop de retroalimentação CCA1/LHY-PRRs.
O estudo apresenta o mCanonicalTockySeq, uma nova estrutura computacional que integra a história de sinalização celular com transcriptomas de célula única para reconstruir espaços de estado dinâmicos e temporalmente resolvidos, permitindo a análise comparativa da progressão do desenvolvimento entre espécies, como demonstrado na translação de dados de timócitos humanos para um referencial temporal ancorado em camundongos.
O artigo apresenta o MICA, um algoritmo inovador que utiliza uma abordagem de segmentação binária combinada com um algoritmo genético para detectar pontos de mudança em séries temporais baseadas em modelos dinâmicos, estimando simultaneamente os parâmetros do modelo e os momentos de transição para aplicações que vão desde a modelagem epidemiológica até a monitorização de turbinas eólicas.
O artigo apresenta o GeNETop, uma metodologia que integra análise de variabilidade de fluxo, métricas de topologia de rede e dados transcriptômicos para gerar modelos metabólicos de escala genômica específicos ao contexto e compatíveis com simulações dinâmicas, superando as limitações de métodos existentes ao preservar reações essenciais para transições metabólicas temporais.
Os autores desenvolveram uma estrutura de aprendizado de máquina interpretável integrada à biologia de sistemas que supera as limitações do desequilíbrio de ligação para decifrar mapas genótipo-fenótipo, identificando com sucesso genes causais e revelando novas funções biológicas em leveduras sob estresse químico.
Este estudo desenvolve uma arquitetura computacional multiescala que integra dados de interatômica, bioinformática estrutural e modelagem estocástica para demonstrar como restrições físicas e arranjos estruturais em interfaces célula-célula regulam a dinâmica de sinalização do FGFR1, revelando como pequenas alterações na afinidade de ligação podem desorganizar a sinalização intercelular e contribuir para doenças humanas.
O artigo descreve a expansão da plataforma TheCellMap.org para incluir e visualizar uma rede de interações genéticas em escala genômica de ~89.000 pares de genes na linhagem celular humana HAP1, permitindo aos usuários explorar e reorganizar sub-redes de forma interativa.
Este artigo apresenta uma estrutura de otimização para modelos baseados em agentes que utiliza autoencoders convolucionais para alinhar padrões espaciais de dados de imagem experimental com simulações computacionais, permitindo a estimativa precisa de parâmetros e a reprodução de características morfológicas críticas em diversos contextos de dinâmica tumoral.
O artigo apresenta o BoolDog, um pacote Python que integra modelagem booleana e semi-quantitativa para a construção, simulação e análise de redes biológicas complexas, permitindo a transição entre paradigmas discretos e contínuos e a interoperabilidade com bibliotecas de análise de redes estabelecidas.
Os pesquisadores utilizaram espectrometria de massa com reticulação cruzada (XL-MS) combinada com modelagem estrutural integrativa e AlphaFold para elucidar como as HDAC1/2 se organizam em complexos de remodelação da cromatina, revelando que sua região desordenada C-terminal adota estruturas de hélice alfa nesses contextos.
Este estudo utiliza transcriptômica espacial para revelar que a heterogeneidade do epitélio da tireoide humana é organizada por um eixo fundamental de compromisso entre um estado ativo de produção hormonal e um estado de resposta a danos, que se distribui espacialmente em clusters associados a nichos imunes e marcadores de dano ao DNA.
Este estudo demonstra que, devido a diferenças na robustez das redes fisiológicas entre os sexos, os homens idosos oferecem um sinal mais sensível para ensaios clínicos de gerociência, enquanto a criação de painéis de biomarcadores específicos para mulheres é uma prioridade urgente para viabilizar testes inclusivos e eficazes.
Este estudo apresenta o ADNeuronNet, um mapa de interações proteicas específico de neurônios excitatórios humanos derivados de células-tronco, que revela novos genes de risco e vias moleculares na doença de Alzheimer, incluindo interações neuronais específicas e eixos regulatórios como BIN1-APC/C-APOE.
Este estudo apresenta o primeiro modelo matemático mecanicista e termodinamicamente consistente do transportador dicarboxilato mitocondrial SLC25A10, derivado do mecanismo de ping-pong e calibrado via inferência bayesiana, que revela como a morfologia mitocondrial e a deficiência de SDH influenciam o transporte de succinato e a regulação metabólica.
Este artigo apresenta uma coleção de 1100 problemas de benchmark sintéticos gerados a partir de modelos publicados para avaliar algoritmos de modelagem dinâmica de processos celulares, superando a escassez de dados curados e fornecendo um recurso diversificado e realista para testes de otimização e identificabilidade de parâmetros.
Os autores desenvolveram uma plataforma de triagem *in vitro* de alto rendimento e custo eficiente, baseada em ômicas e utilizando células imunes humanas, para identificar e caracterizar senomoduladores imunes que permitam o desenvolvimento de terapias anti-envelhecimento personalizadas e clinicamente relevantes.