Un modelo computacional de la vía de la hemostasia secundaria en sistemas de reacción
Autores: Bendjeddou, Asma; Brodo, Linda; Falaschi, Moreno; Tiezzi, Elisa B. P.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un modelo computacional de la vía de la hemostasia secundaria en sistemas de reacción
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Bioquímico
Marco computacional
Reacciones
Entidades
Modelado
Hemostasia
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Los Sistemas de Reacción (RSs) son un marco computacional inspirado en mecanismos bioquímicos. Un RS define un conjunto finito de reacciones sobre un conjunto finito de entidades (moléculas, proteínas, etc.). A partir de un conjunto inicial de entidades (el estado inicial), se realiza una computación aplicando todas las reacciones a un estado para producir el siguiente estado, dando lugar a una secuencia de conjuntos de entidades. Los RSs han demostrado ser un marco computacional general cuya aplicación va desde la modelización de fenómenos biológicos hasta la química molecular y la informática. En este artículo, contribuimos a la investigación sobre la aplicación de RSs para modelar sistemas biológicos. Consideramos el problema de modelar la hemostasia, para la cual se han definido varios modelos, a partir de la década de 1960. Los modelos anteriores se basan en conjuntos de ecuaciones diferenciales ordinarias, mientras que desarrollamos un modelo discreto en RSs para las vías de la hemostasia secundaria. Luego, implementamos nuestro modelo en BioReSolve, un marco computacional para RSs que hemos definido previamente y que proporciona herramientas para la especificación y verificación de propiedades. Al usar las herramientas en BioReSolve, obtenemos observaciones importantes sobre el comportamiento del modelo para la hemostasia, y en particular, estudiamos el papel de tres inhibidores importantes, verificando que su presencia o ausencia conduce a fenómenos como la trombofilia, o la tromboembolia, o la coagulación excesiva, etc. También podemos estudiar computacionalmente las relaciones de causalidad entre las moléculas involucradas en las reacciones, mostrando qué entidades juegan un papel fundamental, contribuyendo así al diseño de medicamentos más efectivos y especializados. Nuestro trabajo puede ayudar a mostrar cómo modelar sistemas biológicos complejos en RSs y derivar propiedades computacionalmente y biológicamente relevantes de los sistemas.
Descripción
Los Sistemas de Reacción (RSs) son un marco computacional inspirado en mecanismos bioquímicos. Un RS define un conjunto finito de reacciones sobre un conjunto finito de entidades (moléculas, proteínas, etc.). A partir de un conjunto inicial de entidades (el estado inicial), se realiza una computación aplicando todas las reacciones a un estado para producir el siguiente estado, dando lugar a una secuencia de conjuntos de entidades. Los RSs han demostrado ser un marco computacional general cuya aplicación va desde la modelización de fenómenos biológicos hasta la química molecular y la informática. En este artículo, contribuimos a la investigación sobre la aplicación de RSs para modelar sistemas biológicos. Consideramos el problema de modelar la hemostasia, para la cual se han definido varios modelos, a partir de la década de 1960. Los modelos anteriores se basan en conjuntos de ecuaciones diferenciales ordinarias, mientras que desarrollamos un modelo discreto en RSs para las vías de la hemostasia secundaria. Luego, implementamos nuestro modelo en BioReSolve, un marco computacional para RSs que hemos definido previamente y que proporciona herramientas para la especificación y verificación de propiedades. Al usar las herramientas en BioReSolve, obtenemos observaciones importantes sobre el comportamiento del modelo para la hemostasia, y en particular, estudiamos el papel de tres inhibidores importantes, verificando que su presencia o ausencia conduce a fenómenos como la trombofilia, o la tromboembolia, o la coagulación excesiva, etc. También podemos estudiar computacionalmente las relaciones de causalidad entre las moléculas involucradas en las reacciones, mostrando qué entidades juegan un papel fundamental, contribuyendo así al diseño de medicamentos más efectivos y especializados. Nuestro trabajo puede ayudar a mostrar cómo modelar sistemas biológicos complejos en RSs y derivar propiedades computacionalmente y biológicamente relevantes de los sistemas.