Modeling metabolism: a window toward a comprehensive interpretation of networks in cancer.

Resendis-Antonio O, González-Torres C, Jaime-Muñoz G, Hernández-Patiño CE, Salgado-Muñoz CF. Modeling metabolism: a Windows toward a comprehensive interpretation of networks in cancer. Seminars in Cancer Biology. 2015  Feb;30:79-87 doi: 10.1016/j.semcancer.2014.04.003

Con el avance tecnológico y los estudios del cáncer han surgido dos preguntas centrales: ¿cómo se interpreta toda la información? y ¿cómo esta información puede contribuir al desarrollo de tratamientos personalizados para los pacientes? A partir de esto, se han generado diferentes esquemas teóricos que explican mecanismos metabólicos en las células cancerosas. El objetivo de este estudio es presentar una visión general sobre algunos de los enfoques teóricos en la biología de sistemas y cuya aplicación e integración es crucial para la transmisión de conclusiones locales y globales en el estudio del cáncer.

Modeling core metabolism in cancer cells: surveying the topology underlying the warbug effect

Resendis-Antonio O, Checa A, Encarnación S. Modeling core metabolism in cancer cells: surveying the topology underlying the warbug effect. Plos ONE. 2010 Aug; 5(8)  DOI: 10.1371/journal.pone.0012383

Las alteraciones en el consumo de la glucosa y la actividad biosintética de los aminoácidos, de los lípidos y de los nucleótidos, son cambios metabólicos que permiten la proliferación de células cancerosas. En este artículo se discute el desarrollo computacional de modelos que contribuyen a la identificación de enzimas potenciales para erradicar a las células cancerosas.

Systems biology of cancer: moving toward the integrative study of the metabolic alterations in cancer cells

Hernández-Patiño C, Jaime-Muñoz G, Resendis-Antonio O. Systems biology of cancer: moving toward the integrative study of the metabolic alterations in cancer cells. Frontiers in Physiology. 2013 Jan;3 1-9

El objetivo de este artículo es mostrar que el modelaje computacional es un método útil para construir un esquema integrativo, sistemático, y cuantitativo para el entendimiento de los perfiles metabólicos de las líneas de células cancerosas, y un primer paso para determinar los mecanismos metabólicos por los cuales las células cancerosas mantienen su fenotipo maligno en los tejidos humanos.

Filling kinetic gaps: dynamic modeling of metabolism where detailed kinetic information is lacking

Resendis-Antonio O. Filling kinetic gaps: dynamic modeling of metabolism where detailed kinetic information is lacking. Plos ONE. 2009 Mar;4(3): e4967. doi:10.1371/journal.pone.0004967

El objetivo de este artículo es presentar un nuevo enfoque estadístico que tiene dos propósitos: integrar datos de alto rendimiento y hacer una inspección de los mecanismos dinámicos que emergen generar una red metabólica poco perturbada.

Functional modules, structural topology, and optimal activity in metabolic networks

Resendis-Antonio O, Hernández M, Mora Y, Encarnación S. Functional modules, structural topology, and optimal activity in metabolic networks. Plos Comput Biol. 8(10):  DOI: 10.1371/journal.pcbi.1002720

En este trabajo, se combinó la información del metaboloma con los modelos basados en restricción para elucidar las relaciones entre los módulos estructurales, la organización funcional, y el fenotipo óptimo metabólico de Rhizobium etli, una bacteria que fija nitrógeno en simbiosis con Phaseolus vulgaris. Los resultados de este trabajo mostraron que la actividad metabólica durante la fijación del nitrógeno está basado en módulos de interacción estructural que se correlacionan con tres clasificaciones funcionales: ácidos nucléicos, péptidos, y lípidos.

Metabolic reconstruction and modeling of nitrogen fixation in Rhizobium etli

Resendis-Antonio O, Reed J, Encarnación S, Collado-Vides J, Palsson B. Metabolic reconstruction and modeling of nitrogen fixation in Rhizobium etli. PloS Comput Biol 3(10) DOI: 10.1371/journal.pcbi.0030192

Rhizobiaceas es una bacteria que fija nitrógeno durante la simbiosis con plantas. Es así que en este trabajo se utilizó un modelo para analizar las capacidades fisiológicas de dicha bacteria durante las diferentes etapas de la fijación del nitrógeno. Finalmente, se da evidencia sobre la construcción de la red metabólica de la bacteria, lo que concuerda con las observaciones fisiológicas.