Ingeniería biomolecular, celular y de tejidos
Microbiología, bioingeniería y biotecnología
- Video:Uso de tecnología CRISPR para modificar los genes responsables de enfermedades hereditarias
- Fuente:Universidad Icesi
Model-based approach for predicting the impact of genetic modifications on product yield in biopharmaceutical manufacturing—Application to influenza vaccine production
Enfoque basado en un modelo para predicción del impacto de modificaciones genéticas en el rendimiento de la producción de biofármacos: producción de vacuna contra la influenza.
En la actualidad, un gran número de biofármacos es producido en líneas celulares cuyos rendimientos pueden ser incrementados mediante la ingeniería genética. Para este propósito, los modelos matemáticos son de gran utilidad porque facilitan el cribado experimental, siempre que se tenga en cuenta la información sobre la cinética intracelular, las modificaciones genéticas y la variabilidad ubicua de célula a célula. En este contexto, el presente estudio establece una nueva metodología basada en un modelo para la producción de la vacuna contra la influenza en cultivos celulares con sobreexpresión de genes. Con base en el trabajo desarrollado, se concluye que a través de los modelos matemáticos adecuados y suficientemente complejos, es posible describir la influencia de la heterogeneidad en la transcripción y traducción de construcciones génicas con múltiples modificaciones genéticas y, por lo tanto, es posible obtener una predicción de combinaciones apropiadas para diversos procesos biofarmacéuticos.
Este artículo fue realizado por Stefanie Duvigneau (Otto von Guericke University, Magdeburg, Saxony-Anhalt, Germany), Robert Durr, Tanja Laske, Mandy Bachmann (Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Magdeburg, Saxony-Anhalt, Germany), Achim Kienle (Otto von Guericke University, Magdeburg, Saxony-Anhalt, Germany; Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Magdeburg, Saxony-Anhalt, Germany), para PLoS Comput Biol (Vol. 16, núm. 6, 2020), una revista especializada en estudios sobre sistemas vivos en todas las escalas, desde moléculas y células hasta poblaciones de pacientes y ecosistemas, mediante la aplicación de métodos computacionales. Esta es una publicación de PLoS (San Francisco, California, US). Correo de contacto: [email protected]
In silico co-factor balance estimation using constraint-based modelling informs metabolic engineering in Escherichia coli
Estimación in silico del equilibrio de cofactores en ingeniería metabólica de Escherichia coli a través de modelos basados en restricciones
En el creciente campo de la ingeniería metabólica donde las células son utilizadas como fábricas para la síntesis de compuestos industriales, es esencial considerar la habilidad del metabolismo nativo de las células para adaptarse a las demandas de las vías sintéticas, ya que estas vías alteran la homeostasis de la energía celular y el metabolismo de electrones. A partir de la descomposición del sustrato, los microorganismos activan y reducen cofactores clave como ATP y NAD(P)H, que posteriormente deben hidrolizarse y oxidarse, respectivamente, para restablecer el equilibrio celular. El propósito de este trabajo consiste en implementar un protocolo de análisis de equilibrio de cofactores (CBA) para cuantificar el equilibrio de cofactores de los diseños de ingeniería metabólica utilizando técnicas de modelado basadas en restricciones bien conocidas, como Flux Balance Analysis (FBA), parsimoniosa FBA y MOMA.
Este artículo fue realizado por Laura de Arroyo Garcia, Patrick R. Jones (Imperial College London, London, United Kingdom) para PLoS Comput Biol (Vol. 16, núm. 8, 2020), una revista especializada en estudios sobre sistemas vivos en todas las escalas, desde moléculas y células hasta poblaciones de pacientes y ecosistemas, mediante la aplicación de métodos computacionales. Esta es una publicación de PLoS (San Francisco, California, US). Correo de contacto: [email protected]
