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Computational systems biology of cell signalling

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Modelos informáticos para la señalización celular

La utilización de modelos matemáticos para la simulación y la predicción de respuestas celulares podría proporcionar valiosa información acerca de enfermedades complejas, facilitando el diseño de terapias efectivas.

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La transmisión de señales en el interior de la célula tiene una importancia fundamental para las vías de señalización biológicas y la función celular, tanto en estados de salud como de enfermedad. La comprensión de las complejas interacciones entre las proteínas es fundamental para entender cómo se produce la toma de decisiones en las células. Por este motivo, el proyecto Cosbics («Biología de sistemas computacional en la señalización celular»), financiado por la UE, se planteó el objetivo de establecer y aplicar un nuevo marco de trabajo computacional para el análisis de las interacciones moleculares dinámicas en el interior de la célula. De cara a la generación de modelos, los miembros del proyecto emplearon un método basado en modelos matemáticos dirigidos a predecir la respuesta espacio-temporal de las vías de señalización, así como la expresión de los genes diana correspondientes. Más concretamente, los investigadores estudiaron dos vías de señalización frecuentemente implicadas en el cáncer: la vía Ras/Raf/MEK/ERK y la vía JAK-STAT. No obstante, el carácter genérico de las herramientas para el análisis matemático desarrolladas por los científicos permite su aplicación a otros aspectos de la biología de sistemas. Además, estos métodos podrían hacer posible la predicción del comportamiento bioquímico de las vías de señalización en respuesta a las perturbaciones. Mediante la combinación de la biología con la generación de modelos matemáticos, los investigadores del proyecto Cosbics han ampliado los conocimientos acerca de las alteraciones de estas dos redes de comunicación, de importancia fundamental en las células tumorales. Además, los científicos desarrollaron una herramienta científica de gran valor para el diseño de experimentos biológicos en la investigación académica e industrial.

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