机器学习预测新陈代谢帮助药物开发者和酿酒商

弗朗西斯克里克研究所的科学家们开发了机器学习算法，可以从蛋白质含量中预测酵母代谢。该研究结果可为啤酒制造商提供更好的控制啤酒风味的基础，并为未来科学家个性化代谢障碍患者的治疗提供依据。

代谢是生物通过一系列化学反应将营养转化为能量和必需分子的过程。当酵母在没有氧气的情况下代谢糖时，它“发酵”产生酒精，酸和气体，包括风味化合物，使面包，葡萄酒和啤酒味道更好。

在细胞内，新陈代谢产生数百个小分子，称为代谢物。尽管酵母在进化上与人类非常遥远，但许多这些代谢物是相同的，并且以类似的方式制造。然而，到目前为止，尚未完全了解控制新陈代谢的机制。

发表在Cell Systems上的最新研究表明，如果提供大量的蛋白质表达信息，啤酒酵母(酿酒酵母)的代谢在很大程度上可以通过机器学习算法预测。

“由于机器学习，我们现在对控制新陈代谢有了更好的理解，这对于想要创造完美品脱的啤酒制造商来说是个好消息，或者对于使用酵母生产疫苗和其他具有医学重要性的蛋白质的生物技术专家来说，”Aleksej Zelezniak说道。，该论文的第一作者和克里克的研究员，最近移居瑞典，在查尔姆斯理工大学建立了自己的独立研究小组。

连接蛋白质和代谢物

到目前为止，科学家们已经对新陈代谢是自我调节还是基因表达变化控制存在分歧;部分原因是现有方法未能检测出基因 - 蛋白质 - 和代谢物的读数之间的任何强相关性。

在这项研究中，科学家量化了97种不同酿酒酵母菌株的酶表达，已知它们显示出代谢的差异，将其与测量的代谢物浓度变化联系起来。

他们开发了机器学习算法，可以在基因表达变化和产生的代谢物之间找到复杂的关系。他们发现，新陈代谢是由许多协同作用的酶控制的 - 没有一种酶本身具有主要作用。

“酵母中酶的表达与代谢之间的关系非常复杂，以前的模型都未能检测到它，”克里克的组长兼该论文的高级作者Markus Ralser说。“细胞代谢的变化与随年龄增长的疾病紧密相关，包括糖尿病，各种类型的癌症和神经退行性疾病。人们可以开始预测酵母细胞等简单细胞的新陈代谢，这是努力的一个里程碑。很快就能预测人体组织中的新陈代谢。

“像亚马逊和Facebook这样的科技巨头一直在使用类似的计算工具。但是我们没有使用它们来定制广告或推荐朋友，而是利用它们预测酵母细胞新陈代谢的能力。这些见解不仅告诉我们对啤酒调味的基础，还有一些人体新陈代谢紊乱。“

从啤酒到个性化医疗

该团队希望在未来几年内将他们在酵母细胞中的发现转移到诊所，以帮助患有代谢疾病的患者。

“对于非生物学家来说，人们可以将我们对酵母的知识转移给人类似乎很奇怪，但实际上，我们对人类生物学知识的许多基本原理来自酵母研究，”Aleksej说。

“我们目前正在扩展我们的算法，以便他们根据血液中存在的蛋白质为我们提供有关人体新陈代谢的信息。这些信息可以帮助医生决定哪种治疗方案最适合个别患者。”

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