Engenharia reversa de sistemas biomoleculares usando dados -ômicos: desafios, progressos e oportunidades

Avanços recentes em biotecnologias de alto rendimento levaram a um rápido crescimento do interesse de pesquisa na engenharia reversa de sistemas biomoleculares (REBMS). Abordagens 'baseadas em dados', ou seja, mineração de dados, podem ser usadas para extrair padrões de grandes volumes de dados bioquímicos com resolução em nível molecular, enquanto abordagens 'baseadas em design', ou seja, modelagem de sistemas, podem ser usadas para simular propriedades emergentes do sistema. Consequentemente, tanto abordagens baseadas em dados quanto em design aplicadas a dados -ômicos podem levar a novos insights na engenharia reversa de sistemas biológicos que não poderiam ser esperados antes usando plataformas de baixo rendimento. No entanto, existem vários desafios neste campo em rápido crescimento da engenharia reversa de sistemas biomoleculares: (i) integrar dados bioquímicos heterogêneos para mineração de dados, (ii) combinar abordagens de cima para baixo e de baixo para cima para modelagem de sistemas e (iii) validar modelos de sistema experimentalmente. Além de revisar o progresso feito pela comunidade e as oportunidades encontradas para enfrentar esses desafios, exploramos o campo emergente da biologia sintética, que é uma abordagem empolgante para validar e analisar modelos de sistema teóricos diretamente através da síntese experimental, ou seja, análise por síntese. O objetivo final é abordar os desafios presentes e futuros na engenharia reversa de sistemas biomoleculares (REBMS) usando um fluxo de trabalho integrado de mineração de dados, modelagem de sistemas e biologia sintética.