了解细胞如何处理营养物质并产生能量(统称为新陈代谢)是生物学中的关键。现代生物学生成了有关各种细胞活动的大量数据集，但整合和分析有关细胞过程的大量数据以确定代谢状态是一项复杂的任务。

动力学模型通过提供细胞代谢的数学表示，提供了一种解读这种复杂性的方法。它们充当详细的地图，描述分子在细胞内如何相互作用和转化，描绘物质如何随着时间的推移转化为能量和其他产物。这有助于科学家了解细胞代谢的生化过程。尽管动力学模型具有潜力，但由于难以确定控制细胞过程的参数，开发动力学模型仍具有挑战性。

由洛桑联邦理工学院的 Ljubisa Miskovic 和 Vassily Hatzimanikatis 领导的研究团队现已创建了 RENAISSANCE，这是一种基于 AI 的工具，可简化动力学模型的创建。RENAISSANCE 结合了各种类型的细胞数据，可准确描述代谢状态，从而更容易理解细胞的功能。RENAISSANCE 是计算生物学的一项重大进步，为健康和生物技术的研究和创新开辟了新途径。

在发表于《自然催化》杂志的研究中，研究人员利用 RENAISSANCE 创建了准确反映大肠杆菌代谢行为的动力学模型。该工具成功生成了与实验观察到的代谢行为相匹配的模型，模拟了细菌在生物反应器中如何随时间调整其代谢。

动力学模型也被证明是稳健的，即使受到遗传和环境条件的干扰也能保持稳定性。这表明这些模型可以可靠地预测细胞对不同情景的反应，从而增强其在研究和工业应用中的实际效用。