AGORA2
AGORA2 (abreviatura de Assembly of Gut Organisms through Reconstruction and Analysis, versión 2) es una herramienta informática que permite realizar modelos predictivos que estiman la capacidad de la microbiota intestinal para degradar o metabolizar fármacos. Concretamente, realiza reconstrucciones metabólicas a nivel genómico de más de 7.000 cepas microbianas. [1]
| AGORA2 | ||
|---|---|---|
| Información general | ||
| Desarrollador | Investigadores del laboratorio de Ines Thiele, Universidad de Galway | |
| Modelo de desarrollo | Base de datos | |
| Fecha de descubrimiento | 2020 | |
| Licencia | Software libre para la comunidad científica | |
| Idiomas | Inglés | |
| Versiones | ||
| Última versión en pruebas | AGORA2.01 ( 24 de enero de 2023) | |
| Enlaces | ||
AGORA2 se desarrolló en 2020, por un grupo de investigadores de la Universidad de Galway (Irlanda) y ha generado interés por su uso potencial en el avance de la medicina personalizada.
Desarrollo
Para realizar las reconstrucciones de AGORA2, primero se amplió la cobertura taxonómica de AGORA1.03 con secuencias genómicas obtenidas a partir de búsquedas bibliográficas o de bases de datos, como NCBI o PubSEED, hasta llegar a 7.302 cepas. En esta recolección de datos, además, se obtuvo información sobre las características fisiológicas y bioquímicas de cada cepa, lo que permitió realizar reconstrucciones específicas a nivel de cepa.
Los datos obtenidos se integraron a través del programa semiautomático KBase, generando así un primer borrador. Estas reconstrucciones se transfirieron a la web VHM para comprobar la consistencia termodinámica, bioquímica y estructural de las reacciones metabólicas. Las incongruencias generadas se analizaron y contrastaron manualmente con datos bibliográficos y de PubSEED, lo que llevó a la sustitución de más de 650 reacciones metabólicas.
Las reconstrucciones obtenidas se sometieron a un banco de pruebas para comprobar su capacidad predictiva como modelos metabólicos. Si las reconstrucciones daban lugar a falsas predicciones, se repetía el proceso de curación y refinamiento de datos hasta obtener un resultado positivo.
Historial de versiones
En 2017, investigadores de la Universidad de Galway, publicaron AGORA en la web del VMH (Virtual Metabolic Human), una página que recoge información sobre el metabolismo humano y microbiano a nivel intestinal. AGORA se desarrolló como alternativa a las herramientas semiautomáticas de reconstrucciones como CarveMe o gapseq, las cuales al no presentar un refinamiento manual, no dan información a nivel de cepa. Concretamente, AGORA consistió en 773 reconstrucciones, que abarcaban 605 especies y 14 filos.
En 2019, se expandió a 818 reconstrucciones, dando lugar a la versión AGORA1.03.
En 2020, se amplió la cobertura taxonómica dando lugar a AGORA2 con 7.302 reconstrucciones, que comprendían 1644 especies y 24 filos.
Bibliografía
- Heinken, A., Hertel, J., Acharya, G., Ravcheev, D. A., Nyga, M., Okpala, O. E., Hogan, M., Magnúsdóttir, S., Martinelli, F., Nap, B., Preciat, G., Edirisinghe, J. N., Henry, C. S., Fleming, R. M. T., & Thiele, I. (2023). Genome-scale metabolic reconstruction of 7,302 human microorganisms for personalized medicine. Nature biotechnology, 41(9), 1320–1331. https://doi.org/10.1038/s41587-022-01628-0
- Heinken, A., Acharya, G., Ravcheev, D. A., Hertel, J., Nyga, M., Okpala, O., Hogan, M., Magnúsdóttir, S., Martinelli, F., Nap, B., Preciat, G., Edirisinghe, J. N., Henry, C. S., Fleming, R. M. T., & Thiele, I. (2020).AGORA2: Large scale reconstruction of the microbiome highlights wide-spread drug-metabolising capacities. bioRxiv. https://doi.org/10.1101/2020.11.09.37545
Referencias
- ↑ Almut Heinken, Johannes Hertel, Geeta Acharya, Dmitry A. Ravcheev, Malgorzata Nyga, Onyedika Emmanuel Okpala, Marcus Hogan, Stefanía Magnúsdóttir, Filippo Martinelli, Bram Nap, German Preciat, Janaka N. Edirisinghe, Christopher S. Henry, Ronan M. T. Fleming e Ines Thiel (19 de enero de 2023). «Genome-scale metabolic reconstruction of 7,302 human microorganisms for personalized medicine». Nature Biotechnology (en inglés) 41 (9): 1320–1331. Consultado el 27 de diciembre de 2023.
Datos: Q124024331
