Global optimization applied to kinetic models of metabolic networks

Abstract

Recientemente, el uso de técnicas de manipulación genética ha abierto la puerta a la obtención de microorganismos con fenotipos mejorados, lo que a su vez ha llevado a unas mejoras significativas en la síntesis de algunos productos bioquímicos. Sin embargo, la mutación y selección de estos nuevos organismos se ha llevado a cabo, en la mayoría de casos, por ensayo y error. Es de esperar que estos procesos puedan ser mejorados si se usan principios de diseño cuantitativos para guiar la búsqueda hacia el perfil enzimático ideal. Esta tesis está dedicada al desarrollo de un conjunto de herramientas de optimización avanzadas para asesorar en problemas de ingeniería metabólica y otras cuestiones emergentes en biología de sistemas. Concretamente, nos centramos en problemas en qué se modelan las redes metabólicas usando expresiones cinéticas. La utilidad de los algoritmos desarrollados para resolver tales problemas es demostrada por medio de varios casos de estudio.

In recent years, the use of genetic manipulation techniques has opened the door for obtaining microorganisms with enhanced phenotypes, which has in turn led to significant improvements in the synthesis of certain biochemical products. However, mutation and selection of these new organisms has been performed, in most cases, in a trial-and-error basis. It is expected that these processes could be further improved if quantitative design principles were used to guide the search towards the ideal enzymatic profiles. This thesis is devoted to developing a set of advanced global optimization tools to assess metabolic engineering problems and other questions arising in systems biology. In particular, we focus on problems where metabolic networks are modeled making use of kinetic expressions. The usefulness of the algorithms developed to solve such problems is demonstrated by means of several case studies.