巴塞罗那大学的Marta Cascante教授团队的研究涉及代谢途径的鉴定，这对于理解慢性阻塞性肺病（COPD）的代谢作用是必要的。
COPD是一组疾病，其特征在于气道中的气流受限不能完全逆转。 最常见的原因是抽烟，但也可能是由于其他空气传播的刺激物，例如煤尘或溶剂。 目标疾病的主要作用是线粒体呼吸作用，导致活性氧（ROS）产生增加，从而影响细胞亚硝基-氧化还原平衡，葡萄糖代谢和相关的细胞能量。分析相应的实验和临床数据需要开发特殊的信息学工具，例如描述呼吸复合物成千上万种状态的动力学的线粒体呼吸链动力学模型，或/和基于同位素示踪剂的数据分析模型， 这也需要自动构建并求解大量微分方程。Selivanov博士说：“现代实验技术可以提供有关体内细胞操作的最完整信息，但是现在的问题是分析方法与实验方法的发展相匹配。” 因此，他开发了一种根据代谢物同位素异构体（同位素）分布估算通量的算法。该方法基于以下事实：如果细胞代谢的底物包含标记的原子（如13C同位素），则代谢网络会根据内部代谢通量将其引入中间体和产物中。 因此，所得的标记分布携带有关细胞代谢通量的信息。 然后，Selivanov博士的算法可以使用此信息来调整代谢途径的动力学反应参数。
要调整动力学反应参数，您需要从通常的动力学模型开始。 到目前为止，Selivanov博士已经手动实现了模型方程式，但是在研讨会上了解了[SystemModeler Model Center] MathModelica System Designer以及如何使用它开发和模拟代谢途径模型之后，他现在使用图形界面来组成模型。 他说：“最大的优势是，它提供了一个用户友好的界面，使基于追踪的代谢组学分析可以普遍使用。”
他还提到了免费的BioChem库，该库允许轻松构建与上述方案相对应的动力学模型。 由于该库易于修改和扩展，因此为实现同位素异构体方程的构建算法提供了可能性。
建立模型后，Selivanov博士将模型方程式导出到Mathematica，并在其中使用其通量估计算法来估计模型参数。 他解释说：“一旦获得参数，我就可以仿真并检查结果。”
该技术还将适用于必须解决巨大方程系统的不同建模领域，例如呼吸链或信号通路的详细模型。 他总结说：“ [SystemModeler] MathModelica提供了动力学分析的最先进工具，可加快系统生物学实验领域的进展。”