Chiara Damiani (Università degli Studi di Milano-Bicocca, Dipartimento di Biotecnologie e Bioscienze Piazza della Scienza 2-4, 20126 Milano, Italy) |
Riccardo Colombo (Università degli Studi di Milano-Bicocca, Dipartimento di Biotecnologie e Bioscienze Piazza della Scienza 2-4, 20126 Milano, Italy) |
Sara Molinari (Università degli Studi di Milano-Bicocca, Dipartimento di Biotecnologie e Bioscienze Piazza della Scienza 2-4, 20126 Milano, Italy) |
Dario Pescini (Università degli Studi di Milano-Bicocca, Dipartimento di Statistica e Metodi Quantitativi Via Bicocca degli Arcimboldi 8, 20126 Milano, Italy) |
Daniela Gaglio (Università degli Studi di Milano-Bicocca, Dipartimento di Biotecnologie e Bioscienze Piazza della Scienza 2-4, 20126 Milano, Italy) |
Marco Vanoni (Università degli Studi di Milano-Bicocca, Dipartimento di Biotecnologie e Bioscienze Piazza della Scienza 2-4, 20126 Milano, Italy) |
Lilia Alberghina (Università degli Studi di Milano-Bicocca, Dipartimento di Biotecnologie e Bioscienze Piazza della Scienza 2-4, 20126 Milano, Italy) |
Giancarlo Mauri (Università degli Studi di Milano-Bicocca, Dipartimento di Biotecnologie e Bioscienze Piazza della Scienza 2-4, 20126 Milano, Italy) |
An extensive rewiring of cell metabolism supports enhanced proliferation in cancer cells. We propose a systems level approach to describe this phenomenon based on Flux Balance Analysis (FBA). The approach does not explicit a cell biomass formation reaction to be maximized, but takes into account an ensemble of alternative flux distributions that match the cancer metabolic rewiring (CMR) phenotype description. The underlying concept is that the analysis the common/distinguishing properties of the ensemble can provide indications on how CMR is achieved and sustained and thus on how it can be controlled. |
ArXived at: https://dx.doi.org/10.4204/EPTCS.130.15 | bibtex | |
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