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Los estudios microbiológicos se basan cada vez más en métodos in silico para realizar la exploración y análisis rápido de datos genómicos. La biología de sistemas aborda el entendimiento de la complejidad y la dinámica de los sistemas biológicos más allá del estudio particular de sus componentes. La obtención de una red metabólica a escala del genoma es una técnica informática que permite predecir funciones celulares, comportamientos e interacciones inferidas de la secuencia del genoma, ahorrando así la instancia experimental una vez que fue validado. El análisis de balance de flujos (FBA) es una aproximación de optimización empleada rutinariamente para establecer los fenotipos y las capacidades metabólicas de un sistema biológico como resultado de la evaluación de diferentes condiciones en el ambiente. Sphingobium sp. AM es una bacteria Gram negativa de la familia Sphingomonadaceae, degradadora de hidrocarburos policíclicos aromáticos (PAH), cuya característica metabólica más estudiada es su capacidad para degradar fenantreno e intermediarios de la degradación como única fuente de carbono y energía. En este trabajo, con el fin de predecir las respuestas fenotípicas de la cepa AM en términos de flujos metabólicos y simular las condiciones en que se mejoraría la biodegradación en un proceso de biorremediación, se comenzó con la construcción de un modelo metabólico a escala genómica a partir de la anotación del genoma de AM (NCBI: 1176302).El flujo de trabajo consistió en incorporar todas las reacciones, con la estequiometría y la reversibilidad y establecer las asociaciones GPR (gen-proteína-reacción), utilizando datos fisiológicos, caracterización bioquímica y literatura científica (BiGG, MetaNetX, MetaCyc, Rhea, KEGG). Mediante la plataforma KBase se agregaron reacciones faltantes. Se mapearon y conciliaron los términos asociados a metabolitos y reacciones entre los modelos borrador y aquellos utilizados como molde para facilitar la reconstrucción y curación manual entre estos recursos y con diferentes bases de datos. Se obtuvieron distintas redes en función de las restricciones establecidas.El modelo construido de AM consta de 1241 genes, 2772 reacciones y 1465 metabolitos clasificados en 23 subsistemas metabólicos. Para estimar las distribuciones de flujo óptimas bajo el crecimiento celular maximizado, se formuló la ecuación de biomasa considerando valores estándar, recopilando datos fisiológicos de AM y la anotación de genomas de referencia. Empleando el complemento COBRA Toolbox de MatLab, se identificaron los metabolitos dead-end, reacciones huérfanas, redundantes y duplicadas. Se logró avanzar en la reconstrucción del modelado de la cepa AM, completando la mayoría de las reacciones del sistema y validando una reacción de biomasa, que podrá ser utilizada como reacción objetivo para explorar la versatilidad metabólica de esta bacteria.

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