Aunque la astrogliosis está relacionada con eventos neuroprotectores; su neurotoxicidad se ha correlacionado con enfermedades neurodegenerativas y otros desórdenes (Sofroniew & Vinters, 2010). Lo que ha aumentado la atención en el estudio de estas células. Sin embargo, los procesos de señalización y actividad metabólica relacionados con la neurotoxicidad aún son poco conocidos (González et al., 2020; Sofroniew, 2015), por lo que se han empleado modelos metabólicos a escala genómica (GEM) de astrocito para estudiar estas respuestas. Por lo tanto, en este trabajo se hace la contextualización de un GEM de astrocito humano integrando datos multiomicos con una nueva aproximación en combinación con el algoritmo iMAT, permitiendo incluir información de diversos procesos biológicos en el modelo (Karahalil, 2016; Vivek-Ananth & Samal, 2016). En consecuencia, el GEM resultante presenta una mayor cobertura del metabolismo y una capacidad predictiva superior en los escenarios simulados coincidiendo con lo reportado en la literatura. Además, durante la reconstrucción de este modelo se generaron dos algoritmos, uno permite integrar el proteoma y transcriptoma, mientras el otro corrige los desbalances estequiométricos presentes en el modelo. Finalmente, este modelo tiene el potencial de acelerar el estudio de la astrogliosis, permitiendo descifrar la relación entre el metabolismo del astrocito y la aparición de enfermedades neurodegenerativas mediante la generación de hipótesis y la predicción del desempeño de fármacos. (Texto tomado de la fuente)