Acoplamientos no-lineales entre metabolismo y regulación transcripcional: Un enfoque de termodinámica irreversible

Transcripción

1 Acoplamientos no-lineales entre metabolismo y regulación transcripcional: Un enfoque de termodinámica irreversible Dr. Enrique Hernández Lemus Congreso Mexicano de Ciencias de la Complejidad

2 Motivación Las variaciones energéticas juegan un papel no trivial en el inicio y desarrollo del cáncer. Es sabido que existen algunas transformaciones metabólicas que permiten el desarrollo y supervivencia de neoplasias, lo que sugiere un papel para las rutas metabólicas como blancos farmacológicos. Es entonces relevante estudiar las relaciones existentes entre las variaciones metabólicas y la tumorigénesis y la difusión y diseminación tumoral. En particular estudiaremos la relación entre la des-regulación de ciertos factores de transcripción y la actividad metabólica anómala en el caso particular de cáncer primario de mama.

3 Motivación En breve, se cree que alteraciones serias en el metabolismo resultarán en regulación transcripcional anómala y en disparos de cascadas transcripcionales que afectan la integridad del ciclo celular lo que puede resultar en el posible desarrollo del cáncer. Para esto investigaremos las cuestiones energéticas y de conectividad de las funciones de genes relacionados a transcripción genéticas y a metabolismo, tanto en células normales como neoplásicas en 1191 microarreglos de expresión de genoma completo, correspondientes a varios experimentos independientes disponibles públicamente y a un conjunto de datos provenientes de experimentos en el proyecto de cáncer de mama que actualmente se desarrolla en el INMEGEN

4 Enfoques de investigación para sistemas complejos El análisis de sistemas complejos, en particular los biológicos, requiere de la combinación de una serie diversa de enfoques y técnicas de análisis. Entre los enfoques más comunes en ciencia están los modelos guiados por hipótesis (Hypothesis-Driven Models = HDMs) y los modelos guiados por datos (Data-Driven Models = DDMs). Los primeros han constituido por décadas el modelo de investigación tanto en biología como en física y química; los segundos están cobrando cada vez más auge, en particular debido a las tecnologías de generación masiva de datos (high throughput) tanto en física de altas energías como en genómica y proteómica, etc.

5 Enfoques de investigación para sistemas complejos En este trabajo hicimos uso tanto de HDMs como de DDMs combinándolos para analizar de manera más apropiada los acoplamientos complejos entre metabolismo y regulación genética. Modelos guiados por Datos Minería de Datos Inferencia Probabilística

6 Enfoques de investigación para sistemas complejos En este trabajo hicimos uso tanto de HDMs como de DDMs combinándolos para analizar de manera más apropiada los acoplamientos complejos entre metabolismo y regulación genética. Termodinámica Irreversible Extendida Modelos guiados por Hipótesis Mecanismos de regulación conocidos

7 Enfoques de investigación para sistemas complejos Experimentos de Expresión de Genoma Completo Termodinámica Irreversible Extendida Genes con Niveles de Expresión Diferencial Pathways Minería de Datos Factores de Transcripción Redes de regulación Genética Actividad Metabólica Rutas metabólicas Modelo para el acoplamiento Metabolismo/transcripción Pruebas experimentales Interacción proteinas Simulación Modelo probado para el Acoplamiento Metabolismo/Transcripción

8 Enfoques de investigación para sistemas complejos Experimentos de Expresión de Genoma Completo DDM Minería de Datos HDM Modelo para el acoplamiento Metabolismo/transcripción Genes con Niveles de Expresión Diferencial HDM Simulación DDM Factores de Transcripción Actividad Metabólica HDM HDM HDM Pruebas experimentales DDM Termodinámica Irreversible Extendida DDM DDM HDM HDM Redes de regulación Genética Rutas metabólicas Pathways Interacción proteinas Modelo probado para el Acoplamiento Metabolismo/Transcripción DDM

9 Regulación Transcripcional (Mecanismo General ) La transcripción de un gen por la enzima RNA-polimerasa II (RNApol II) puede ser regulada o controlada por al menos cinco diferentes mecanismos bioquímicos, en cada uno participan muchas clases de proteínas y moléculas de RNA.

10 RegulaciónTranscripcional (Un caso específico)

11 RegulaciónTranscripcional (Un caso específico) Utilizaremos un modelo de tipo Caja Negra

12 GEA experimentos Hernández-Lemus, E., Jou. Non-Eq.Thermodyn. 34,4, , (2009)

13 Termodinámica de los DNA Chips Hernández-Lemus, E., Jou. Non-Eq.Thermodyn. 34,4, , (2009)

14 Fuerzas y flujos generalizados Los flujos y fuerzas extendidos se han elegido como un sistema acoplado de ecuaciones lineales con memoria Hernández-Lemus, E., Jou. Non-Eq.Thermodyn. 34,4, , (2009)

15 Potenciales químicos Sustituyendo los flujos y fuerzas generalizados en términos de los potenciales químicos obtenemos: Hernández-Lemus, E., Jou. Non-Eq.Thermodyn. 34,4, , (2009)

16 Energía libre y Niveles de expresión Dado que las mediciones se hacen en términos de los niveles de expresión y no de las concentraciones de mrna: Hernández-Lemus, E., Jou. Non-Eq.Thermodyn. 34,4, , (2009)

17 Parámetros termodinámicos

18 Cálculos termodinámicos

19 Niveles de expresión experimentales

20 Perfiles dinámicos para la concentración de mrna

21 Afinidades transcripcionales

22 Dinámica de los potenciales químicos

23 Rutas moleculares y funcionales en la red inferida

24 Red de interacción funcional Red de interacción centrada en los 4 genes bajo estudio

25 Redes de interacción para cada gen

26 Mecanismo de acoplamiento propuesto Unión a DNA * Actividad de Factores de Transcripción * MNDA Transcripción * Unión a proteinas * SMAD3 Vía de apoptosis * Transcripción vía promotor de RNA pol II* Regulación de la Transcripción * POU2AF1 MEF2C

27 Mecanismo de acoplamiento propuesto Unión a DNA * Actividad de Factores de Transcripción * MNDA Unión a proteinas * Transcripción * SMAD3 Transcripción vía promotor de RNA pol II* Regulación de la Transcripción * POU2AF1 Vía de apoptosis * MEF2C

28 Qué sigue? Mediano-Largo plazo Validar genes específicos (RT-PCR, etc.) Validar interacciones proteina-dna Validar interacciones proteína-proteína Corto plazo Modelo simplificado à Simulación numérica

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