Abstract

Um sistema dinâmico booleana integrando as principais vias de sinalização envolvidos no câncer é construído com base na rede atualmente conhecida interação proteína-proteína . Este sistema apresenta padrões de ativação da proteína estacionárias – atratores – dependentes do microambiente da célula. Estes atratores dinâmicos foram determinadas através de simulações e suas estabilidades contra mutações foram testados. Em um nível hierárquico superior, foi possível agrupar os atratores de rede em fenótipos celulares distintas e determinar mutações motorista que promovem transições fenotípicas. Nós achamos que nós motorista não são necessariamente central na topologia da rede, mas pelo menos eles são reguladores diretos de componentes centrais para o qual convergem ou através da qual crosstalk câncer vias de sinalização distintas. Os motoristas previstas estão de acordo com aqueles apontados por diversas censo dos genes do cancro recentemente realizados por vários cancros humanos. Além disso, nossos resultados demonstram que fenótipos celulares podem evoluir para doença maligna completa através de seqüências distintas de mutações acumuladas. Em particular, o modelo de rede suporta as vias de carcinogénese conhecidos para alguns tipos de tumores. Finalmente, o modelo de rede booleana é empregada para avaliar o resultado de terapias direcionadas molecularmente. A principal descoberta é que monoterapias foram aditivos em seus efeitos e que a associação de drogas-alvo é necessário para a erradicação do cancro

Citation:. Fumia HF, Martins ML (2013) booleano modelo de rede para o cancro Pathways: Prevendo Carcinogênese e Targeted Therapy Outcomes. PLoS ONE 8 (7): e69008. doi: 10.1371 /journal.pone.0069008

Autor: James P. Brody, da Universidade da Califórnia, em Irvine, Estados Unidos da América

Recebido: 09 de abril de 2013; Aceito: 09 de junho de 2013; Publicação: 26 de julho de 2013

Direitos de autor: © 2013 Fumia, Martins. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Financiamento:. Os autores agradecer às agências de apoio brasileiras Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, Faculdade de Medicina da Universidade Federal de Minas Gerais e FACEPE. Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

o cancro é uma doença genética derivada, com poucas exceções, de mutações em células somáticas individuais que desconsideram o controlo normal da proliferação, invadem os tecidos normais adjacentes, e dão origem a tumores secundários (metástases) em locais diferentes da sua origem primária [1]. Na população humana, cancro refere-se a mais do que as formas de uma doença que pode se desenvolver em quase todos os tecidos do corpo [2]. Hoje, o câncer substituído doenças cardíacas como a principal causa de morte entre os cidadãos dos Estados Unidos mais jovem do que anos [3] e, provavelmente, vai se tornar um dos líderes em algumas outras partes do mundo dentro de poucos anos [4]. Altough cada tipo de câncer tem características únicas, todos estes tumores diversas evoluir de acordo com um esquema universal de progressão [5], que envolve eventos genéticos e epigenéticos, bem como uma intrincada rede de interações entre células cancerosas e seu microambiente hospedeiro (células do estroma e da matriz extracelular ).

O crescimento do tumor é intrinsecamente Multiscale na natureza. Trata-se de fenômenos que ocorrem em uma variedade de escalas espaciais que variam de tecido (por exemplo, invasão e angiogênese) para escalas de comprimento moleculares (por exemplo, mutações e silenciamento de genes), enquanto os prazos variam de segundos para sinalizar a anos para tempos de duplicação do tumor. Além disso, todos estes processos estão fortemente acoplados. De facto, a activação de um oncogene pode conferir uma vantagem proliferativa para uma dada célula, promovendo a sua expansão clonal e a depleção de nutrientes e o fornecimento de oxigénio o que, por sua vez, afectam o crescimento de clones de células. Para sobreviver num ambiente hipóxico (baixo nível de oxigénio), as células transformadas podem adquirir novas características tais como a resistência à apoptose por uma inactivação do gene supressor de tumor ou síntese activado de factores de crescimento que estimulam a angiogénese. Assim, os fluxos de informação não só a partir da mais fina para escalas mais grosseiras, mas entre qualquer par de escalas [6].

Apesar da ampla informação sobre a base genética e molecular do câncer atualmente disponível, a integração desta informação no ambiente fisiológico da célula e tecido funcionamento continua a ser um grande desafio. Devido à complexidade e redundância de sobrevivência do tumor e vias de crescimento, aumentando a resistência e progressão do tumor ainda é a regra para os doentes com cancros avançados. Melhores terapias anticancro eficazes de diagnóstico e exigem uma compreensão fundamental sistémica da doença, a partir do nível molecular. Lá, a complexidade emerge do grande número de proteínas que interagem eo cross-talk entre as diversas vias de sinalização celular. Esta vasta rede de complexidade, caracterizada por múltiplos ciclos de feedback, não será compreendido por apenas descrevendo todas as suas vias de componentes. Uma abordagem integrativa considerando modelos de largura de células simplificados de proteínas interacções dependentes de sinais ambientais externos e alterações genéticas acumuladas é exigido. Além disso, a modelagem de redes de interação proteína no cancro é essencial para construir o nível “microscópico” (molecular) em modelos multiescala de crescimento do tumor [6].

Em relação à modelagem de interacções genéticas, redes booleanas é um quadro promissor [7]. Em vez de fornecer trajetórias dinâmicas quantitativamente precisas tomadas por redes complexas, esta classe de sistemas discretos, com estados binários, qualitativamente prever as seqüências de estados acessados ​​por essas redes ao longo da sua evolução temporal. Isto é especialmente verdadeiro para os circuitos de regulação em que a activação e inibição são as respostas de base e de sinalização. Além disso, os modelos Booleanas usam muito menos parâmetros, tais como taxas de reação bioquímicas ou afinidades de ligação, muitas vezes, difícil de medir, de fazer abordagem equações diferenciais tradicionais. Aplicações bem sucedidas de redes booleanas em biologia incluem a reprodução da levedura

S. -Ciclo celular “s

pombe [8], o ciclo celular de mamífero [9], o curso da diferenciação celular na embriogénese precoce [10], os mecanismos de sinalização subjacentes activação da célula T [11], e o comportamento do apoptótica via [12], [13].

neste estudo, nós construímos um modelo de rede booleana integrando as principais vias de sinalização envolvidos no câncer. Estas vias e da rede de interligação são discutidos na próxima subseção. Estabelecida a topologia da rede, sua dinâmica é definida e validada nas subseções seguintes. Em seguida, os atratores dinâmicos, a sua estabilidade a mutações, e a resposta da rede para “ataques” alvo são relatados na seção seguinte. Estes resultados são interpretados em termos dos acontecimentos mutacionais que conduzem a carcinogénese e da resposta de células de cancro a agentes molecularmente segmentados. Finalmente, concluímos com uma discussão em que estes interpretação biológica é enfatizada e confrontado com dados experimentais sobre genoma e oncogênese câncer.

O cancro da Pathways principal

Em um trabalho seminal [14], Hanahan e Weinberg propôs um quadro lógico para entender a diversidade e complexidade do cancro. A noção fundamental é que ao longo do processo de várias etapas da patogênese do tumor, as células normall precisa adquirir seis traços biológicos, a fim de finalmente se tornar maligno. Estas são as capacidades de “sustentar a sinalização proliferativa, escapando supressores de crescimento, resistindo a morte celular, permitindo a imortalidade replicativa, indução de angiogénese, e activação de invasão e metástase” [15]. A aquisição de tais características é assegurada pela instabilidade do genoma. Todos os genes que são potencialmente submetida a mutações. Assim, existem várias formas alternativas para atingir a mesma transformação fenotípica da célula. Mas há muito menos vias de sinalização que controlam a resposta das células de genes. Em vez de genes individuais, parece ser mais apropriado concentrando-se em percursos que têm um papel em muitos tumores [16]. Eles incluem os que envolvem tirosina quinase receptora (RTKs), phosphatidylinosital 3-quinase (PI3K) /AKT, WNT /-catenina, factor de crescimento transformante- (TGF- -) /Smads, proteína do retinoblastoma (Rb), o factor de transcrição indutível por hipoxia (HIF -1), p53 e ataxia-telangiectasia mutada (ATM) /ataxia-telangiectasia e cinases de proteína relacionada com Rad3 (ATR). Estes principais vias que regulam a morte celular e share proliferação alguns genes e exibem um cross-talk substancial entre eles. Algumas vias foram detalhados estudados isoladamente [12], [17], [18], mas, a fim de integrá-los um princípio organizador natural é representar esses caminhos como uma rede. Dada a complexidade e lacunas presente na sua estrutura, uma alternativa operacional é trabalhar com uma rede modelo simplificado.

O, a sinalização de rede simplificada construído está ilustrada na Figura 1. Ela contém nós e arestas. Estes nós representam um subconjunto significativo de proteínas envolvidas no cancro e as bordas de rede produzir numerosas vias paralelas e percursos alternativos por meio da qual as células transformadas podem sustentar padrões de expressão génica aberrante, sobreviver e desenvolver a malignidade. A rede tem nós de entrada para a aplicação de estímulos ambientais distintas e tensões para a célula como hipóxia, agentes cancerígenos, o esgotamento de nutrientes, sinalizações supressivos proliferativa e de crescimento.

Links correspondem a interações entre proteínas e cada nó está associado um limiar função, eq. 1. interações Ativando são representadas por setas e interações de inibição por linhas com um bar. Os nós de entrada são mostrados em vermelho.

A estrutura topológica da rede câncer foi caracterizada em termos do seu comprimento mais curto caminho, coeficiente de agrupamento e de conectividade ou grau distribuições [19]. Estas quantidades foram comparadas com as suas contrapartidas médios para redes aleatórios com o mesmo número de nós (ver Tabela 1). Pode-se notar que a rede o câncer tem um coeficiente de agrupamento muito maior do que as redes aleatórias. As características principais de redes complexas são as suas distribuições de conectividade. redes dirigidas são caracterizadas por distribuições em graus e fora graus. é a probabilidade de que um nó na rede tem entradas ou é “regulada” por outros vértices. Por sua vez, é a probabilidade de que um nó “regula” outros vértices. Na Figura 2 essas distribuições para a rede câncer são mostrados.

(a) em graus e (b) distribuições fora graus. As inserções sugerem distribuições lei exponencial e poder por o número de nós regulador e regulado por um determinado nó, respectivamente.

Um booleano Dynamics para o cancro Pathways

Cada proteína

i

, um nó na rede, é representado por um estado binário,. Quando a proteína é funcionalmente activa. Pelo contrário, quando a proteína está inactivo. O estado da rede num dado momento é especificado pelo seu padrão de actividade da proteína. Cada proteína interage com outras proteínas de entrada. Estas entradas são todos os nós da rede a partir do qual um link direcionado é enviado para a proteína, incluindo eventualmente o próprio. Assim, é o em graus do nó. Por sua vez, cada ligação pode ser ou uma activação ou inactivação de interacção. Activação ou inibição pode ser o resultado de mecanismos bioquímicos distintos, tais como a regulação da transcrição, fosforilação, enzimáticos ou aguardando interações.

A dinâmica da rede prossegue em passos de tempo discretos através da atualização simultânea (paralela) dos estados de seus nós de acordo com a regra (1)

Aqui., é a força da interação a partir da entrada em proteína. Uma interação de ativação é positiva e um inibidor é negativo. A função limite é a função degrau unitário (se mas se). Finalmente, é o limiar de activação da proteína. Assim, cada proteína avalia o estímulo presente de todas as suas entradas. Se o estímulo global que recebe no momento supera seu limite de ativação, a proteína ativa, ou permanece ativo se ele já estava ativa; caso contrário, verifica-se inativos ou permanece inativo. Texto S1 lista todas as regras de atualização do modelo (ver S1 texto). Conforme enfatizado na referência [8], uma simplificação dramática inserido nesta regra evolução consiste na negligência qualquer diferença nas escalas de tempo das interações bioquímicas envolvidas.

Resultados

O Básico fenótipos

uma vez que o espaço de estado de uma rede booleana com nós contém diferentes configurações, a sua dinâmica deterministas, visto como um fluxo neste espaço estado, em última análise, irá conduzir o sistema de direção atratores. Esses atratores são subconjuntos particulares de estados, seja um ponto fixo, i. e, uma única configuração de rede, ou um ciclo limite do período, composta pelos estados sequencialmente visitou pela dinâmica de rede. Estes atratores correspondem aos padrões de ativação de proteínas específicas e pode ser interpretado como fenótipos celulares distintas.

Trinta de dois milhões de estados iniciais, associado a todas as condições ambientais, fluiu em atratores (pontos fixos e ciclos limites). Todos os atractores estão listados na S1 texto. O espaço de estado é hierarquicamente organizado. Em um nível superior, ele é dividido em subconjuntos de estados por condições ambientais distintas. A um nível inferior, cada um desses subconjuntos é subdividida em bacias de atração associadas à atratores distintas. Nenhum destes atractores pode ser alcançado a partir de condições ambientais inicialmente distintas. Assim, o repertório de comportamentos de células (attractors) é determinado univocamente por o microambiente celular.

Embora distintos, estas atractores podem ser classificados em grupos caracterizados por fenótipos específicas, algumas delas constituída por elementos muito semelhantes, i. e, tendo distâncias de Hamming pequenos entre eles (S1 texto). Os fenótipos foram definidos tendo em conta os estados de um pequeno subconjunto de nós, em vez de todas as proteínas na rede. Tendo em conta os efeitos de mutações, relatado na seguinte subsecção, que incluem as seguintes fenótipos celulares básicos: apoptótica, caracterizado por caspases activas; glicolítica, com H1f1 activado sob normoxia; imortalizado, em que hTERT está ativa; migratório, associado para inactivar E-caderina; modificador, o que corresponde a inactiva proteínas ATM /ATR em presença de danos ao DNA; proliferativa, em que as ciclinas são activados ao longo do ciclo celular na sequência correcta; e de repouso, com ciclinas inativos ou ativados em uma seqüência errada. Em termos de tais fenótipos, a resposta da rede para a diversidade de microambientes é altamente restrito, tal como ilustrado na Figura 3. Entre os atractores, correspondem a apoptóticas, a proliferativa e para fenótipos quiescentes, que atraem, e de estados iniciais testadas, respectivamente .

três fenótipos (por apoptose, proliferação e quiescentes) são geradas em resposta a todas as condições ambientais distintas. Aqui, um microambiente é especificada pela sequência binária de valores associados a nós de entrada (cancerígenos, factores de crescimento, fornecimento de nutrientes, supressores de crescimento, hipoxia). Por exemplo, o micro-ambiente (11000), correspondendo a um fundo carcinogénico e mitogénica leva a célula apoptótica se quer a um (em 99,8% dos estados iniciais) ou um fenótipo quiescente (raramente,). Na nossa rede, carcinogéneos provocar danos no ADN e TNF é o sinal de crescimento supressiva.

Em particular, para algumas condições ambientais os comportamentos emergentes de toda a rede foram comparados com aqueles de uma célula normal. Sob normoxia e suprimento de nutrientes adequado, a rede atinge de todos os estados iniciais compatíveis com um ponto fixo interpretado como um fenótipo de repouso. Se, em adição a normoxia e a abundância de nutrientes, a sinalização do factor de crescimento é a recepção, a rede sempre evolui para um ciclo limite associados a um fenótipo proliferativo. Assim, como esperado, as células normais são totalmente dependentes para a sua proliferação após a sinais mitogénicos [20]. Além disso, em condições de hipoxia, o fornecimento de nutrientes adequados e na ausência de factores de crescimento, a rede é atraído a partir de todos os estados iniciais compatível a um ponto fixo correspondente a um fenótipo apoptótico. Consistentemente, a morte celular programada é a resposta típica de células somáticas a muitas formas de estresse, como hipóxia e privação de nutrientes [20].

Sob um ambiente hipóxico com nutrientes e fatores de crescimento, a rede apresenta bi-estabilidade. Ou é atraída para o fenótipo quiescente (em um dos estados iniciais) ou para o fenótipo apoptótico (em um dos estados iniciais). Por conseguinte, sabe-se que a activação dependente de HIF1-hipoxia inibe Myc, que conduz a paragem do ciclo celular [21]. Além disso, HIF1 podem ligar-se e estabilizar p53, resultando em apoptose ou paragem do crescimento. Biestabilidade também se observa em caso de danos de ADN é introduzida num cenário de normoxia, o fornecimento de nutrientes adequado, e de sinalização mitogénica: em torno dos estados iniciais compatíveis são atraídos para o fenótipo apoptótico, enquanto que uma fracção muito pequena () deles chegar ao fenótipo proliferativo. Mais uma vez, é amplamente conhecido que o ciclo celular é facilmente interrompido e a apoptose desencadeada por danos no DNA em células normais. Mas uma resposta proliferativa, embora rara, dota alterada células somáticas com uma capacidade proliferativa. No nosso modelo, esta resposta proliferativa está associada a dois ciclos limites distintos. Em um deles os sinais de anti-apoptóticos – Bcl2, Bcl-XL e Mdm2 – são consistentemente ativo enquanto que os sinais pró-apoptóticos – Bad, Bax, p53 – estão inativos. No outro, Bad e Bax são inactivos mas p53 e sinais anti-apoptóticos oscilar de tal maneira que, sempre que a p53 é activada, o mesmo ocorre com Bcl-2, Bcl-XL, e Mdm2. Em seguida, o resultado é que as caspases, os efectores de apoptose, são sempre inactivo ao longo destes ciclos limites.

Resumindo, toda a rede gera respostas coerentes com os observados em uma célula normal, sob diferentes ambientes somáticas, indicando fundamental correção do modelo.

Eventos e mutacional Carcinogênese

Além disso verificada a robustez (estabilidade) de atratores a mutações em nós de rede e /ou links. Esta é uma característica central porque as células cancerosas incipientes precisa adquirir traços característicos para finalmente se tornar maligno [15] e instabilidade genômica subjacente a estas aquisições. Uma vez que uma mutação foi introduzida, o dano ao DNA nó está permanentemente ligada, ativando a via ATM /Atr. Estamos focados em atratores associados a duas condições ambientais, ou seja, o fornecimento de nutrientes adequada e quer normóxia ou hipóxia, freqüentemente presentes na carcinogênese cedo.

Sob normoxia e suprimento de nutrientes adequado, verificou-se que mutações em proteínas transformar o , célula normal anteriormente quiescente para um de proliferação. Estas proteínas, bem como a natureza das mutações de controladores e a sua eficácia estão listados na Tabela 2. Por outro lado, em condições de hipoxia e suprimento de nutrientes adequado, mutações em proteínas activar a célula transformada para escapar apoptose induzida por hipoxia anteriormente (Tabela 3). A proteína NF-B é comum a Tabelas 2 e 3, portanto, pode permitir que uma célula transformada para adquirir simultaneamente capacidade proliferativa e evasão de apoptose.

Nós também investigou o efeito da integridade do DNA defeituoso sensores que prejudicam uma célula para detectar a ocorrência de mutações. Agora, o dano ao DNA nó está permanentemente desligado e não ativa a via ATM /Atr. Sob condições de normóxia e fornecimento de nutrientes adequados, o número de proteínas mutadas que transformar uma célula de repouso, com defeito em um proliferantes aumenta para um. No entanto, o número de proteínas mutadas que conferem a uma hipóxico, célula defeituosa a capacidade para evadir a apoptose também aumenta a. Estas proteínas incluem Akt, Bcl2, EGFR, Nf-B, p53, PI3K, PTEN Ras, e Wnt (ver Tabelas S3 e S4). Na ausência de uma via de reparação do dano ao DNA intacto, em que Atm e Atr desempenham papéis centrais, nossos resultados indicam que atratores rede tornam-se mais propenso a mudanças estruturais ou, em termos biológicos, apresentam aumento da instabilidade genômica.

Finalmente , investigamos se nós cujas mutações podem conferir capacidades da indicação para a célula transformada têm um estatuto especial na topologia da rede. Para todos eles estavam determinados a sua centralidade betweenness [19]. Foram observadas três grupos. O primeiro, composto por oito nós (Akt, HIF1, hTERT, IKK, mTOR, Myc, NF-B, e p53), tem mais do que duas vezes o papel central da rede média. Além disso, a conectividade média do grupo é e sete dos seus elementos são altamente ligado (). Estes resultados indicam a centralidade dos nós neste grupo para o qual convergem ou através da qual crosstalk vias de sinalização distintas. O segundo grupo, contendo nós com, inclui Mdm2 e PDK1. Além disso, a média do grupo de conectividade e é metade deles exibe conectividades intermédios (). Finalmente, o terceiro grupo é caracterizado pela pequena () e conectividades (). Entre os seus elementos, Bcl2, Bcl-x, EGFR, Gli, Nf1, PhD, PI3K, PKC, PTEN, Ras, caracol, BVS e Wnt, nove têm pequenas conectividades. Mesmo que esses nós não são topologicamente central, quase todos são vizinhos mais próximos (reguladores diretos) de nós centrais do primeiro grupo. Por isso, eles assumem papéis importantes na dinâmica da rede.

Colorectal carcinogênese.

Aqui, nós investigamos se as células cancerosas precisam de apenas algumas mutações driver (aqueles que mudam traços fenotípicos) para lidar com toda ambiental constrangimentos e avançar em direção a um fenótipo totalmente maligno. Como paradigma, a carcinogênese do câncer colorretal foi considerada. Assim, as primeiras mutações introduzidas na rede foram de exclusão e Tcf interações da APC, com os seus objectivos reforçados por um fator. Estas mutações levam a uma instabilidade estrutural da rede “retrato de fase”. Agora, existem atratores, apoptose, antiproliferativos e de repouso, que atraem e de estados iniciais testadas, respectivamente. O número de atratores proliferativa e os tamanhos de suas bacias aumento nas despesas dos atratores quiescentes. No entanto, não se observou qualquer vantagem anti-apoptótica. Como esperado, a resposta da rede era dependente do ambiente. Sob a normoxia e a disponibilidade de nutrientes, estas mutações levam a um fenótipo proliferativo. No entanto, esta vantagem proliferativa é perdido sob hipoxia ou genotoxicidade (danos ao DNA), quando fenótipos apoptóticos são observados

Em seguida na seqüência, uma nova mutação -. Ras activado constitutivamente – foi implementado. Como resultado da dinâmica de rede exibe atratores, apoptose, antiproliferativos e de repouso, que atraem essencialmente os mesmos frações de estados iniciais testadas (e, respectivamente) como antes (Apc e Tcf mutado). No entanto, esta mutação adicional conferida à rede uma pequena chance de superar a barreira hipóxica, sustentando fenótipos quiescentes para de estados iniciais testadas sob um hipóxico, mas o ambiente rico em nutrientes. Além disso, a activação de Ras constitutiva também pode conduzir a um fenótipo proliferativo de estados iniciais num normóxico, rico em nutrientes, mas ambiente genotóxico.

Na sequência, Smad4 foi suprimido. Esta mutação aumenta para o número de atractores, apoptóticas, proliferativas, e quiescentes. A rede adquire fenótipos proliferativas para todos os estados iniciais sob normoxia e suprimento de nutrientes adequado, mesmo recebendo sinalização inibidor do crescimento fornecido por um TGF constitutivamente ativo. É digno de mencionar que a rede exibe apenas atratores apoptóticos e quiescentes se TGF é constitutivamente ativa e Smad4 é funcional (recuperados). Então, Smad4 eliminação em acumulação com as mutações anteriores dota a rede transformada com a capacidade de escapar sinais de crescimento supressivas.

As próximas mutações foram supressão Pten e duplicação da força de interação Akt. Em consequência, o número de atratores para novos aumentos, apoptose, proliferação e quiescentes, que atraem, e de estados iniciais testados, respectivamente. Mais uma vez, diferentes microambientes eliciar respostas distintas. Sob condições de normóxia e de nutrientes adequado fornecer a rede sempre exibem agressivo (proliferativa, glicolíticas e imortalizadas) fenótipos. Mas se hipoxia substitui a normoxia, em adição a proliferativa, fenótipos glicolíticas e imortalizadas que atraem dos estados iniciais, não são atractores quiescentes para a qual convergem de estados iniciais. Adicionando supressores de crescimento ou danos no DNA ao ex-microambiente pode, no máximo, levar a quiescência. Por exemplo, em normóxico, rico em nutrientes e genotóxica microambiente, de estados iniciais são levados a proliferativa, glicolítico e imortalizadas atractores, enquanto eles são conduzidos para atractores quiescentes. Portanto, uma vez que os sensores de hipóxia ou de danos ao DNA funcional pode levar a fenótipos quiescentes, algumas restrições persistirem prejudicando o crescimento do tumor.

A última mutação foi p53 eliminação. O seu resultado é a redução do número de atractores, apoptóticas e proliferativas, tanto atracção dos estados iniciais. Com efeito, para a apoptose dos estados iniciais é o valor mínimo possível porque, na nossa rede TNF- activo leva a activação independente de p53 de caspases. No entanto, o principal resultado é que a rede sempre apresenta fenótipos proliferativa, glicolíticas e imortalizado em microambientes com oferta adequada de nutrientes, hipóxico ou normóxica, mesmo genotóxico, que ativam os sensores danos no DNA, e sob a sinalização supressor de crescimento. Quase todos os obstáculos ao crescimento do tumor foram superadas após esta sequência de poucas mutações.

Em resumo, como se mostra na Figura 4, as simulações revelam que cada mutação condutor na rota canónico para o cancro colo-rectal [22] contribui para aumentar, quer a capacidade proliferativa ou a resistência à apoptose da célula transformada. Em particular, embora Smad4 é mutado em apenas dos cânceres colorretais, sua mutação em conjunto com os outros no modelo de carcinogênese colorretal clássica gera células tumorais mais agressivas. Com efeito, os seus fenótipos proliferativas associadas atrair dos estados iniciais contra apenas na ausência da mutação Smad4. Além disso, o modelo indica que outras mutações fora desta via clássica da carcinogénese colorectal também leva a proliferativa e fenótipos resistentes apoptóticas. Estes são os casos, por exemplo, de Pten, ou p53, ou ATM ou Fadd, ou deleções CHK após mutações apc e Ras. Alternativamente, a activação constitutiva de PI3K, ou Akt, ou Bcl2, ou Mdm2 novamente após mutações apc e Ras diminui a apoptose e aumenta a proliferação.

Fração de estados iniciais evoluindo para atratores apoptóticos, proliferativa ou de repouso (fenótipos) para todas as condições ambientais após o acúmulo sequencial de cada mutação motorista em câncer colorretal.

os resultados de terapias direcionadas

a lógica de terapia-alvo é inibir, nós funcionais críticos na rede oncogênico para provocar a cessação do estado tumorigénico através de apoptose, necrose, senescência, ou diferenciação [23]. Foi realizada uma pesquisa de nós em nosso modelo booleano cuja inibição ou activação (reintrodução de proteínas do tipo selvagem) ou aumentar as bacias de atração de fenótipos apoptóticos e quiescentes ou diminuir os associados à proliferativa fenótipos. Especificamente, como um modelo para células de cancro colorrectal completamente desenvolvidos, uma rede transportando mutações em APC, Ras, Smad4, PTEN e p53, foi considerado. Para esta rede, apenas dois fenótipos foram observadas em todas as condições micro-ambientais e de cada estado inicial testada: apoptótica () e proliferativa (). Todos os nós foram alvo individualmente. Nossas simulações revelam que a inibição de PDK1, Akt, E2F, ciclinas D e E, e Mdm2 aumenta fenótipos quiescentes (por PDK1 e Akt, e para E2f, ciclinas e Mdm2) e também prejudicar as proliferativas (por PDK1 e Akt, e para E2f, ciclinas e Mdm2). O mesmo é observado com a ativação de p53, Rb, CDH1, p21, p27, e Smad4 (quiescência aumenta para e proliferação desaparece para p53, Rb, CDH1, p21 e p27, enquanto que para Smad4 ambas as frações alterações). Por sua vez, a activação de caspases a FADD e intensifica a apoptose que de azar. Paradoxalmente, o modelo prediz que quer a inibição ou a activação de ciclinas A e B, bem como aumenta CDC20 quiescência e prejudicar a proliferação (e, respectivamente).

que se refere à aplicação combinatória de medicamentos actualmente em ensaios clínicos [23], os efeitos de vários inibidores alvejados em nosso modelo de células de câncer colorretal foram investigados sob três condições ambientais, ou seja, normoxia e suprimento de nutrientes adequado, hipóxia e suprimento de nutrientes adequado, e normoxia, suprimento de nutrientes adequado e stress cancerígeno. Para estas condições o nosso modelo de células de câncer colorretal é sempre atraída por um proliferativa, imortalizado e fenótipo glicolítica. Segundo nossas simulações do uso combinado de inibidores de mTOR e hTERT inverte duas características malignas: glicólise e imortalização; a associação de inibidores de mTOR e Cdks impede a glicólise e células de ciclismo; e a combinação de inibidores de Cdks hTERT e impede a proliferação e imortalização. Assim, uma vez que no nosso modelo monoterapias com inibidores de mTOR, Cdks, e hTERT impede a glicólise, a divisão celular, e imortalização, respectivamente, o efeito terapêutico parece ser aditivo ou “linear” (i. E., Obedece a um princípio da sobreposição). Por sua vez, a associação de reativadores p53 e Bcl-2 inibidores /Bcl-XL conduz a parada do ciclo celular em hipóxia e suprimento de nutrientes adequado ou normoxia, suprimento de nutrientes adequado e stress cancerígenas, mas não tem efeito sob normóxica e microambientes ricos em nutrientes. Outra associação envolvendo reativadores p53 e ciclismo Vegf inibidores de blocos de células em um dos estados iniciais testadas nestes três condições ambientais. Em nosso modelo, a ação de inibidores de VEGF é simulada por forçando hipóxia e esgotamento de nutrientes nos nós de entrada.

Finalmente, testamos terapias mono e dois drogas usando mTOR, VEGF, Ras, e inibidores de PKC em células em fases distintas de malignidade. Mais uma vez, foi considerado o nosso modelo de células de cancro colorrectal.