Системная биология, лечение рака и будущее медицины Андрей Зиновьев Computational Systems Biology of Cancer Institut Curie Paris, France

Содержание

Слайд 2

Curriculum Vitae (Google:Zinovyev) КГУ: Теоретическая физика (руководители Е.В. Савельев, А.М. Баранов):

Curriculum Vitae (Google:Zinovyev)

КГУ: Теоретическая физика (руководители Е.В. Савельев, А.М. Баранов): космология,

теория гравитации, модели ранних стадий Вселенной (1993-1997)

Разработка научного и бизнес- программного обеспечения (1997-2001)

Биоинформатика: анализ генетических последовательностей, распознавание генов, визуализация данных (2001-2005)

Химическая кинетика: методы редукции моделей для сетей химических реакций (с 2003)

Вычислительная системная биология рака: математические модели молекулярных механизмов развития рака (с 2004)

Кандидантская в мат.методах анализа данных (руководитель А.Н.Горбань, ИВМ СО РАН): новые методы анализа данных, применения в экономике, социологии, политологии, индустрии, медицине, мол.биологии (1999-2001)

Слайд 3

Институт Кюри 100 лет борьбы и изучения рака sysbio.curie.fr

Институт Кюри 100 лет борьбы и изучения рака

sysbio.curie.fr

Слайд 4

План лекции Почему мы занимаемся исследованиями рака? Что такое системная биология?

План лекции

Почему мы занимаемся исследованиями рака?
Что такое системная биология?
Каким образом системная

биология подходит к изучению рака?
Возможное будущее медицины в лечении рака
Слайд 5

Слайд 6

Что такое рак? Заболевание, характеризующееся появлением и ростом опухоли Большая часть

Что такое рак?

Заболевание, характеризующееся появлением и ростом опухоли
Большая часть раков развивается

из эпителиальной ткани
Способность к метастазированию
Роль наследственности
Роль вирусов
Роль мутаций
Слайд 7

Состояние лечения рака Рак так же стар как и существование многоклеточных

Состояние лечения рака

Рак так же стар как и существование многоклеточных организмов
Прогресс

в лечении рака реален, но недостаточен
Проблема рецидива не решена
Необходимы радикально новые лекарства
Слайд 8

Почему мы занимаемся исследованиями рака? Гуманистическая причина население стареет, во многих

Почему мы занимаемся исследованиями рака?

Гуманистическая причина
население стареет, во многих странах

рак является причиной смертности номер один
Убивает больше людей чем СПИД, малярия, туберкулез
2008 год: 7.6 млн смертей (17 млн в 2030) и 12.7 новых случаев
Научно-познавательная причина
для того, чтобы бороться с раком необходимо понять работу нормальной клетки
исследования рака являются примером хорошо организованного научного проекта с хорошо измеряемым прогрессом
Слайд 9

Что такое биологическая функция? Что такое системная биология?

Что такое биологическая функция?

Что такое системная биология?

Слайд 10

Может ли биолог починить радио? Lazebnik, Can a biologist fix a

Может ли биолог починить радио? Lazebnik, Can a biologist fix a radio?--Or,

what I learned while studying apoptosis, Cancer Cell 2002, 2(3):179-82
Слайд 11

Может ли биолог починить радио? Lazebnik, Can a biologist fix a

Может ли биолог починить радио? Lazebnik, Can a biologist fix a radio?--Or,

what I learned while studying apoptosis, Cancer Cell 2002, 2(3):179-82

SRC – Serendipitously Recovered Component

MIC – Most Important Component

RIC – REALLY Important Component

U-MIC – Undoubtedly Most Important Component

Слайд 12

Может ли биолог починить радио? Lazebnik, Can a biologist fix a

Может ли биолог починить радио? Lazebnik, Can a biologist fix a radio?--Or,

what I learned while studying apoptosis, Cancer Cell 2002, 2(3):179-82
Слайд 13

Метафора арифметики: вид на биологию из точных наук “Биологические” факты: 1+2=3!

Метафора арифметики: вид на биологию из точных наук

“Биологические” факты:

1+2=3!

4>2!!!

6*5=30!!!

2+4=6

“Системная биология”: понятия

числа, числового порядка,
алгебры => математика…
Слайд 14

Химия до таблицы Менделеева Newlands' law of octaves Döbereiner’s triads

Химия до таблицы Менделеева

Newlands' law of octaves

Döbereiner’s triads

Слайд 15

Количество => Качество, Впечатления => Знания Количество переходит в Качество! Гегель

Количество => Качество, Впечатления => Знания

Количество переходит в Качество!

Гегель

Кант

… превращать сырой

материал
наших чувственных впечатлений
в знание объектов…
Слайд 16

Два типа системной биологии …изучать биологические системы путем их систематического возмущения

Два типа системной биологии

…изучать биологические системы путем их систематического возмущения и

наблюдения за откликом генов, белков и информационных путей и объединения этой информации в математические модели
Собирание марок

…изучение структуры и динамики функций клетки и организма, а не характеристик изолированных частей клетки, уделяя особенное внимание emergent свойствам

2001

2002

Создание бесплодных абстракций

1848 citations

881 citations

Слайд 17

Первостепенные задачи системной биологии Систематизация, стандартизация и формальное представление знаний в

Первостепенные задачи системной биологии

Систематизация, стандартизация и формальное представление знаний в молекулярной

биологии
Систематический сбор глобальных числовых данных о функционировании живой клетки
Объяснение наблюдений молекулярной биологии на основе формальных (математических) моделей
Слайд 18

Systems Biology Graphical Notation Language (www.sbgn.org)

Systems Biology Graphical Notation Language (www.sbgn.org)

Слайд 19

Kitano’s Comprehensive map of EGFR signalling (Oda et al., Mol Syst Bio, 2005)

Kitano’s Comprehensive map of EGFR signalling (Oda et al., Mol Syst Bio,

2005)
Слайд 20

Системнобиологический подход к изучению рака Собрать систематическую и глобальную информацию о

Системнобиологический подход к изучению рака

Собрать систематическую и глобальную информацию о работе

раковой и нормальной клетки
Сравнить их между собой
Отличить driver и passenger изменения
Предложить способы воздействия на driver изменения, так чтобы не нарушать работу нормальных клеток
Предложить формальное описание процессов объясняющее различия из биохимии клетки
Слайд 21

Отличительные особенности (hallmarks) раковых клеток дающие возможность появляющиеся подавление супрессоров роста

Отличительные особенности (hallmarks) раковых клеток

дающие возможность

появляющиеся

подавление супрессоров роста

геномная нестабильность

репликационное бессмертие

воспаление, инициирующее

рост опухолей

инвазивность и метастазирование

активация ангиогенеза

подавление реакции
имунной системы

сопротивление клеточной
смерти

дерегуляция клеточной
энергетики

непрерывная активация
сигналов к размножению

Роберт
Вайнберг, 2011

Слайд 22

Центральная догма системной биологии

Центральная догма системной биологии

Слайд 23

ДНК Мутации в последовательности ДНК Изменения в числе копий различных участков

ДНК
Мутации в последовательности ДНК
Изменения в числе копий различных участков ДНК

Потеря гомозиготности участков ДНК (LOH)
Структурные изменения генома (транслокации, перестройки)
Изменение эксперессии генов
Изменение числа матричных РНК
Модификация способа альтернативного сплайсинга
Изменения в экспрессии некодирующих РНК (таких как микроРНК)
Изменения в экспрессии протеинов
Изменение числа молекул транскрипционных факторов
Изменение концентраций киназ
Изменения в количестве активных форм биологических молекул
Эпигенетические изменения
Изменения в ацетиляции гистонов
Изменения в метиляции ДНК
Изменения в концентрациях метаболитов
Изменения в силе взаимодействия между биологическими молекулами
Взаимодействие между протеинами (например, транскрипц.фактором) и ДНК
Взаимодействие между протеинами
Изменения фенотипических характеристик клетки

Измеряемые изменения в работе клетки

Слайд 24

Роль биофизики в изучении рака (большая часть исследований Института Кюри) Проникновение

Роль биофизики в изучении рака (большая часть исследований Института Кюри)

Проникновение раковых клеток

в окружающие ткани: уравнения движения на основе биофизических свойств
Законы роста раковых опухолей в условиях гипоксии
Изменения свойств межклеточного контакта при раковых трансформациях
Изменения механических свойств тканей при раковых трансформациях
Изучение влияния слабой радиации на жизнедеятельность клеток
Слайд 25

Пример моделирования в биологии рака. Моделирование клеточной судьбы.

Пример моделирования в биологии рака. Моделирование клеточной судьбы.

Слайд 26

Выживание и смерть клетки в раке Survival Death

Выживание и смерть клетки в раке

Survival

Death

Слайд 27

Математическое моделирование клеточной смерти (From Huber, Bullinger and Rehm, Systems Biology

Математическое моделирование клеточной смерти

(From Huber, Bullinger and Rehm, Systems Biology Approaches

to the Study of Apoptosis 2009)
Слайд 28

“Пассивное” vs “активное” выживание

“Пассивное” vs “активное” выживание

Слайд 29

Четыре лица клеточной смерти Cell Death Modalities Mitotic catastrophe (From Galuzzi

Четыре лица клеточной смерти

Cell
Death
Modalities

Mitotic
catastrophe

(From Galuzzi et al, Cell Death and Diff,

2007)

Apoptosis

Necrosis

Autophagy

Слайд 30

Инженерия vs Биология Engineering solution Biological solution Prosurvival pathways Apoptosis Necrosis

Инженерия vs Биология

Engineering solution

Biological solution

Prosurvival pathways

Apoptosis

Necrosis

Cell Death

Survival

Prosurvival pathways

Apoptosis

Necrosis

Cell Death

Survival

Duration, strength
of pushing

matters

Decision depends on internal state

Слайд 31

Апоптоз vs Некроз vs Выживание Treating cell with TNF or FASL Apoptosis Necrosis (Necroptosis) Survival

Апоптоз vs Некроз vs Выживание
Treating cell with TNF or FASL

Apoptosis

Necrosis
(Necroptosis)

Survival

Слайд 32

Mitochondrial outer membrane permeabilization: Initiator caspase Executioner caspase Апоптоз

Mitochondrial outer membrane permeabilization:

Initiator caspase

Executioner caspase

Апоптоз

Слайд 33

No translocation of NFκB into the nucleus NFκB pathway needs ubiquitinated form of RIP1 Каскад NFκB

No translocation of NFκB into the nucleus

NFκB pathway needs ubiquitinated form

of RIP1

Каскад NFκB

Слайд 34

Necrosis needs kinase activity of RIP1 Некроз Mitochondria Permeability Transition ROS : Reactive Oxygen Species

Necrosis needs kinase activity of RIP1

Некроз

Mitochondria Permeability Transition

ROS : Reactive Oxygen

Species
Слайд 35

Собранный механиз решений о клеточной судьбе

Собранный механиз решений о клеточной судьбе

Слайд 36

Булево моделирование Назначить булеву функцию на узел Example of CASP8 CASP8

Булево моделирование

Назначить булеву функцию на узел
Example of CASP8
CASP8 = 0 when
DISC-Fas=0

and DISC-TNF=0 and CASP3=0
(equivalent to no external signals from death receptors
and no intracellular problems)
cFLIP=1
(equivalent to inhibition by the NFkB pathway)
CASP8 = 1 when
DISC-Fas=1 or/and DISC-TNF=1
(equivalent to signal from death receptors)
CASP3=1
(amplification signal, feedback activation)
AND no cFLIP

One node = one species

Слайд 37

Influence graph Асинхронный граф переходов между состояниями =

Influence graph

Асинхронный граф переходов между состояниями

=

Слайд 38

Структура аттракторов: распределение логических стабильных состояний +TNF +TNF +TNF

Структура аттракторов: распределение логических
стабильных состояний

+TNF

+TNF

+TNF

Слайд 39

Вероятность достигнуть конечное состояние из начального физиологического = вероятность обнаружить фенотип

Вероятность достигнуть конечное состояние из начального физиологического = вероятность обнаружить фенотип

в эксперименте

Influence graph

Асинхронный граф переходов между состояниями

=

Слайд 40

« Вероятность » достижения фенотипа из физиологического начального состояния: TNF=0 TNF=1

« Вероятность » достижения фенотипа из физиологического начального состояния:

TNF=0

TNF=1

Слайд 41

База данных мутантных фенотипов клеточной смерти + обработка клеток некоторыми лекарствами

База данных
мутантных фенотипов
клеточной смерти
+
обработка клеток
некоторыми лекарствами

Слайд 42

TNF=1 Example : Caspase 8 deletion ≈ 85% survival (NFkB) ≈

TNF=1

Example : Caspase 8 deletion
≈ 85% survival (NFkB)
≈ 15% necrosis
No apoptosis
Qualitatively

consistent with the literature
“TNF-induced apoptosis is blocked though not necrosis”
[Kawahara, Ohsawa et al., J Cell Biol 1998]
(Jurkat cells, C8-/-)
Слайд 43

«Слабые звенья» механизма клеточной судьбы Colorectal tumors Ewing’s sarcoma, lung cancer,

«Слабые звенья» механизма клеточной судьбы

Colorectal tumors

Ewing’s
sarcoma,
lung cancer,
neuroblastomas

Lymphomas

Lymphomas,
breast cancer

Lung cancers,
cervical cancers,
oesophageal
squamous


cell carcinomas
Слайд 44

Мечта системной биологии Создать виртуальный живой организм (воссоздать биологию in silico)

Мечта системной биологии
Создать виртуальный живой организм (воссоздать биологию in silico)
Системная медицина:

модель виртуального пациента, способную предсказывать исход различных способов лечения
Слайд 45

Токийская декларация, Institute Of Systems Biology, Tokyo, February 4-6 2008 «…

Токийская декларация, Institute Of Systems Biology, Tokyo, February 4-6 2008

«… Recent

advances in Systems Biology indicate that the time is now ripe to initiate a grand challenge project to create over the next thirty years a comprehensive, molecules-based, multi-scale, computational model of the human (‘the virtual human’), capable of simulating and predicting, with a reasonable degree of accuracy, the consequences of most of the perturbations that are relevant to healthcare… »
Слайд 46

Допустим, что VIRTUAL HUMAN уже существует…

Допустим, что VIRTUAL HUMAN уже существует…

Слайд 47

Virtual Human - Это очень амбициозный и длительный проект, но первые

Virtual Human - Это очень амбициозный и длительный проект, но первые

плоды этого проекта могут быть доступны и использованы уже сейчас, для исследования и клинических исследований
Слайд 48

Слайд 49

RiskOGram

RiskOGram

Слайд 50

“Не существует гена для судьбы…” (c) GATTACA

“Не существует гена для судьбы…” (c) GATTACA

Слайд 51

Virtual Physiological Human The Virtual Physiological Human (VPH) is a methodological

Virtual Physiological Human

The Virtual Physiological Human (VPH) is a methodological and

technological framework
that, once established, will enable collaborative investigation of the
human body as a single complex system. The collective framework will make it possible
to share resources and observations formed by institutions and organisations
creating disparate, but integrated structural and functional models of the living human body.
This system will enable academic, clinical and industrial researchers to improve their
understanding of human physiology and pathology,
to derive predictive hypotheses and simulations,
develop and test new therapies,
with the eventual outcome of better disease diagnosis, treatment
and prevention tools in healthcare.
Слайд 52

Вычислительная Системная Биология Рака (учебник) http://www.cancer-systems-biology.net/

Вычислительная Системная Биология Рака (учебник)

http://www.cancer-systems-biology.net/