Extracto
Un sistema dinámico de Boole integración de las principales vías de señalización implicadas en el cáncer se construye a partir de la red de interacción proteína-proteína conocida actualmente . Este sistema exhibe patrones de activación de la proteína estacionarias - atractores - dependientes de microambiente de la célula. Estos atractores dinámicos fueron determinados a través de simulaciones y se pusieron a prueba sus estabilidades contra mutaciones. En un nivel jerárquico más alto, que era posible agrupar los atractores de red en fenotipos de células distintas y determinar mutaciones conductor que promueven transiciones fenotípicas. Nos encontramos con que los nodos de controlador no se encuentran necesariamente en el centro de la topología de la red, pero al menos son reguladores directos de los componentes centrales hacia el que convergen o por medio de la cual la diafonía de señalización de cáncer de distintas vías. Los conductores predichos están de acuerdo con las señaladas por diversos censo de los genes del cáncer realizados recientemente por varios cánceres humanos. Por otra parte, nuestros resultados demuestran que los fenotipos celulares pueden evolucionar hacia la plena tumor maligno a través de secuencias distintas de las mutaciones acumuladas. En particular, el modelo de red compatible con rutas de la carcinogénesis conocidos para algunos tipos de tumores. Por último, se emplea el modelo de red booleana para evaluar el resultado de las terapias molecularmente dirigidas cáncer. El principal hallazgo es que las monoterapias se sumen los efectos y que la asociación de fármacos dirigidos es necesaria para la erradicación del cáncer
Visto:. Fumia HF, Martins ML (2013) Booleano modelo de red para el cáncer de Pathways: Predicción y Carcinogénesis Resultados terapia dirigida. PLoS ONE 8 (7): e69008. doi: 10.1371 /journal.pone.0069008
Editor: James P. Brody, Universidad de California, Irvine, Estados Unidos de América
Recibido: April 9, 2013; Aceptado: June 9, 2013; Publicado: 26 Julio, 2013
Derechos de Autor © 2013 Fumia, Martins. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Financiación:. Los autores gracias a los organismos de apoyo brasileños Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico, CAPES, Facultad de Medicina de la Universidad Federal de Minas Gerais y Facepe. Los donantes no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
el cáncer es una enfermedad genética derivada, con pocas excepciones, a partir de mutaciones en células somáticas individuales que ignoran el control normal de la proliferación, invaden los tejidos normales adyacentes, y dan lugar a tumores secundarios (metástasis) en sitios diferentes de su origen primario [1]. En la población humana, el cáncer se refiere a más de las formas de una enfermedad que se pueden desarrollar en casi todos los tejidos en el cuerpo [2]. Hoy en día, el cáncer reemplazado enfermedad cardíaca como la principal causa de muerte entre los ciudadanos de los Estados Unidos menores de años [3] y probablemente se convertirá en el líder de una en algunas otras partes del mundo en pocos años [4]. Altough cada tipo de cáncer tiene características únicas, todos estos diversos tumores evolucionar de acuerdo a un esquema universal de progresión [5] que implica sucesos genéticos y epigenéticos, así como una intrincada red de interacciones entre las células cancerosas y su microentorno huésped (células del estroma y de la matriz extracelular ).
El crecimiento del tumor está intrínsecamente multiescala en la naturaleza. Se trata de fenómenos que ocurren más de una variedad de escalas espaciales que van desde el tejido (por ejemplo, la invasión y la angiogénesis) a escalas de longitud moleculares (por ejemplo, mutaciones y el silenciamiento de genes), mientras que las escalas de tiempo puede variar en cada segundo para la señalización a años para los tiempos de duplicación del tumor. Por otra parte, todos los procesos están fuertemente acoplados. De hecho, una activación de oncogenes puede conferir una ventaja proliferativa a una célula dada, promoviendo su expansión clonal y el agotamiento de los nutrientes y el oxígeno de alimentación que, a su vez, afecta el crecimiento de clones de células. Para sobrevivir en un entorno hipóxico (bajo nivel de oxígeno), las células transformadas pueden adquirir nuevos rasgos tales como resistencia a la apoptosis por una inactivación de genes supresores de tumor o síntesis activado de factores de crecimiento que estimulan la angiogénesis. Por lo tanto los flujos de información no sólo de la más fina de las escalas más gruesas, sino entre cualquier par de escalas [6].
A pesar de la amplia información sobre la base genética y molecular del cáncer disponibles en la actualidad, la integración de esta información en el entorno fisiológico de la célula y tejido de funcionamiento sigue siendo un reto importante. Debido a la complejidad y la redundancia de la supervivencia del tumor y las vías de crecimiento, aumentando la resistencia y la progresión tumoral todavía es la regla para los pacientes con cánceres avanzados. Mejores terapias contra el cáncer de diagnóstico y eficaces exigen una comprensión fundamentalmente sistémica de la enfermedad, a partir del nivel molecular. Allí, la complejidad surge de la gran cantidad de proteínas que interactúan y la diafonía entre diversas vías de señalización celular. Esta vasta red de complejidad, caracterizado por múltiples bucles de realimentación, no se entiende simplemente que describe todas sus vías de componentes. Un enfoque integral teniendo en cuenta los modelos a escala de células simplificadas de las interacciones de proteínas que dependen de las señales ambientales externos y alteraciones genéticas acumuladas se exige. Además, el modelado de las redes de interacción de proteínas en el cáncer es esencial para construir el nivel "microscópico" (molecular) en modelos multiescala de crecimiento del tumor [6].
Con respecto a la modelización de las interacciones genéticas, las redes booleanas es un marco prometedor [7]. En lugar de proporcionar trayectorias dinámicas cuantitativamente precisas adoptadas por redes complejas, esta clase de sistemas discretos, con estados binarios, cualitativamente predecir las secuencias de estados que se accede por estas redes a lo largo de su evolución temporal. Esto es especialmente cierto para la señalización y circuitos de regulación que la activación y la inhibición son las respuestas básicas. Por otra parte, los modelos de Boole utilizan mucho menos parámetros, como las tasas de reacción bioquímica o afinidades de unión, a menudo difícil de medir, que se acercan a las ecuaciones diferenciales tradicionales. El éxito de las aplicaciones de las redes booleanas en biología incluyen la reproducción de la levadura
S. ciclo celular Pombe
's [8], el ciclo celular de los mamíferos [9], el curso de la diferenciación celular en la embriogénesis temprana [10], los mecanismos de señalización subyacentes activación de las células T [11], y el comportamiento de la apoptosis vía [12], [13].
en este estudio, se construye un modelo de red de Boole integración de las principales vías de señalización implicadas en el cáncer. Estas vías y la red de interconexión de los mismos se discuten en la siguiente subsección. Establecida la topología de la red, su dinámica se define y se validan en las subsecciones siguientes. A continuación, los atractores dinámicos, su estabilidad a las mutaciones, y la respuesta de la red a los "ataques" dirigidos se presentan en la siguiente sección. Estos resultados se interpretan en términos de los eventos mutacionales que conducen a la carcinogénesis y la respuesta de las células del cáncer a los agentes dirigidos molecularmente. Por último, se concluye con una discusión en la que se destacó y se enfrentó con los datos experimentales sobre genoma de cáncer y la oncogénesis estos interpretación biológica.
El cáncer de Caminos principal
En un artículo seminal [14], y Hanahan Weinberg propuso un marco lógico para entender la diversidad y complejidad del cáncer. La idea clave es que a lo largo del proceso de múltiples etapas de la patogénesis del tumor, las células normall necesitan adquirir seis rasgos biológicos con el fin de convertirse en última instancia maligno. Estas son las capacidades de "mantenimiento de la señalización proliferativa, evadiendo supresores del crecimiento, resistencia a la muerte celular, lo que permite la inmortalidad replicativa, la inducción de la angiogénesis, y la activación de la invasión y metástasis" [15]. La adquisición de estos rasgos es asegurada por la inestabilidad del genoma. Todos los genes están potencialmente sometidos a mutaciones. De esta manera, hay varias formas alternativas de alcanzar la misma transformación fenotípica celular. Pero hay muchos menos vías de señalización que controlan la respuesta de las células que los genes. En lugar de genes individuales, parece más adecuado centrarse en las vías que tienen un papel en muchos tumores [16]. Ellos incluyen los que implican tirosina quinasa receptora (RTK), phosphatidylinosital 3-quinasa (PI3K) /AKT, WNT /catenina, factor de crecimiento transformante (TGF -) /Smads, proteína de retinoblastoma (Rb), el factor de transcripción inducible por hipoxia (HIF -1), p53 y la ataxia-telangiectasia mutada (ATM) /la ataxia-telangiectasia y proteínas quinasas relacionadas con el Rad3 (ATR). Estas vías principales que regulan la muerte celular y la proliferación cuota de algunos genes y exhiben una sustancial diafonía entre ellos. Algunas vías fueron detallados estudiados de forma aislada [12], [17], [18], pero con el fin de integrarlos a un principio de organización natural es representar estas vías como una red. Dada la complejidad y lagunas presentes en su estructura, una alternativa operativa es trabajar con una red modelo simplificado.
La red de señalización simplificado construida se ilustra en la Figura 1. Contiene nodos y bordes. Estos nodos representan un subconjunto significativo de las proteínas implicadas en el cáncer y los bordes de la red producir numerosas vías paralelas y rutas alternativas a través del cual las células transformadas puede sostener los patrones de expresión de genes aberrantes, sobrevivir y desarrollarse más malignidad. La red tiene nodos de entrada para la aplicación de los estímulos ambientales y tensiones distintas a la célula como la hipoxia, agentes carcinógenos, el consumo de nutrientes, señalizaciones de supresión de proliferación y crecimiento.
Enlaces corresponden a las interacciones entre las proteínas y para cada nodo está asociado a un umbral función, eq. 1. Activar las interacciones están representadas por flechas y las interacciones que inhiben por líneas con un bar. Los nodos de entrada se muestran en rojo.
La estructura topológica de esta red cáncer se caracteriza en términos de su corta longitud de la trayectoria, coeficiente de agrupamiento y de conectividad o de grado distribuciones [19]. Estas cantidades se compararon con sus homólogos de las redes al azar con el mismo número de nodos (véase la Tabla 1). Se puede observar que la red cáncer tiene un coeficiente de agrupamiento mucho mayor que las redes aleatorias. Las principales características de las redes complejas son sus distribuciones de conectividad. redes dirigidas se caracterizan por distribuciones de grado y grado de salida. es la probabilidad de que un nodo de la red tiene entradas o está "regulado" por otros vértices. A su vez, es la probabilidad de que un nodo "regula" otros vértices. En la figura 2 se muestran estas distribuciones para la red cáncer.
(a) en grados y (b) la distribución de grado de salida. Las inserciones sugieren distribución de la ley exponencial y energía para el número de nodos de regulación y regulados por un nodo dado, respectivamente.
una dinámica de Boole para el cáncer de Caminos
Cada proteína
i
, un nodo en la red, está representado por un estado binario,. Cuando la proteína es funcionalmente activo. Por el contrario, cuando la proteína está inactiva. El estado de la red en un momento dado se especifica por su patrón de actividad de la proteína. Cada proteína interactúa con otras proteínas de entrada. Estas entradas son todos los nodos de la red desde la que se envía un enlace dirigido hacia la proteína, incluyendo el tiempo en sí. Por lo tanto, es el grado en el nodo. A su vez, cada enlace puede ser o bien una activación o inactivación de la interacción. Activación o inhibición pueden ser el resultado de mecanismos bioquímicos distintos tales como la regulación de la transcripción, fosforilación, enzimática o de presagiar interacciones.
La dinámica de la red procede en pasos de tiempo discretos a través de la actualización simultánea (paralela) de los estados de sus nodos de acuerdo a la regla. (1)
en este caso, es la fuerza de interacción de la entrada en la proteína. Una interacción de activación es positivo y otro inhibidor es negativo. La función de umbral es la función escalón unitario (si pero si). Por último, es el umbral de activación de la proteína. Por lo tanto, cada proteína se evalúa la presente estímulo de todas sus entradas. Si el estímulo global que recibe en tiempo supera su umbral de activación, la proteína activa, o permanece activa si era ya activo; de lo contrario, se vuelve inactivo o permanece inactivo. Texto S1 enumera todas las reglas de actualización del modelo (véase el texto S1). Como se destaca en la referencia [8], una simplificación drástica insertada en la evolución de esta regla consiste en el abandono de cualquier diferencia en las escalas de tiempo de las interacciones bioquímicas involucradas.
Resultados
El básico fenotipos
Desde el espacio de estados de una red con nodos de Boole contiene diferentes configuraciones, su dinámica determinista, vistas como un flujo en este espacio de estados, en última instancia, impulsará el sistema hacia atractores. Tales atractores son subconjuntos particulares de los estados, ya sea un punto fijo, i. E, una sola configuración de la red, o un ciclo límite de tiempo, comprendido por los estados visitados secuencialmente por la dinámica de la red. Estos atractores se corresponden con los patrones de activación de proteínas específicas y pueden interpretarse como fenotipos de células distintas.
Treinta dos millones de estados iniciales, asociado a todas las condiciones ambientales, fluyeron en atractores (puntos fijos y ciclos límite). Todos los atractores se enumeran en la S1 de texto. El espacio de estados está organizada jerárquicamente. En un nivel superior, que se divide en subconjuntos de estados por las condiciones ambientales distintas. En un nivel inferior, cada uno de estos subconjuntos se subdivide en cuencas de atracción asociados a distintos atractores. Ninguno de estos atractores se puede llegar a partir de las condiciones ambientales inicialmente distintas. Por lo tanto, el repertorio de comportamientos celulares (atractores) se determina de manera unívoca por el microambiente celular
.
Aunque distinta, estos atractores se pueden clasificar en grupos caracterizados por fenotipos específicos, algunos de ellos compuesto por elementos muy similares, i. E, que tiene pequeñas distancias de Hamming entre ellos (S1 texto). Los fenotipos se definirá teniendo en cuenta los estados de un pequeño subconjunto de nodos, en lugar de todas las proteínas de la red. Teniendo en cuenta los efectos de las mutaciones, informó sobre el apartado siguiente, se incluyen los siguientes fenotipos celulares básicas: apoptótica, que se caracteriza por las caspasas activas; glicolítica, con H1f1 activa bajo normoxia; inmortalizada, en el que hTERT está activo; migratorio, asociado a inactivar E-cadherina; mutador, que corresponde a inactivo proteínas ATM /ATR en presencia de daño en el ADN; proliferativa, en la que las ciclinas se activan a lo largo del ciclo celular en la secuencia correcta; y en reposo, con las ciclinas inactivos o activados en un orden incorrecto. En términos de estos fenotipos, la respuesta de la red a la diversidad de microambientes es muy limitada, tal como se ilustra en la figura 3. Entre los atractores, corresponden a apoptóticos, a proliferativa y para quiescent fenotipos, que atraen, y de los estados iniciales ensayados, respectivamente .
Tres fenotipos (apoptótica, proliferativa y de reposo) se generan en respuesta a todas las condiciones ambientales diferentes. Aquí, un microambiente es especificado por la secuencia binaria de valores asociados a los nodos de entrada (carcinógenos, factores de crecimiento, el suministro de nutrientes, supresores de crecimiento, hipoxia). Por ejemplo, el microambiente (11.000) que corresponde a un fondo carcinogénico y mitogénico conduce la célula ya sea a una apoptosis (en 99,8% de los estados iniciales) o un fenotipo de reposo (en raras ocasiones,). En nuestra red, carcinógenos provocan daños en el ADN y TNF es la señal supresora del crecimiento.
En particular, para algunas condiciones ambientales los comportamientos emergentes de toda la red se compararon con los de una célula normal. En virtud de normoxia y suministro adecuado de nutrientes, la red llega de todos los estados iniciales compatibles un punto fijo interpretado como un fenotipo quiescente. Si, además de normoxia y abundancia de nutrientes, la señalización del factor de crecimiento es la recepción, la red siempre evoluciona a un ciclo límite asociado a un fenotipo proliferativo. Por lo tanto, como se esperaba, las células normales son totalmente dependientes para su proliferación a señales mitogénicas [20]. Además, en condiciones de hipoxia, el suministro de nutrientes adecuado y en ausencia de factores de crecimiento, la red es atraído de todos los estados iniciales compatibles a un punto fijo que corresponde a un fenotipo apoptótico. Consistentemente, la muerte celular programada es la respuesta típica de las células somáticas a muchas formas de estrés, tales como la hipoxia y la privación de nutrientes [20].
Bajo un entorno hipóxico con nutrientes y factores de crecimiento, la red presenta biestabilidad. O bien es atraído hacia el fenotipo de reposo (en los estados iniciales) o al fenotipo apoptótico (en los estados iniciales). En consecuencia, se sabe que la activación dependiente de hipoxia de HIF1 inhibe Myc, lo que lleva a la detención del ciclo celular [21]. También, HIF1 puede unirse y estabilizar p53, lo que resulta en la apoptosis o el crecimiento de detención. Biestabilidad también se observa si el daño del ADN se introduce en un escenario de normoxia, el suministro adecuado de nutrientes, y la señalización mitogénica: alrededor de los estados iniciales compatibles son atraídos al fenotipo apoptótico, mientras que una fracción muy pequeña () de ellos alcanza el fenotipo proliferativo. Una vez más, se sabe ampliamente que el ciclo celular es fácilmente interrumpido y apoptosis provocada por daño en el ADN en las células normales. Pero una respuesta proliferativa, aunque rara, dota alterada células somáticas con una capacidad proliferativa. En nuestro modelo, esta respuesta proliferativa se asocia a dos ciclos límite distintas. En uno de ellos las señales anti-apoptóticos - Bcl2, Bcl-XL, y Mdm2 - son sistemáticamente activa mientras que las señales pro-apoptóticas - Bad, Bax, p53 - están inactivos. En la otra, Bad y Bax son inactivos pero las señales anti-apoptóticas p53 y oscilan de tal manera que cada vez que se activa p53, lo mismo ocurre con Bcl2, Bcl-XL, y Mdm2. Entonces, el resultado es que las caspasas, los efectores de la apoptosis, son siempre inactivo a lo largo de estos ciclos límite.
En resumen, toda la red genera respuestas coherentes con los observados en una célula normal en diferentes ambientes somáticas, que indican la fundamental la corrección del modelo.
eventos de mutación y la carcinogénesis
Estamos, además, registramos la robustez (estabilidad) de atractores a mutaciones en los nodos y /o enlaces de red. Esta es una característica central porque las células cancerosas incipientes necesitan adquirir rasgos distintivos para convertirse en última instancia maligna [15] y la inestabilidad del genoma subyace a estas adquisiciones. Una vez se introdujo una mutación, el daño en el ADN nodo se enciende de forma permanente en, la activación de la vía de ATM /ATR. Nos centramos en los atractores asociados a dos condiciones ambientales, a saber, el suministro adecuado de nutrientes y cualquiera de normoxia o hipoxia, con frecuencia presentes en la carcinogénesis temprana.
En virtud de normoxia y suministro adecuado de nutrientes, se ha descubierto que las mutaciones en las proteínas transforman la celular antes de reposo, normal en un uno en proliferación. Estas proteínas, así como la naturaleza de las mutaciones del conductor y su eficacia se enumeran en la Tabla 2. A su vez, en condiciones de hipoxia y el suministro de nutrientes adecuado, las mutaciones en proteínas permiten la célula transformada para evadir la apoptosis inducida por hipoxia anteriormente (Tabla 3). La proteína NF-B es común a las tablas 2 y 3, por lo que puede permitir que una célula transformada para adquirir al mismo tiempo la capacidad de proliferación y apoptosis evadir.
También investigamos el efecto de la integridad del ADN defectuoso sensores que impiden una célula para detectar la aparición de mutaciones. Ahora, el daño en el ADN nodo se conecta permanentemente apagado y no activa la vía de ATM /ATR. Bajo normoxia y suministro adecuado de nutrientes, el número de proteínas mutadas que transforman una célula quiescente, defectuoso en una proliferación de una aumenta a. Sin embargo, el número de proteínas mutadas que confieren a una hipoxia, célula defectuosa la capacidad para evadir la apoptosis también aumenta a. Estas proteínas incluyen Akt, Bcl2, EGFR, NF-B, p53, PI3K, PTEN, Ras, y Wnt (véanse los cuadros S3 y S4). En ausencia de una vía de reparación del daño en el ADN intacto, en el que Atm y Atr juegan papeles centrales, nuestros resultados indican que los atractores de redes se vuelven más propensos a los cambios estructurales o, en términos biológicos, presentan un aumento de la inestabilidad genómica.
Por último , hemos investigado si los nodos cuyas mutaciones pueden conferir capacidades distintivas de la célula transformada tienen un estatus especial en la topología de la red. Para todos ellos se determinó su centralidad de intermediación [19]. Se han observado tres grupos. El primero, compuesto por ocho nodos (Akt, HIF1, hTERT, IKK mTOR, Myc, NF-B, y p53), tiene más del doble de la media de centralidad de la red. Además, la conectividad grupo promedio es de siete de sus elementos son altamente conectado (). Estos resultados indican la importancia de los nodos en este grupo para el que convergen o por medio de la cual la diafonía distintas vías de señalización. El segundo grupo, que contiene nodos con, incluye Mdm2 y PDK1. Además, la conectividad grupo media es la mitad de ellos exhibe conectividades intermedios (). Por último, el tercer grupo se caracteriza por pequeña () y conectividades (). Entre sus elementos, Bcl2, Bcl-x, EGFR, Gli, la NF1, PhD, PI3K, PKC, PTEN, Ras, caracol, VHL y Wnt, nueve tienen pequeñas conectividades. A pesar de que estos nodos no son topológicamente central, casi todos son vecinos más cercanos (reguladores directos) de los nodos centrales del primer grupo. Por lo tanto, asumen un papel importante en la dinámica de la red.
colorrectal carcinogénesis.
A continuación, se investiga si las células cancerosas necesitan sólo unas pocas mutaciones del conductor (los que cambian los rasgos fenotípicos) para hacer frente a todas ambiental limitaciones y avanzar hacia un fenotipo maligno totalmente. Como paradigma, se consideró la carcinogénesis del cáncer colorrectal. Así, las primeras mutaciones introducidas en la red eran Apc deleción y TCF interacciones con sus objetivos reforzadas por un factor. Estas mutaciones conducen a una inestabilidad estructural de la red de "mapa de fases". Ahora, hay atractores, apoptosis, antiproliferativos y de reposo, que atraen, y de los estados iniciales de la prueba, respectivamente. El número de atractores proliferativas y los tamaños de sus cuencas aumentaron a expensas de los atractores de reposo. Sin embargo, no se observó ninguna ventaja anti-apoptótica. Como era de esperar, la respuesta de la red depende del medio ambiente. Bajo normoxia y la disponibilidad de nutrientes, estas mutaciones conducen a un fenotipo proliferativo. Sin embargo, esta ventaja proliferativa se pierde en condiciones de hipoxia o genotoxicidad (daño en el ADN), cuando se observan fenotipos apoptóticas
A continuación en la secuencia, una nueva mutación. - Ras constitutivamente activada - se puso en práctica. Como resultado de la dinámica de la red exhibe atractores, apoptosis, antiproliferativos y de reposo, que atraen a esencialmente las mismas fracciones de estados iniciales ensayadas (y, respectivamente) como antes (Apc y Tcf mutado). Sin embargo, esta mutación adicional conferida a la red una pequeña posibilidad de superar la barrera de hipoxia, el mantenimiento de fenotipos de reposo para de estados iniciales probados bajo un hipóxico, pero ambiente rico en nutrientes. Además, la activación de Ras constitutiva también puede dar lugar a un fenotipo proliferativo en los estados iniciales en un normoxia, rica en nutrientes, pero ambiente genotóxico.
En la secuencia, ha sido eliminada Smad4. Esta mutación aumenta a la cantidad de atractores, apoptosis, proliferación, y quiescentes. La red adquiere fenotipos proliferativas para todos los estados iniciales en virtud de normoxia y suministro adecuado de nutrientes, incluso la recepción de la señalización inhibidora del crecimiento proporcionada por un TGF-constitutivamente activa. Es digno de mencionar que la red exhibe sólo atractores apoptóticas y recidivantes si TGF es constitutivamente activa y Smad4 es funcional (no eliminado). Por lo tanto, Smad4 deleción en la acumulación con las mutaciones anteriores dota a la red transformada con la capacidad para evadir las señales de crecimiento supresores.
Las siguientes mutaciones eran deleción PTEN y duplicación de las fuerzas de interacción de Akt. En consecuencia, el número de atractores más aumentos a, apoptosis, proliferación, y de reposo, que atraen, y de los estados iniciales ensayadas, respectivamente. Una vez más, diferentes microambientes provocan respuestas distintas. En virtud de normoxia y suministro adecuado de nutrientes de la red siempre exhiben agresiva (proliferativa, glicolíticas y inmortalizadas) fenotipos. Pero si la hipoxia sustituyendo normoxia, además de proliferativa, fenotipos glicolíticas y inmortalizadas que atraen de los estados iniciales, hay atractores de reposo hacia la cual de estados iniciales convergen. La adición de supresores del crecimiento o daño en el ADN de la antigua microambiente puede a lo sumo conducen a la inactividad. Por ejemplo, en normoxia, nutrientes microambiente rico y genotóxico, de estados iniciales se ven obligados a proliferativa, glucolítica y inmortalizado atractores, mientras que de ellos se ven obligados a quiescent atractores. Por lo tanto, ya que la hipoxia o daño en el ADN funcional sensores pueden dar lugar a fenotipos de reposo, persisten algunas restricciones perjudicar el crecimiento del tumor.
La última mutación fue la supresión de p53. Su resultado es la disminución de la cantidad de atractores, apoptóticas y proliferativas, tanto la atracción de los estados iniciales. De hecho, la apoptosis de los estados iniciales es posible el valor mínimo, ya que en nuestra red de TNF activa conduce a la activación de p53-independiente de caspasas. Sin embargo, el principal resultado es que la red siempre exhibe fenotipos proliferativas, glucolíticas y inmortalizadas en microambientes con suministro adecuado de nutrientes, hipoxia o normoxia, incluso genotóxico, que activan los sensores de daño en el DNA, y bajo la señalización supresor de crecimiento. Casi todas las barreras para el crecimiento del tumor se superaron después de esta secuencia de pocas mutaciones.
En resumen, como se muestra en la Figura 4, las simulaciones muestran que cada mutación conductor en la ruta canónica para el cáncer colorrectal [22] contribuye a aumentar o bien la capacidad proliferativa o la resistencia a la apoptosis de la célula transformada. En particular, aunque se encuentra mutado en Smad4 única de los cánceres colorrectales, su mutación en concierto con los otros en el modelo de carcinogénesis colorrectal clásica genera células tumorales más agresivas. De hecho, sus fenotipos proliferativos asociados atraen de los estados inicial contra sólo en ausencia de la mutación Smad4. Además, el modelo indica que otras mutaciones fuera de esta ruta clásica de la carcinogénesis colorrectal también conduce a proliferativa y fenotipos resistentes apoptóticos. Estos son los casos, por ejemplo, de PTEN o p53, o ATM, o Fadd o supresiones Chk después de mutaciones APC y Ras. Como alternativa, la activación constitutiva de PI3K o Akt, o Bcl2, o Mdm2 de nuevo después de mutaciones APC y Ras disminuye la apoptosis y aumenta la proliferación.
Fracción de estados iniciales evolucionan hacia atractores apoptóticas, proliferativas o quiescentes (fenotipos) de todas las condiciones medioambientales a partir de la acumulación secuencial de cada mutación conductor en el cáncer colorrectal.
los resultados de terapias dirigidas
el fundamento de la terapia dirigida es inhibir nodos críticos y funcionales en la red oncogénico para obtener la cesación del estado tumorigénico través de la apoptosis, necrosis, senescencia, diferenciación o [23]. Se realizó un estudio de los nodos en nuestro modelo de Boole cuya inhibición o activación (reintroducción de las proteínas de tipo salvaje) o bien aumentar las cuencas de atracción de los fenotipos de apoptosis y recidivantes o disminuir los asociados a fenotipos proliferativa. Específicamente, como un modelo para células de cáncer colorrectal completamente desarrolladas, una red que llevan mutaciones en APC, Ras, Smad4, PTEN y p53, se consideró. Para esta red, sólo se observaron dos fenotipos en todas las condiciones microambientales y de todos los estados inicial sometida: apoptótica () y proliferativa (). Todos los nodos fueron atacados de forma individual. Nuestras simulaciones revelan que la inhibición de la PDK1, Akt, E2F, ciclinas D y E, y Mdm2 mejora fenotipos quiescentes (por PDK1 y Akt, y para E2F, ciclinas y Mdm2) y también en menoscabo de las otras proliferativas (por PDK1 y Akt, y para E2F, ciclinas y Mdm2). Lo mismo se observa con la activación de p53, Rb, Cdh1, p21, p27, y Smad4 (quiescencia aumenta a y la proliferación se desvanece para p53, Rb, Cdh1, p21 y p27, mientras que para Smad4 ambas fracciones cambios a). A su vez, la activación de caspasas FADD y potencia la apoptosis de la casualidad. Paradójicamente, el modelo predice que, o bien la inhibición o la activación de las ciclinas A y B, así como Cdc20 mejora la quiescencia y perjudica la proliferación (y, respectivamente).
En cuanto a la aplicación combinatoria de fármacos actualmente en ensayo clínico [23], los efectos de varios inhibidores selectivos contra nuestro modelo de células de cáncer colorrectal se investigaron bajo tres condiciones ambientales, es decir, normoxia y suministro adecuado de nutrientes, la hipoxia y el suministro de nutrientes adecuado y normoxia, el suministro de nutrientes adecuado y el estrés cancerígenos. Por estas condiciones nuestro modelo de células de cáncer colorrectal siempre es atraído a un proliferativa, inmortalizado y el fenotipo glucolítico. Según nuestras simulaciones del uso combinado de inhibidores de mTOR y hTERT invierte dos características malignas: la glucólisis y la inmortalización; la asociación de inhibidores de mTOR y evita Cdks la glucólisis y la célula de ciclismo; y la combinación de inhibidores de Cdks y hTERT previene la proliferación y la inmortalización. Por lo tanto, ya que en nuestros monoterapias modelo con inhibidores de mTOR, Cdks, y hTERT evita la glicólisis, la división celular, y la inmortalización, respectivamente, el resultado terapéutico parece ser aditivo o "lineal" (i. E., Obedece a un principio de superposición). A su vez, la asociación de Reactivadores p53 e inhibidores de Bcl-2 /Bcl-XL lleva a la detención del ciclo celular en condiciones de hipoxia y el suministro adecuado de nutrientes o normoxia, el suministro adecuado de nutrientes y el estrés cancerígeno, pero no tiene efecto en condiciones de normoxia y microambientes ricos en nutrientes. Otra asociación que entrañe Reactivadores p53 y ciclismo Vegf inhibidores de bloques de células en los estados iniciales probadas en estas tres condiciones ambientales. En nuestro modelo, la acción de los inhibidores del VEGF se simula al obligar a la hipoxia y el agotamiento de nutrientes en los nodos de entrada.
Por último, hemos probado terapias mono y dos fármacos a partir de mTOR VEGF, Ras, y los inhibidores de la PKC en células en distintas etapas de malignidad. Una vez más, se consideró nuestro modelo de células de cáncer colorrectal.