Modelado de datos no numéricos en biología de sistemas

Thought LeadersDr. Eshan MitraPostdoctoral ResearcherLos Alamos National Laboratory

Una entrevista con el Dr. Eshan Mitra, Ph.D., del laboratorio nacional de Los Alamos, discutiendo la importancia de modelos de ordenador en biología y el revelado de un modelo más exacto del camino de la fosforilación de la Royal Air Force.

¿Por qué los modelos de ordenador se utilizan en biología de sistemas?

Utilizamos los modelos de ordenador para estudiar los procesos en biología que son desafiadores observar directamente con experimentos. Nuestros modelos se centran en caminos de la transmisión de señales de la célula: fija de las proteínas en una célula que trabajan juntas para realizar cierta función, tal como incremento de la célula.

Por TampoHaber de imagen: Tampo/Shutterstock

Podemos utilizar este tipo de modelo para entender y para simular cómo una célula respondería a cierto estímulo como una dosis de una droga. Podemos entender cómo las drogas específicas operan en el nivel de células individuales, y también podemos considerar las nuevas proteínas de la transmisión de señales como objetivos potenciales de la droga.

¿Cómo se sofistican los modelos de ordenador actuales usados en el revelado de la droga? ¿Por qué es importante que los modelos nuevos están desarrollados?

Los modelos actuales de la biología de sistemas intentan describir cómo las concentraciones de proteínas importantes de la transmisión de señales en una célula cambian en un cierto plazo.

El modelo se puede escribir típicamente como equipo de ecuaciones diferenciales. Estas ecuaciones se pueden simular en una computador para predecir cómo una célula responderá a ciertas condiciones, como una droga que ata a una proteína.

Un reto en la construcción de estos modelos está eligiendo los valores numéricos asociados, llamados los parámetros modelo. Éstas podían ser cantidades como la velocidad de una reacción química determinada, o la concentración de una enzima en la célula.

A menudo, estas cantidades son duras de medir directamente. Qué tenemos que hacer en lugar de otro se llama herraje del parámetro: Observamos un poco de otra proteína en el modelo que fue medido, y elegimos los valores numéricos para el modelo de modo que el modelo hiciera salir fósforos las mediciones experimentales.

Desarrollar nuevos y exactos modelos es importante porque nos da potencia profética. ¿Con un modelo exacto, nosotros puede observar cierta proteína en la célula y pedir, esto sería un buen objetivo de la droga? ¿Si cegáramos la actividad de esta proteína, qué suceso a la célula? Pero nuestras predicciones serán solamente tan buenas como el modelo usado para generarlos.

Por 123dartistHaber de imagen: 123dartist/Shutterstock

¿Cuál es el camino de la transmisión de señales de la Royal Air Force, y cómo está él implicados en cáncer?

La Royal Air Force es una proteína implicada en un camino de la transmisión de señales para el incremento de la célula. Cuando un receptor en la superficie de una célula recibe una señal de crecer, los pases de esa señal con la Royal Air Force en la manera a informar la célula crecer.

En cáncer, la Royal Air Force puede llegar a ser transformada, tales que informa siempre la célula crecer, sin una señal. Esto causa el incremento incontrolado de un tumor. La Royal Air Force transformada se encuentra en el cerca de 60% de casos del melanoma, y también se ha considerado en algunos casos de cáncer del cáncer de colon y de pulmón.

Como consecuencia, la Royal Air Force es un objetivo popular para los medicamentos para el cáncer. Si una droga cegó la actividad de la Royal Air Force, ésa podría retrasar el incremento de un tumor. Pero el alcance de la Royal Air Force ha sido desafiador: muchos candidatos de la droga diseñaron inhibir la Royal Air Force en lugar de otro han causado un aumento en actividad de la Royal Air Force.

En nuestro papel, analizábamos un modelo de la Royal Air Force que muestra cómo estas drogas de Royal Air Force-alcance pueden salir mal.

Describa por favor el algoritmo usted recientemente desarrollado.

Cuando analizamos modelos como el modelo de la transmisión de señales de la Royal Air Force, quisiéramos que los valores numéricos en el modelo - las velocidades de la reacción y las concentraciones de la proteína - fueran tan exactos como sea posible.

Lo hace qué gente está típicamente encuentra “para ajustar” para esos valores usando datos numéricos. Por ejemplo, usted puede ser que tenga un experimento donde alguien midió la cantidad de Royal Air Force activa en diversas dosis de la droga. Entonces usted puede sintonizar los valores numéricos en el modelo de modo que el modelo esté de acuerdo con los datos.

Qué lo hace nuestra aproximación diferentemente es nos permite también utilizar datos no numéricos para ajustar el modelo. Por ejemplo, un experimento pudo mostrar que una droga disminuye la transmisión de señales de la Royal Air Force, sin especificar por cuánto.

Incluyendo esta clase de medición, podemos poner más información en nuestro modelo, y ése hace el modelo más exacto.

El encontrar emocionante es ése con suficientes de estas mediciones no numéricas, podemos conseguir real los valores numéricos para las velocidades de la reacción en el modelo, y utilizamos ésos para hacer predicciones numéricas.

¿Usted piensa que esta aproximación se debe aplicar a todos los estudios de las interacciones medicamentosas?

Me excitan sobre los usos posibles para esta aproximación. Los experimentos no numéricos tienden a ser más fáciles de realizarse que los numéricos, y como consecuencia, la mayoría de los experimentos publicados de la biología celular son no numéricos.

Tan si usted está construyendo un nuevo modelo de la transmisión de señales de la célula para descubrir cómo su nueva droga trabajará, hay una buena ocasión que hay ya un experimento publicado que generó datos no numéricos sobre lo que usted está observando.

Si es así entonces nuestra aproximación permite incluir esa información en el modelo. Eso hace para un modelo más exacto que sea más probable darle buenas predicciones sobre la droga.

¿Cuáles son los pasos siguientes para su investigación?

Quiero hacer esta aproximación accesible a otros investigadores. Mi paso siguiente está desarrollando un programa de computadora de fuente abierta que funcione con la aproximación automáticamente.

El programa lee hacia adentro un modelo de la transmisión de señales de la célula, junto con datos numéricos y no numéricos, y corridas un algoritmo de optimización para sintonizar el modelo para estar de acuerdo con los datos.

Mi esperanza es que este programa permitirá a otros biólogos aplicar nuestra aproximación hacia el descubrimiento médico emocionante siguiente.

¿Dónde pueden los programas de lectura encontrar más información?

Sobre el Dr. Eshan Mitra

El Dr. Eshan Mitra es investigador postdoctoral en el laboratorio nacional de Los Alamos. Eshan ganó su Ph.D. en la Universidad Cornell, en donde él estudió los mecanismos moleculares detrás de reacciones alérgicas.

Su trabajo actual se centra en métodos y el desarrollo de programas para la biología de sistemas. Eshan está desarrollando las herramientas para simular y analizar modelos de las redes de transmisión de señales de la célula.

Kate Anderton

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Kate Anderton

Kate Anderton is a Biomedical Sciences graduate (B.Sc.) from Lancaster University. She manages the editorial content on News-Medical and carries out interviews with world-renowned medical and life sciences researchers. She also interviews innovative industry leaders who are helping to bring the next generation of medical technologies to market.

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