Systems Biology. Cosa intendiamo per robustezza?

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1 BIOTECNOLOGIE MOLECOLARI E BIOINFORMATICA Systems Biology Robustezza di sistemi biologici Cosa intendiamo per robustezza? Caratteristica dei sistemi biologici complessi che evolvono in ambienti mutevoli e imprevedibili: il sistema mantiene le proprie funzionalità tramite cambiamenti flessibili a livello della sua struttura o del modo di operare, nonostante perturbazioni ambientali o interne tolleranza alle fluttuazioni stocastiche, rumore, mutazioni è una proprietà del sistema, che non può essere compresa intuitivamente né spiegata a livello delle singole componenti è una proprietà ubiquitaria degli organismi viventi 1

2 Cosa intendiamo per robustezza? Due possibili interpretazioni della robustezza: a livello topologico/strutturale es. per reti scale-free (interazioni a larga scala): fragilità degli hub rispetto ad attacchi mirati, mantenimento della struttura di interazioni rispetto ad attacchi casuali o errori a livello di comportamento dinamico es. per modelli deterministici/stocastici: mantenimento di un certo stato (stabilità, oscillazioni) che non è vincolato a valori precisi dei parametri (proprietà intrinseca del sistema) Cosa intendiamo per robustezza? Il concetto di robustezza non coincide con i concetti di stabilità o di omeostasi: la robustezza mantiene una certa funzione del sistema, più che lo stato del sistema proprietà qualitativa, che non preclude variazioni quantitative dello stato del sistema in alcuni casi, la robustezza può essere acquisita grazie all instabilità di alcune parti del sistema meccanismi di sopravvivenza virale dovuti ad alta mutazione (perdita di stabilità) eterogeneità nelle cellule tumorali dovuta a instabilità genetica 2

3 Come si manifesta la robustezza In seguito ad una perturbazione, il sistema può: ritornare nello stato stazionario corrente (attrattore) adattamento robusto spostarsi verso un nuovo stato stazionario che mantiene le stesse funzionalità Kitano Nat Rev Genetics 5, 2004 Un sistema biologico robusto Chemiotassi batterica Lauffenburger PNAS 97, 2000 Stelling et al. Cell 118,

4 Robustezza e parametri arresto del ciclo cellulare cambiamento qualitativo ciclo cellulare attivo cambiamento quantitativo Kitano Nat Rev Cancer 4, 2004 Robustezza e parametri Kitano Nat Rev Cancer 4,

5 Robustezza e parametri Es. controllo del ciclo cellulare valore di riferimento Kitano Nat Rev Cancer 4, 2004 Robustezza e parametri Es. ritmi circadiani (Drosophila) Stelling et al. Cell 118,

6 Principi organizzativi La robustezza è una proprietà favorita dalla presenza di: 1. meccanismi di controllo 2. meccanismi fail-safe (ridondanza e diversità) 3. modularità 1. Meccanismi di controllo Feedback negativo assicura l adattamento del sistema e favorisce l attenuazione del rumore, riducendo le perturbazioni Esempio: feedback negativo fra p53 e Mdm2 6

7 1. Meccanismi di controllo Feedback positivo (feedforward) contribuisce alla robustezza amplificando lo stimolo il livello di attivazione del processo a valle dello stimolo è diverso rispetto allo stato di non stimolazione (può indurre bistabilità) i due stati (pre/post-stimolo) possono essere mantenuti dal sistema nel tempo 2. Meccanismi fail-safe Meccanismi alternativi (o di backup ): la robustezza risulta potenziata se il sistema possiede diversi mezzi per svolgere la stessa funzione meccanismi accoppiati a sistemi di controllo a) Ridondanza il sistema è costituito da numerosi elementi identici o simili (moduli) che si rimpiazzano a vicenda quando uno fallisce b) Diversità la stessa funzione è conseguita in modi diversi, per mezzo di un insieme di elementi eterogenei (plasticità fenotipica) 7

8 2. Meccanismi fail-safe Esempi di ridondanza e diversità: a livello di tessuto cellule circondate da cellule simili, che possono rimpiazzare le cellule danneggiate a livello di rete produzione di ATP: glicolisi (respirazione anaerobica o aerobica) e fosforilazione ossidativa (richiede ossigeno) crescita cellulare: diauxic shift in lievito (consumo di glucosio o etanolo) a livello di componenti molecolari geni Clb5, Clb6 nel lievito (codificano per cicline di tipo B), coinvolti nella regolazione del ciclo cellulare 3. Modularità Meccanismo per contenere le perturbazioni e i danni a livello locale, e minimizzarne gli effetti a livello globale organizzazione gerarchica Esempi: cellula = modulo fisico in un sistema multi-cellulare (tessuti, organi) moduli funzionali/spaziali/temporali = sottosistemi di reti metaboliche, reti di regolazione dello sviluppo, vie di trasduzione del segnale 8

9 Un esempio non biologico Kitano Nat Rev Genetics 5, 2004 Origini della robustezza Stretta correlazione fra robustezza ed evoluzione: esistenza di condizioni architetturali per l evoluzione di un sistema complesso flessibilità nella generazione di fenotipi diversi, minimizzando nello stesso tempo le mutazioni letali 1. Moduli robusti 2. Meccanismi tampone (buffering) 3. Architettura emergente (bow-tie) 9

10 1. Moduli robusti Un sistema modulare favorisce la generazione di fenotipi diversi tramite: funzionamento autonomo dei moduli riarrangiamento delle connessioni fra i moduli evoluzione indipendente dei singoli moduli assestamento di ogni modulo sulla base di nuovi stimoli, derivanti da altri moduli connessi che si sono ulteriormente evoluti 2. Buffering Assicura protezione delle componenti del sistema e delle loro interazioni dalle perturbazioni (intra/extra-cellulari) proteine chaperone (correzione di proteine misfolded, induzione di particolari conformazioni per proteine geneticamente variate) reti di regolazione robuste a perturbazioni esterne grazie a meccanismi di regolazione feedback (chemiotassi batterica) 10

11 3. Architettura bow-tie Componenti dell architettura bow-tie: 1. processi centrali (core) altamente conservati e robusti metabolismo, ciclo cellulare, macchinari trascrizionali, replicazione DNA, biosintesi 2. meccanismi versatili (weak linkage): interfaccia fra segnali di input (stimoli, nutrienti), processi centrali, segnali di output (risposte, prodotti, crescita) canali ionici, proteine G (camp, Ca 2+ ), trasduzione dei segnali macchinario trascrizionale facilita e permette la generazione di risposte coordinate a diversi stimoli 3. Architettura bow-tie Kitano Nat Rev Genetics 5,

12 3. Architettura bow-tie Metabolismo cellulare: architetture bow-tie innestate Csete et al. TRENDS in Biotech 22, Architettura bow-tie Szallasi et al (Cap.2) 12

13 Trade-offs Fragilità i sistemi robusti mostrano debolezza rispetto a perturbazioni non comuni insorgenza di patologie ( processes hijacking ) Prestazioni meccanismi di feedback negativo possono creare fragilità in altre parti del sistema o diminuire la performance del sistema stesso velocità di running nei batteri (chemiotassi) Risorse meccanismi fail-safe e modularità aumentano la robustezza al costo di una maggiore richiesta di risorse più risorse = minore probabilità di fallimento Trade-offs HOT = Highly Optimized Tolerance Kitano Mol Syst Biol 3,

14 Un sistema robusto: il cancro L organismo umano è un sistema robusto rispetto ad un ampia gamma di perturbazioni, ma fragile rispetto allo sviluppo di alcune patologie: il cancro è un sistema robusto composto da cellule tumorali il sistema cancro è in grado di dirottare la robustezza fisiologica delle cellule, al fine di mantenerne la disfunzionalità acquisisce resistenza alle terapie antitumorali e sostiene la proliferazione delle cellule tumorali ogni cellula tumorale è un elemento self-governing, capace di progredire indipendentemente dalle cellule circostanti Capacità acquisite dalle cellule tumorali La cellula tumorale è caratterizzata da diversi hallmarks : - genera i suoi stessi segnali mitogenici - resiste a fattori esogeni di inibizione della crescita - evita apoptosi e senescenza - prolifera senza limiti - acquisisce vascolatura (angiogenesi) - invade e metastatizza siti distanti Hanahan et al. Cell 100,

15 Disfunzionalità delle cellule tumorali Paulmurugan, 2012 Hornberg et al. BioSystems 83,

16 Hanahan et al. Cell 144, 2011 Complessità spazio-temporale del cancro Scale temporali: - a livello molecolare: 10-6 sec (apertura canali ionici) - a livello cellulare: sec (mitosi) - a livello fisiologico: 10 8 sec (progressione del cancro) fallimento dell approccio riduzionistico Leggere anche: N. Savage, Modelling: Computing cancer, Nature 491, 2012 Software models of complex tissues and disease are yielding a better understanding of cancer and suggesting potential treatments. Grizzi et al. Cancer Cell Int

17 Complessità spazio-temporale del cancro Un modello multivolume: Day 0 Day 15 Cell types green: normal yellow: hypoxic blue: necrotic red: vascular purple: neovascular Day 30 Day 75 Robustezza del cancro: ridondanza 1. Robustezza del cancro dovuta a ridondanza funzionale: eterogeneità intratumorale (genetica e fenotipica) causata da alterazioni che provocano resistenza (spesso acquisita) alle terapie antitumorali autoprogressione della patologia neoplastica e sopravvivenza di sottopopolazioni di cellule con potenziale metastatico eterogeneità nella distribuzione spazio-temporale di cellule tumorali parliamo di robustezza del sistema cancro, nonostante le singole cellule tumorali possano essere più fragili di una cellula sana rispetto a specifici farmaci chemioterapici 17

18 Robustezza del cancro: ridondanza Tian et al. Integr Biol 3, 2011 Robustezza del cancro: controlli feedback 2. Robustezza del cancro dovuta ai numerosi controlli feedback (a diversi livelli): espressione del gene MDR1 (multidrug-resistance 1), che codifica per una P-glicoproteina (ABC transporter), causa espulsione dalla cellula di farmaci chemioterapici minimizzazione dei livelli di farmaci nelle cellule tumorali e quindi inefficienza della terapia sovraespressione di Mdm2 favorisce la degradazione della proteina p53 (danni genetici non riparati, no apoptosi) 18

19 Robustezza del cancro: controlli feedback controllo dello stato di ipossia induce angiogenesi e metastasi Kitano Nat Rev Cancer 4, 2004 Robustezza del cancro: controlli feedback feedback fra cellule tumorali ed ambiente esterno (matrice extracellulare, cellule immunitarie, vascolatura, ecc.) cambiamenti adattativi delle cellule tumorali, migrazione, risposte/stimoli che modificano l ambiente Hanahan et al. Cell 144,

20 Come combattere la robustezza? Strategie antitumorali: riduzione dell eterogeneità cicli sequenziali di farmaci per: (a) distruzione di tutte le cellule tumorali tranne quelle che contengono uno specifico aspetto genetico accoppiata a (b) somministrazione di farmaco antitumorale contro le cellule omogenee rimaste evitare resistenza acquisita della cellula ai cicli sequenziali di farmaci identificare insieme di farmaci e metodi di somministrazione (ordine nell uso, tempi, dosaggi) Come combattere la robustezza? Strategie antitumorali: induzione dell inattività/latenza = stato in cui la dimensione del tumore non aumenta mantenere tutte le cellule in stato di arresto del ciclo cellulare (latenza genuina) non aumenta eterogeneità bilanciare i ritmi di proliferazione e di morte delle cellule (pseudo-latenza) eterogeneità genetica può ancora crescere evitare di causare ulteriori mutazioni 20

21 Come combattere la robustezza? Strategie antitumorali: controllo delle dinamiche cellulari determinare le fragilità del cancro a livello di sistema e non delle singole componenti variazione delle fragilità fra tipi diversi di cancro modulare i meccanismi che regolano lo stato delle cellule modificare cellule trasformate in cellule normali minimizzare malfunzionamenti o effetti collaterali fornire potenziali bersagli terapeutici Leggere anche: K. Gammon, Mathematical modelling: Forecasting cancer, Nature 491, 2012 Complex mathematical models are helping researchers understand cancer's evolution and providing clues on how to thwart drug resistance. Come combattere la robustezza? Target terapeutici Hanahan et al. Cell 144,

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23 Riferimenti H. Kitano, Biological robustness, Nature Reviews Genetics 5, (2004) Z. Szallasi, J. Stelling, V. Periwal, System modeling in cellular biology, The MIT Press (2006) (Capitolo 2) J. Stelling, U. Sauer, Z. Szallasi, F.J. Doyle, J. Doyle, Robustness of cellular functions, Cell 118, (2004) M. Csete, J. Doyle, Bow ties, metabolism and disease, Trends in Biotechnology 22:9 (2004) H. Kitano, Cancer as a robust system: implications for anticancer therapy, Nature Reviews Cancer 4, (2004) F. Grizzi, M. Chiriva-Internati, Cancer: looking for simplicity and finding complexity, Cancer Cell International 6:4 (2006) D. Hanahan, R.A. Weinberg, Hallmarks of cancer: the next generation, Cell 144 (2011) T. Tian, S. Olson, J.M. Whitacre, A. Harding, The origins of cancer robustness and evolvability, Integrative Biology 3, (2011) Nature Outlook - Physical scientists take on cancer: 23