Регистрация / Вход
Прислать материал

Математическое моделирование регуляторных механизмов поддержания плюрипотентности и дифференцировки эмбриональных стволовых клеток мыши

Сведения об участнике
ФИО
Петрова Кристина Олеговна
Вуз
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Новосибирский национальный исследовательский государственный университет»
Тезисы (информация о проекте)
Область наук
Науки о жизни и медицина
Раздел области наук
Физико-химическая молекулярная и клеточная биология
Тема
Математическое моделирование регуляторных механизмов поддержания плюрипотентности и дифференцировки эмбриональных стволовых клеток мыши
Резюме
Индуцированные плюрипотентные стволовые клетки практически не отличаются от эмбриональных стволовых клеток. Однако механизмы репрограммирования остаются не до конца изученными, а качество получаемых клеток часто вызывает сомнение. Более того, эффективность репрограммирования остаётся крайне низкой. Поэтому поиск факторов, которые могут улучшить этот показатель, стал новым направлением для математического моделирования.
В данной работе предложена модель, направленная на понимание механизмов регуляции плюрипотентности и дифференцировки. Модель успешно описывает состояния клеток, определяемые различными комбинациями ключевых транскрипционных факторов.
Ключевые слова
дифференцировка, индуцированные плюрипотентные стволовые клетки, математическое моделирование, плюрипотентность, репрограммирование, эмбриональные стволовые клетки
Цели и задачи
Целью работы является выявление роли дополнительных механизмов регуляции в репрограммировании дифференцированных клеток и поддержании плюрипотентности эмбриональных стволовых клеток мыши (мЭСК). Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:
1. Анализ литературных данных о механизмах поддержания плюрипотентности и дифференцировки мЭСК, поиск соответствующих кинетических параметров;
2. Реконструкция новой регуляторной генной сети, включающей базовые и дополнительные механизмы поддержания плюрипотентности и дифференцировки мЭСК;
3. Построение динамической модели, ее анализ и биологическая интерпретация полученных результатов.
Введение

Эмбриональные стволовые клетки (ЭСК) и практически не отличающиеся от них индуцированные плюрипотентные стволовые клетки (ИПСК) способны дифференцироваться в производные трёх зародышевых листков, что представляет интерес не только для фундаментальных исследований, но и для регенеративной медицины.

Однако эффективность репрограммирования остается крайне низкой, а качество получаемых клеток часто вызывает сомнение. Поскольку поддержание плюрипотентности и дифференцировка ЭСК являются комплексными молекулярно-генетическими процессами, то метод математического моделирования является наиболее перспективным не только для выявления их ключевых механизмов, но и для поиска альтернативных механизмов индукции плюрипотентности.

Методы и материалы

В данной работе был использован кинетический подход, описывающий динамику функционирования расширенной версии регуляторной генной сети поддержания плюрипотентности и дифференцировки ЭСК мыши.

Математическая модель была реконструирована на основе структурной организации генной сети и оригинального метода обобщенных функций Хилла (ОФХ), которые относятся к классу дробно-рациональных неотрицательных функций и разработаны в Институте цитологии и генетики СО РАН [1]. Достоинство метода ОФХ состоит в том, что он позволяет строить адекватные математические модели как молекулярно-генетических систем разных уровней детализации, так и метаболических путей с минимальной сложностью описания моделируемых процессов в условиях недостатка знаний о тонких механизмах их протекания [2].

Данная система была реализована и проанализирована в программном обеспечении SciLab [http://www.scilab.org], позволяющем проводить расчет динамических моделей. Пакет SciLab является аналогом широко используемого для моделирования программного средства MATLAB, однако является абсолютно бесплатным и распространяется в открытых исходных кодах.

Описание и обсуждение результатов

Структура кинетической модели, которая описывает динамику функционирования генной сети регуляции поддержания плюрипотентности и дифференцировки мЭСК, включает факторы плюрипотентности (Nanog, Oct3/4, Dax1) и факторы дифференцировки (Gata6 – в примитивную эндодерму, Cdx2 – в трофоэктодерму). Был проведён анализ литературных данных по механизмам взаимодействия между факторами и осуществлён поиск кинетических параметров. Были учтены процессы транскрипции и трансляции для всех участников регуляторной сети, что позволило более точно описать регуляторные взаимодействия между ними.

На первоначальном этапе анализа были исследованы возможности перехода из плюрипотентного состояния ЭСК в дифференцированное и обратно. Удалось найти области параметров, соответствующих плюрипотентному состоянию, а также переходу в трофоэктодермальный и эндодермальный пути развития.

Теоретический анализ перехода клетки из одного устойчивого функционального состояния в другое за счет изменения влияния сигнальных путей/среды культивирования показал, что наблюдается осциллирующий режим функционирования системы, за счет чего клетка может претерпевать промежуточные неустойчивые состояния.

Полученный результат может объяснять причину относительно недавно открытых и активно обсуждаемых в литературе промежуточных состояний при дифференцировке мЭСК: стадия плюрипотентности naïve – фаза reversibility – стадия плюрипотентности transition – стадия primed - дифференцированное состояние [3].

Кроме того, показано, что чувствительность модели значительно увеличивается, если клетка изначально находится в промежуточном неустойчивом состоянии, характеризуемым гетерогенной экспрессией факторов плюрипотентности и дифференцировки. Полученный теоретический результат позволяет не только объяснить экспериментально установленный факт дифференцировки плюрипотентных клеток с низкой экспрессией фактора Nanog, но и предсказывает другие возможности получения дифференцированных клеток при изменении регуляции экспрессии или деградации остальных факторов рассматриваемой генной сети.

Полномасштабный анализ чувствительности модели выявил, что при фиксированном значении активирующего воздействия среды культивирования и дифференцировке мЭСК/репрограммировании в ИПСК эффективнее подавлять/активировать экспрессию Nanog (эндодерма), соответственно, и активировать/ингибировать экспрессию Cdx2 (трофоэктодерма), соответственно.

В свою очередь, теоретическое исследование роли фактора Dax1 показало, что учет регуляторных взаимоотношений коровых факторов с Dax1 значимо влияет на динамику перехода при репрограммировании: увеличение экспрессии Dax1 приводит как к существенному уменьшению стационарного значения экспрессии факторов плюрипотентности, так и увеличению времени для выхода на соответствующее стационарное значение.

Используемые источники
1. Likhoshvai, V. A., Ratushny, A. V. Generalized Hill function method for modeling molecular processes // J Bioinform Comput Biol. – 2007 – V. 5. – N 2b. – P. 521-531.
2. 73. Ратушный, А. В., Лихошвай, В. А., Ананько, Е. А. и др. Новосибирская школа системной компьютерной биологии: исторический экскурс и перспективы развития // Вестник ВОГиС. – 2005. – Т. 9. – С. 232–261.
3. Martello G., Smith A. The nature of embryonic stem cells // Annual review of cell and developmental biology. – 2014. – V. 30. – N. 1. – P. 647.
Information about the project
Surname Name
Petrova Kristina
Project title
Mathematical modeling of regulatory mechanisms for mouse embryonic stem cells self-renewal and differentiation
Summary of the project
Induced pluripotent stem cells appear to be almost indistinguishable from embryonic stem cells. However, our understanding of reprogramming mechanisms remains incomplete, and the quality of the obtained cells is often questionable. Moreover, the efficiency of reprogramming remains low. That is why identification of the factors that increase the efficiency of reprogramming has been a new avenue for mathematical modeling of pluripotency.
In this paper we propose a model focused on understanding the regulation of pluripotency and the differentiation of selected cell lineages. Our model successfully describes the various lineages in terms of the key transcription factor combinations.
Keywords
differentiation, embryonic stem cells, induced pluripotent stem cells, mathematical modeling, pluripotency, reprogramming