PLoS ONE: Boolean Network Model for Cancer Pathways: Forudsigelse Carcinogenese og målrettet terapi Outcomes

Abstrakte

En boolesk dynamiske system integrerer de vigtigste signalveje involveret i kræft er konstrueret baseret på den aktuelt kendte protein-protein interaktion netværk. Dette system udviser stationære protein aktivering mønstre – attraktorer – afhængig af cellens mikromiljø. Disse dynamiske attraktorer blev bestemt gennem simuleringer og deres stabiliteter mod mutationer blev testet. I en højere hierarkisk niveau, var det muligt at gruppere netværks attractors i særskilte cellefænotyper og bestemme driver mutationer, der fremmer fænotypiske overgange. Vi finder, at føreren knudepunkter er ikke nødvendigvis central i netværket topologi, men i det mindste de er direkte regulatorer af centrale komponenter i retning som konvergerer eller hvorigennem crosstalk distinkte kræft signalveje. De forudsagte drivere er i overensstemmelse med dem påpeget af forskellige optælling af kræft gener for nylig udført for flere humane kræftformer. Desuden er vores resultater viser, at celle fænotyper kan udvikle sig i retning af fuld malignitet gennem distinkte sekvenser af akkumulerede mutationer. Især netværket model understøtter ruter af carcinogenese kendt i nogen tumortyper. Endelig er boolesk netværksmodel ansat til at evaluere resultaterne af molekylært målrettede behandlinger mod kræft. Den største fund er, at monoterapier var tilsætningsstof i deres virkninger, og at sammenslutningen af ​​målrettede lægemidler er nødvendig for udryddelse kræft

Henvisning:. Fumia HF, Martins ML (2013) Boolesk Network Model for Cancer Pathways: Forudsigelse Carcinogenesis og Målrettet terapi Outcomes. PLoS ONE 8 (7): e69008. doi: 10,1371 /journal.pone.0069008

Redaktør: James P. Brody, University of California, Irvine, USA

Modtaget: April 9, 2013; Accepteret: 9. juni 2013; Udgivet: 26 juli, 2013