Systembiologie - Justus-Liebig

Wieviel Modellierung
braucht ein Biologie?
Dr. Peter Friedhoff
Institut für Biochemie,
Fachbereich Chemie und Biologie
Justus-Liebig-Universität Gießen
Systembiologie?
The Scientist (2003),17:26
Was ist der Unterschied
zwischen einer lebenden
und einer toten Katze?
Eine Antwort ist „Systembiologie“:
„A dead cat is a collection of its component parts.
A live cat is the emergent behaviour of the system
incorporating those parts.“
Editorial Nature (2005), 341: 1
Biologische Systeme

Organismus

Organ

Gewebe

Zelle

Organell

…
Voet & Voet (2004) Biochemistry 3.Ed.
Schlüsseleigenschaften von
Systemen

Systemstrukturen
Bestandteile biologischer Systeme sowie deren strukturelle
Beziehungen

Systemdynamik
Verhalten des System unter verschiedenen externen und
internen Bedingungen

Systemkontrolle
Mechanismen, die das System unter Kontrolle halten

Konstruktionsprinzipien
Diese müssen in biologischer Systeme identifiziert und bei der
Systemanalyse und der Erzeugung von gewünschten
Eigenschaften genutzt werden.
http://www.bmbf.de/pub/systembiologie.pdf
Systembiologie
"Systembiologie untersucht das Verhalten und
die Wechselwirkungen aller Elemente in einem
bestimmten funktionierenden biologischen
System“
Ideker, T.; Galitski, T.; Hood, L. (2001) Annu. Rev. Genomics Hum.Genet. 2
Palsson, B. (2000) Nature Biotechnology 18, 1147-1150
http://www.bmbf.de/pub/systembiologie.pdf
Hypothesen-getriebene Forschung in
der Systembiologie
Kitano (2002), Science 295 1662-1664
Systeme analysieren –
Bottom-up, top-down, oder middle-out?

Top-down:
Fängt bei höheren
Detailstufen an und
arbeitet sich zu
niedrigeren Stufen vor

Bottom-up:
von den Komponenten
(DNA, Protein) zu den
übergeordneten
Systemen bis hin zum
Organismus (oder
höheren Stufen)
Prozesse in der Systembiologie

Datengewinnung





Hochdurchsatzverfahren/Parallelisierung
Quantitative Methoden
Qualität/Standardisierung
Datenbanken
Modellierung



Chemisch-kinetische Modelle
Diskrete Schaltkreismodelle
…
Technologien zur Datengewinnung
Institute for Systems Biology, Seattle, USA

Gene (DNA)
DNA-Sequenzierung, Genotypisierung,
Gen-Deletion, RNAi-knockouts

Genexpressionsmuster (RNA)
Microarrays und DNA tagging Verfahren

DNA-Protein-Interaktionen
Chromatin-Immunoprezipitation und GenChips (ChIP-Chip)

Protein-Protein Interaktionen
Two-hybrid-basierte Interaktionen,
Affinitätsaufreinigung/Massenspektrometrie, quantitative Proteomanalyse

Subzelluläre Protein Lokalisation
Zellsortierung, molecular imaging von
Reportergenen, Antikörperfärbung
In der Praxis sieht das dann so aus:
Galaktose-Stoffwechsel in Hefe
Datenerfassung und Prozessierung
Hwang, Daehee et al. (2005) Proc. Natl. Acad. Sci. USA 102, 17302-17307
In der Praxis sieht das dann so aus:
Galaktose-Stoffwechsel in Hefe
Modell des Netzwerkes
Hwang, Daehee et al. (2005) Proc. Natl. Acad. Sci. USA 102, 17302-17307
Strukturen, Dynamik und
Kontrolle: E. coli Metabolismus

Massentransfer
Enzyme
+Regulation
Metabolite
* Quelle: EcoCYC
“Biology needs to graduate
from the cartoon diagram”
Bruce Alberts, ehemaliger Präsident der
US National Academy of Sciences
in einer Bemerkung auf einem Symposium mit Thema
“Dynamics in Biological Networks”
in Princeton 2001
Vom Cartoon zum Modell:
quantitative Modellierung

Massentransfer
Enzyme
+Regulation
Metabolite
* Quelle: EcoCYC
Quantitative Modelle


Beschreiben die Form der
Daten
Parameter korrespondieren
nicht unbedingt mit
biologischer/physikalischer
Größe
Regression
Nicht-lineare Modellierung
Neuronale Netze
Blutdruck
Empirische Modelle
Log (Dosis)
Y  Ymin 
Ymax  Ymin
 10
1 
 10 x

LogEC50




n
Quantitative Modelle
Physikalisch/Mechanistisch
E  S  ES  E  P
S 
d P
 k cat ES   Vmax
dt
K m  S 


Aufzählung der
Komponenten,
Beziehungen und
physikalische Beschreibung
der Interaktionen
Deterministisch oder
stochastisch
Beispiele für komplexe Systeme
E. coli Metabolismus

Massentransfer
Enzyme
+Regulation
Metabolite
* Quelle: EcoCYC
Einfaches Modell mit Rückkopplung
MAP Kinase Kinase Kinase
MAP Kinase Kinase
MAP Kinase
Mitogen-aktivierte Kinase
www.celldesigner.org
Konzentration
Simulation ohne Feedback
Zeit
Konzentration
Simulation mit Feedback
ein oszillierendes
System
Zeit
Konzentration
Simulation mit Feedback
Was passiert, wenn …
v  v2 
Zeit
Die Aktivität der Phosphatase um 50 % reduziert wird
[MKKK  P]
[MKKK  P]  K 2
Dephosphorylierung
durch Phosphatase
Konzentration
Simulation mit Feedback
Was passiert, wenn …
v  v2 
Zeit
Reduktion der Phosphataseaktivität um 50 %
 Frequenzmodulation des Oszillator
[MKKK  P]
[MKKK  P]  K 2
Dephosphorylierung
durch Phosphatase
Vorgehensweise bei der Modellierung
hier: kinetische Modelle





Verhalten des Modells unter verschiedenen
Bedingungen (Parametern, Konzentrationen)
(Simulation)
Schlüsselparameter erkennen (Systemanalyse)
Vergleich mit experimentellen Daten (z.B.
Proteinkonzentration, Input/Output,
Metabolitkonzentrationen) (Experiment)
Vergleich der Parameter in der Simulation mit denen
aus Experimenten
Modell verfeinern (Iteration)
Kinetische Modelle in der
Signaltransduktion
Input
Input
EGF
epidermal growth factor
 transiente Stimulation
NGF
nerve growth factor
 transiente und
anhaltende Stimulation
ERK extracellular-signalregulated kinase
Zelle reagiert mit
Wachstum oder
Differenzierung
Output
Sasagawa et al. Nat Cell Biol. 2005 Apr;7(4):365-73
Output
Vergleich von Simulation (in silico)
und Experiment (in vivo)
EGF
NGF
Simulation
Simulation
In vivo Daten
In vivo Daten
Sasagawa et al. Nat Cell Biol. 2005 Apr;7(4):365-73
Verschiedene Ebenen –
Verschiedene Modellierungen
Bornhold (2005), Science 310 449-450
„All models are wrong.
Some models are useful.“
George Box
Nun fängt die Arbeit an ...
In vivo Kinetiken der NukleotidExzisions-Reparatur
Friedberg, Nature Reviews Cancer 1, 22-33 (2001)
In vivo Kinetiken der NukleotidExzisions-Reparatur



Fluoreszenz-markiertes
XPC
UV-Schaden setzen
Kinetiken verfolgen
Politi et al. (2005) Molecular Cell, 19, 679–690