Bevezetés a rendszerbiológiába Papp Balázs http://group.szbk.u-szeged.hu/sysbiol/ MTA Szegedi Biológiai Központja Biokémiai Intézet
Alapprobléma Ma a biológiában rengeteg adat termelődik és áll rendelkezésre. Egyre jobban ismerjük a sejt alkotóit és azok kapcsolatait / kémiai reakcióit. DE: a sejt viselkedését még mindig nem tudjuk ezekből levezetni! Melyek a sejtek működését és evolúcióját befolyásoló általános elvek?
Még az egyszerű kólibaktérium is nagyon összetett rendszer Méret ~ 1 m 3 Fehérjemolekulák száma ~ 4 10 6 Gének száma ~ 4500 Biokémiai reakciók száma ~ 5000 Fehérjekölcsönhatások száma legalább 10 4 10 5
Analógia: mintha egy rádió működését akarnánk megfejteni?
Mi a rendszerbiológia? A sejt vagy szervezet működését azok összetevői és a köztük lévő kölcsönhatások alapján írja le Genotípus fenotípus leképezésre törekszik (megértsük, hogyan jelentkezik a fenotípusban a mutációk hatása)
Mire jó a rendszerbiológia? A betegségeket okozó mutációk megértésere Gyógyszerek hatásának előrejelzésére Kórokozó mikrobák sebezhető pontjainak azonosítására (gyógyszertervezés) Biomérnökség: új, kedvező tulajdonságú mikrobák előállítása (pl. bioetanol termelésre)
A rendszerbiológia két dologra támaszkodik Adatgyűjtés: nagy léptékű (genomikai) mérésekből és hagyományos, kis léptékű munkákból Számítógépes modellezés: a sejt működését matematikailag írja le
A tudományos megismerés ciklusa Ismeretek, elméletek A megfigyelések alapján általánosítás és hipotézisek megfogalmazása hipotézisek tesztelése Megfigyelések
A rendszerbiológiai megközelítés lényege A modell jóslatainak tesztelése Kísérletes mérések alapján a sejtalkotók és kölcsönhatásaik meghatározása Modell matematikai vizsgálata Számítógépes modell felállítása
Valós rendszer Modell Alkatrészek listája Modell felépítése
Nagyléptékű kísérletes vizsgálatok Új biokémiai és genetikai vizsgálati módszereket fejlesztettek ki az elmúlt 10-15 évben, amelyek olcsóbbak, gyorsabbak A mérések automatizálttá váltak Példa: az első teljes genomtérképet 1995-ben készítették el (egy baktériumra), de ma már több, mint 1500 faj genetikai térképe ismert
A genomszekvenálás költséghatékonysága exponenciálisan növekszik
Nagyléptékű kísérletes vizsgálatok Genomika: élőlények teljes genetikai állományának meghatározás Transzkriptomika: mrns szint mérése a genom összes génjére (pl. microarray módszerrel) microarray chip
Nagyléptékű kísérletes vizsgálatok Példa: mutációk fenotípusának mérése Az egysejtű élesztőgomba mindegyik génjét külön-külön kiütötték És a telepek növekedését megmérték
Omika adatok írják le a sejt alkotóit és kölcsönhatásaikat
A rendszerbiológia két dologra támaszkodik Adatgyűjtés: nagy léptékű (genomikai) mérésekből és hagyományos, kis léptékű munkákból Számítógépes modellezés: a sejt működését matematikailag írja le
Mi a modell? Modell = a valóság egy szeletének közelítése Törvények: Ábrák: Gráfok: Kémiai képletek:
Rendszerbiológiai modellek építése Példa: az anyagcserefolyamatok matematikai leírása Biokémiai és genetikai adatok Anyagcserefolyamatok leírása Matematikai leírás
Miért van szükség matematikai modellekre, miért nem jók pl. a folyamatábrák? Az ilyen ábrák nem tudják leírni az összes ismeretet és nem kvantitatívak.
Anyagcseretérkép...és nagy rendszereket nem tudnak kezelni
Mire jók a modellek? A tudásunk precíz leírására ( egy hibás modell is jobb, mintha nem lenne modell ) A kísérletes adatok értelmezésére A rendszer viselkedését lehet felderíteni (pl. melyek a kulcsfontosságú alkatrészek?) Jóslatokat tesznek jövőbeli kísérletek eredményére
Jóslás a mindennapokban: időjárás Légkör számítógépes szimulációjával jósolják az időjárást Rövid távú előrejelzés jóval pontosabb, mint >3 napon túl
Miért van szükség egyszerűsítésre a modellek megalkotásánál? Bonyolult jelenségek megértését azok a modellek segítik leginkább amelyek a lehető legkevesebb előfeltevéssel élnek, de már képesek jól leírni a valóság egy szeletét Egy modell amely ugyanolyan összetett mint a valóság felfoghatatlan és felesleges lenne
Mennyire jók a modellek? Példa: élesztőgomba anyagcseréje Az élesztő anyagcseremodellje 672 gént és 745 biokémiai reakciót tartalmaz Ez a modell a génkiütések hatását (életképes vagy életképtelen a sejt) 80 90% pontossággal jósolja.
A modellépítés ismétlődő folyamat
Emberi élettan és betegségek anyagcseremodellezése Az emberi szervezetben zajló anyagcserereakciók katalogizálása folyamatban van, de a többféle sejttípus nehézzé teszi a modellezést Új irányzatok: Daganatos sejtek anyagcseréjének magyarázata (miért glikolízissel termelnek ATP-t?) 1 Májsejtek élettani folyamatainak megértése 2 1 Shlomi et al. (2011) PloS Comp Biol 7: e1002018 2 Gille et al. (2010) Mol Sys Biol 6: 411
Nem csak sejtek, hanem szervek modellezésére is törekszik a rendszerbiológia Példa: szívműködés modellezése Szív érrendszerének keringési modellje
Jelenlegi automatizáció a rendszerbiológiában 1) Adatok termelése laboratóriumi robotokkal 2) Adatbányászati módszerekkel tudást kinyerni
A biokémiai folyamatok automatikus visszafejtése Mesterséges intelligencia módszerekkel a számítógép kikövetkezteti a sejtben zajló folyamatokat
A Robotkutató elve: 1) Hipotézisek automatikus felállítása 2) Kísérletek megtervezése a hipotézisek tesztelésére 3) Kísérlet elvégzése a laboratóriumi robot segítségével 4) Eredmények kiértékelése, az adatokkal össze nem egyeztethető hipotézisek cáfolása
A Robotkutató működése: A robotkutató ismeri a biokémiai reakciókat, de nem tudja mely gén melyik enzimet kódolja ( újra felfedeztetik a robottal) A hipotézisek az enzim gén hozzárendelést jelentik
Egyszerű logikai modellel megállapítja a robot, hogy adott mutáns mely anyagcsere köztitermék hozzáadása mellett életképes / letális Hipotézis tesztelése: mutánsok növekedésének mérése a robot által kiválasztott anyagcsere környezetekben
A Robotkutató működés közben:
A Robotkutató kísérlettervezése A különböző hipotézisek elvetésének eltérő a költsége. Ezt a robotkutató figyelembe veszi: olyan kísérletsorozatot próbál választani, amely a legkisebb költség mellett zárja ki a helyes hipotézis kivételével az összeset. Piros: robotkutató algoritmus Zöld: naiv algoritmus (mindig a legolcsóbb következő kísérletet választja) Kék: véletlenszerűen választjuk a következő kísérletet
Biológiai rendszerek szervező elveinek vizsgálata Miért toleránsak az élőlények a mutációkkal szemben? Mennyire optimálisan tervezettek a biokémiai hálózatok? Milyen szervező elveket figyelhetünk meg?
A génkiütés paradoxon Legtöbb egyedi génkiütésnek nincs szembetűnő fenotípusos hatása (laboratóriumi környezetben): Élőlény Gének száma Létfontosságú gének %-a Escherichia coli K12 ~4300 7.1% Bacillus subtilis ~4100 6.6% Staphylococcus aureus ~2600 25% Saccharomyces cerevisiae ~6000 19% Caenorhabditis elegans ~19,000 7%
Nélkülözhető gének magyarázata a kiütött génfunkciót más gének helyettesítik (kompenzáció) a nélkülözhető géneknek csak más környezetekben van funkciójuk (környezetspecifikusság)
Génkiütés kompenzációja anyagcserehálózatokban Redundáns génkópia A gén B gén Kerülőútvonal A gén B gén
Melyik magyarázat a fontosabb: környezetspecifikusság vagy kompenzáció?
Mit árul el a modell a nélkülözhető génekről? A modell alapján: a nélkülözhető gének jelentős része (>50%) nem aktív Az aktív reakciók többsége (70%) valójában létfontosságú A nélkülözhető gének nagy része más környezetben fontossá válik Papp et al. (2004) Nature 429: 661
Kísérletes megerősítés: a gének többsége hozzájárul a túléléshez legalább egy környezetben > 400 környezeti körülmény között mérték a sejtnövekedést A génkiütések 93% mutatott valamilyen növekedéscsökkenést! Hillenmeyer et al. (2008) Science 320: 362