07/10/2014
BIOTECNOLOGIE MOLECOLARI E BIOINFORMATICA
Systems Biology
Approcci di modellazione
per sistemi biologici:
considerazioni generali
Daniela Besozzi - Systems Biology (AA 2014-2015) - LM BMB - Università degli Studi di Milano
Iniziamo bene…
“Essentially, all models are wrong,
but some are useful.”
(George E.P. Box)
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…meglio darsi all’ippica?
“In fact, all modelers should be
prepared to answer the question: “what
do you know now that you did not know
before?”.
If the answer is “that I was correct”, it is
best to look elsewhere.”
(J.M.Bower & H. Bolouri (eds.), The MIT Press, 2001)
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L’importanza della modellazione
• “The modelling process itself is more important than the
model. The discussion between the experimentalist and
the theoretician, to decide which variables to measure
and why, how to formally represent interactions in a
mathematical form is the basis for successful
interdisciplinary research in Systems Biology. In light of
the complexity of molecular systems and the available
experimental data, Systems Biology is the art of making
the right assumptions in modelling.”
(O. Wolkenhauer, U. Klingmüller, Systems Biology: From a Buzzword to a Life
Sciences Approach, BIOforum Europe 4:22-23, 2004)
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Vantaggi della modellazione
• L’esplicitazione formale delle ipotesi del modello
migliora la comprensione del sistema biologico e
può svelare gap o punti critici del sistema, per i
quali le attuali conoscenze sono insufficienti
• L’analisi dei modelli può rivelare fenomeni biologici
nascosti o chiarire meccanismi controintuitivi
• Diminuzione dei costi (soldi, tempo) e aumento
della velocità di esecuzione
• Potenzialità di rimpiazzare esperimenti di
laboratorio non conformi all’etica o impossibili da
effettuare con esperimenti in silico
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Modellazione: qualche regola di base
• Cos’è un modello?
– rappresentazione semplificata, formale e rigorosa di
un sistema reale (variabili + operatori)
– Esempio:
• Variabile: X (a valori nell’insieme dei numeri reali)
rappresenta la concentrazione di una specie molecolare
• Operatore: derivata rispetto al tempo
descrive come varia la variabile X
• Modello: insieme di equazioni differenziali, una per ogni
specie molecolare che compare nel sistema biologico
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Modellazione: qualche regola di base
• La definizione di un modello matematico va
sempre basata sull’analisi preliminare di alcuni
aspetti:
– livello di dettaglio/astrazione
– rilevanza biologica (e scopo)
– trattabilità computazionale
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Scelta dell’approccio di modellazione
• A quale domanda si vuole rispondere?
• Quali sono le ipotesi biologiche/computazionali alla base del
modello?
• Per quali scale temporali/spaziali il modello è valido?
• Qual è l’ordine di grandezza delle quantità molecolari del
sistema?
• Qual è la complessità computazionale del modello risultante?
• Quanti e quali dati sperimentali sono disponibili o misurabili?
• Quali comportamenti dinamici è (o non è) in grado di prevedere
l’approccio scelto?
• Quali metodi di analisi si possono applicare per lo studio del
modello?
• …
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I diversi approcci di modellazione
(dicotomie in Systems Biology)
TOD-DOWN vs. BOTTOM-UP
QUALITATIVO vs. QUANTITATIVO
STATICO vs. DINAMICO
DETERMINISTICO vs. STOCASTICO
DISCRETO vs. CONTINUO
OMOGENEO vs. ETEROGENEO
SINGOLO VOLUME vs. MULTICOMPARTIMENTALE
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Due diversi livelli di analisi
• Top-down
• Bottom-up
– osservazione su larga scala
– relativo ad esperimenti
high-throughput e global
profiling (discipline omiche)
– gestione di numerosissimi
dati
– prospettiva (bio)informatica
(metodi e strumenti per
l’integrazione e la
classificazione dei dati)
– generalmente usato per
sistemi a «larga scala»
– osservazioni a livello
molecolare
– relativo a metodi di
biochimica, biologia
molecolare, genetica
– generale carenza di dati
quantitativi
– supportato da modellazione
matematica, simulazione ed
analisi della dinamica
– adeguato per sistemi
«piccoli»
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Statico o dinamico?
• “The cell is made up of molecules, like a car is
made up from plastic and metal. But a soup of
molecules is no more a cell than a heap of
plastic and metal is a car. To understand the
functioning and function of a cell we need to
know the (static) relations and understand the
(dynamic) interactions among the components
that constitute it.”
(O. Wolkenhauer, Why Systems Biology is (not) called Systems Biology,
BIOforum Europe 4/2007)
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concentrazione
Statico, steady-state, dinamico
?
t
tempo
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I sistemi biologici sono sistemi dinamici
• Proprietà principali:
– Stato (configurazione) del sistema
– Variabili di stato: valori continui o discreti
– Transizione fra stati consecutivi (concetto di dinamica o
«evoluzione temporale»)
– Tempo: continuo, discreto
• sincrono, asincrono
– Sistemi lineari e non lineari
•
•
•
•
•
stati stazionari (multipli)
oscillazioni, periodicità
biforcazioni
comportamenti caotici
…
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Tipologie di modelli: confronto (1/4)
Stelling Curr Op Microb 7, 2004
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Tipologie di modelli: confronto (2/4)
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Stelling Curr Op Microb 7, 2004
Tipologie di modelli: confronto (3/4)






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Tipologie di modelli: confronto (4/4)

MECHANISM-BASED

CONSTRAINT-BASED
INTERACTION-BASED

Tenazinha and Vinga IEEE Trans Comp Biol Bioinf 8:4, 2011
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Approcci di modellazione: confronto
Modello
Variabile
Tempo
Reti (teoria
dei grafi)
discreta
-
qualitativo
statico
-
Reti booleane
discreta
discreto
qualitativo
dinamico
deterministico
Modelli
constraintbased
continua
-
quantitativo
«steady state»
deterministico
Equazioni
differenziali
ordinarie
continua
continuo
quantitativo
dinamico
deterministico
Reazioni
mass-action
(«Gillespie»)
discreta
continuo
quantitativo
dinamico
stocastico
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Approcci di modellazione: confronto
Decraene et al. J Univ Comp Science 16, 2010
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Approcci di modellazione: confronto
(metabolismo)
Bordbar et al. Nat Rev Genet 2014
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Quale approccio scegliere?
Radhakrishnan et al. Curr Opin Biotechnol. 21, 2010
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Integrazione di approcci di modellazione
• Non esiste (ancora) una soluzione generale,
valida per tutti i sistemi biologici!
Goncalves et al. Mol BioSyst 9, 2013
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Un esempio (notevole) di integrazione
Un esempio (notevole) di integrazione
28 sottomoduli
interconnessi con 16
funzioni cellulari
Ogni sottomodulo
viene analizzato
(simulato) per un 1
secondo, e fornisce
il proprio contributo
all’aggiornamento
delle variabili delle
funzioni cellulari in
cui è coinvolto
Il processo è iterato
fino alla divisione
della cellula
Karr et al. Cell 150, 2012
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Un altro esempio di integrazione
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Analisi computazionale di sistemi biologici
1. Struttura del sistema (definizione del modello)
2. Analisi del sistema (proprietà topologiche,
distribuzione di flussi, simulazione della
dinamica, ecc.)
3. Metodi di controllo
4. Metodi di progettazione
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Analisi computazionale di sistemi biologici
• Workflow generale
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1. Struttura del sistema – elementi base
• Identificazione della struttura del sistema:
– componenti del sistema
• geni, proteine, metaboliti, secondi messaggeri, …
• cellule
•…
– interazioni fra le componenti del sistema
• interazioni molecolari (fisiche)
• meccanismi di regolazione genica (interazioni funzionali/
logiche)
• strutture intracellulari
• configurazioni di contatto fra cellule
• …
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1. Struttura del sistema – elementi base
• Potenziali difficoltà nell’identificazione della
struttura del sistema:
– inconsistenza e/o inaccuratezza dell’informazione
biologica derivante dalla letteratura o dagli esperimenti
– possono esistere più «strutture» del modello, il cui
comportamento riproduce quello del sistema biologico
• non esistono regole o principi universali per inferire la
struttura di un sistema a partire dai dati sperimentali
– un sistema biologico evolve in modo stocastico e non
necessariamente verso lo stato ottimale
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1. Struttura del sistema – parametri
• Identificazione dei parametri:
– concentrazioni/quantità molecolari, velocità di reazione,
affinità di legame, costanti di diffusione, valori di altre
variabili (temperatura, nutrienti, …), ecc.
• Stima dei parametri sulla base dei dati sperimentali
– in vitro (?), in vivo, in silico
• Struttura + parametri:
– simulazione della risposta del sistema (analisi
quantitativa)
– confronto dei risultati computazionali con i risultati
sperimentali
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Repository/database per
modelli di sistemi biologici
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BioModels
• http://www.ebi.ac.uk/biomodels-main/
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Systems Biology Markup Language
• SBML è un formato (machine-readable) per la
rappresentazione di modelli di reti di reazioni
biochimiche
– basato su XML (eXtensible Markup Language)
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Systems Biology Markup Language
• Vantaggi nell’utilizzo di SBML:
– permette di servirsi di diversi strumenti software
senza dover rendere compatibile il proprio modello
o adattarlo ad un software specifico  portabilità
– permette di condividere e pubblicare i propri
modelli in un formato che altri ricercatori possono
utilizzare con software differenti
– assicura la “sopravvivenza” dei modelli costruiti
oltre il ciclo di vita del software usato per
crearli/analizzarli
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Systems Biology Markup Language
• Definizione di modelli in SBML:
–
–
–
–
–
–
Compartments
Species
Reaction
Rule
Parameter
…
• Il modello espresso in SBML viene tradotto
automaticamente nel formato utile per l’analisi
(es. sistema di equazioni differenziali, risolto per
integrazione numerica)
Vedi esempio SBML in Appendice
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Systems Biology Graphical Notation
• Standard per la rappresentazione grafica di vie
metaboliche, trasduzione del segnale, reti di
regolazione genica, …
– simboli con semantica definita per le specie molecolari
(geni, proteine e relative modificazioni, metaboliti)
– archi di transizione (espressione, catalisi, ecc.)
– localizzazione spaziale
Vedi esempi SBGN in Appendice
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Systems Biology Graphical Notation
• SBGN Process Description language
Systems Biology Graphical Notation
• SBGN Entity Relationship language
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Systems Biology Graphical Notation
• SBGN Activity Flow language
2. Analisi del sistema
• Esperimenti in silico:
– studio delle proprietà topologiche emergenti in una
rete a larga scala (geni, proteine)
– studio della distribuzione di flussi in una rete
metabolica
– simulazione dell’evoluzione temporale del sistema e
analisi della dinamica emergente
–…
• Scopo: verificare le ipotesi su cui il modello è
basato e prevedere il funzionamento del sistema
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2. Analisi del sistema
• Il modello simulato al computer viene
confrontato con le osservazioni sperimentali:
– incongruenze indicano che (nel migliore dei casi) le
ipotesi non sono complete
– la coerenza modello-realtà permette invece di usare
il modello per:
• esaminare questioni non direttamente affrontabili
per via sperimentale
• suggerire previsioni da verificare sperimentalmente
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Metodi di analisi
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Parameter sweep analysis
Parameter estimation
Sensitivity analysis
Flux balance analysis
Topological (network) analysis
Bifurcation/stability analysis
Reverse engineering
Parameter identifiability
Ensemble modeling
Control theory
Failure analysis
Model checking
…
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Software in Systems Biology
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Software & SBML
• SBML è attualmente supportato da più di 260
software:
Software showcase:
http://sbml.org/SBML_Software_Guide/SBML_Software_Showcase
Specifiche e caratteristiche software:
http://sbml.org/index.php/SBML_Software_Guide/SBML_Software_Matrix
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Software & SBML
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3. Metodi di controllo
• Modulazione dei meccanismi di controllo che
determinano lo stato di una cellula
• Scopo: controllare lo stato del sistema biologico
in diverse condizioni ambientali e fisiologiche
– minimizzare malfunzionamenti nella cellula
– trasformazione di cellule malate in cellule sane
– fornire potenziali bersagli terapeutici per il
trattamento delle malattie
– differenziamento di cellule staminali e “induzione”
del tipo di cellula desiderato (iPS)
• B.D. MacArthur, A. Ma’ayan, I.R. Lemischka, Systems biology of stem cell fate and
cellular reprogramming, Nature Reviews Molecular Cell Biology 10, 672-681, 2009
Vedi info iPS in Appendice
4. Metodi di progettazione
• Sviluppo di strategie per modificare o costruire
de novo sistemi biologici che soddisfino
particolari proprietà
• Scopo:
– progettazione di componenti biologici adatti alla
cura delle malattie (bionanotecnologie)
– tecniche di clonazione di organi dai tessuti del
paziente
– possibilità di autoriparazione o autosostentamento
 Synthetic Biology
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Riferimenti
• J. Stelling, Mathematical models in microbial systems biology,
Current Opinion in Microbiology 7:513–518, 2004
• B.B. Aldridge, J.M. Burke, D.A. Lauffenburger, P.K. Sorger,
Physicochemical modelling of cell signalling pathways, Nature
Cell Biology 8(11):1195-1203, 2006
• “Systems Biology: a grand challenge for Europe” Pubblicato da
European Science Foundation (www.esf.org ), 2007
• H. Kitano, Systems biology: toward system-level understanding
of biological systems. In: Foundations of Systems Biology, The
MIT Press, 2001
• H. Kitano, Systems biology: a brief overview, Science 295:16621664, 2002
• M. Hucka et al., The systems biology markup language (SBML): a
medium for representation and exchange of biochemical
network models, Bioinformatics 19 (4):524-531, 2003
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Appendice
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Systems Biology Markup Language – Es.
sbml.org – FAQ:
What does SBML look like?
Ugly. Don't look at it, unless you're
developing software, in which case,
you have to look at it, and we feel for
you. SBML is really not meant to be
edited by hand or exposed to users.
But I really want to see an example of
SBML
You're persistent, aren't you? Alright,
then, have a look at the More Detailed
Summary of SBML. Don't blame us if it
hurts your eyes, though. We warned
you, ok?
Hucka et al. Bioinformatics 19, 2003
Systems Biology Markup Language – Es.
Hucka et al. Bioinformatics 19, 2003
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07/10/2014
Systems Biology Markup Language – Es.
Hucka et al. Bioinformatics 19, 2003
Systems Biology Graphical Notation – Es.1
Polymerase Chain Reaction
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07/10/2014
Systems Biology Graphical Notation – Es.2
Glycolysis
Systems Biology Graphical Notation – Es.3
Insulin signaling
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07/10/2014
Systems Biology Graphical Notation – Es.4
Plant central metabolism
L.Conti, E.Cattaneo, Le Scienze 518, Ottobre 2011
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07/10/2014
L.Conti, E.Cattaneo, Le Scienze 518, Ottobre 2011
iPS
S.H. Hall, Le Scienze 513, Maggio 2011
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iPS
S.H. Hall, Le Scienze 513, Maggio 2011
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