面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型培训课件

面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型内容提要

Part1：研究背景、现状与意义Part2：DNA损伤下的P53基因调控网络Part3：基于离子辐射的P53损伤响应网络Part4：细胞响应DNA损伤动力学分析与预测Part5：基于肿瘤放疗的P53损伤响应网络模型Part6：细胞响应放疗过程的动力学分析与预测Part7：创新与进一步工作

3/18/20242面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part1：研究背景、现状与意义生命体是一个复杂系统。基因组通过形成“基因调控网络”这样一个复杂的系统来推动生命演化过程。系统控制论等信息科学将生命体看作新的复杂系统与智能系统，以期从系统层次理解生物系统。作为系统生物学的主要研究对象，基因调控网络有助于从基因层次对生命过程进行详细解释，系统地理解生命活动。

1.1研究背景3/18/20243面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part1：研究背景、现状与意义3/18/20244面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part1：研究背景、现状与意义1953年，Watson和Crick发现了DNA双螺旋结构，以此开创了分子生物学的新时代。基因调控网络研究始于20世纪90年代，主要以模式生物为研究对象。比如，大肠杆菌(E.coli)基因回路等。我国学者也开始展开研究，比如王志伟等基于Iyla提出了概率布尔型网络（PBN）模型。

1.2研究现状-基因调控模型3/18/20245面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part1：研究背景、现状与意义目前，多数肿瘤模型集中于细胞层次，比如，DavidDingli等人在细胞层次上建立了肿瘤治疗的数学模型。Bar-Or等人首次提出了分子水平上的P53-MDM2反馈调控网络模型。LanMa等也提出了单细胞的P53网络模型。中国农大利用人工神经网络方法建立了诊断癌症的网络模型。

1.2研究现状-肿瘤模型但通过基因调控网络建立肿瘤治疗模型的研究在国内未见报道。3/18/20246面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part1：研究背景、现状与意义作为复杂的生物系统之一，肿瘤可看作与其密切相关的P53与MDM2等基因及其信号通路所组成的复杂网络系统。本课题以P53等基因及其调控通路为主线，对肿瘤相关的基因组调控关系，以及肿瘤治疗过程进行解析。旨在通过数学模型为肿瘤治疗相关的建模与仿真研究提供提供一个有力的理论框架与系统仿真平台。

1.3研究意义Begin23/18/20247面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part2：DNA损伤下的P53基因调控网络

3/18/20248面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part2：DNA损伤下的P53基因调控网络

作为重要的抗癌基因，P53主要通过其表达水平的变化来行使转录网络中的枢纽作用。

2.1P53基因调控网络当细胞受到外部强干扰时，细胞会启动P53基因调控通路，抑制致癌基因过度表达，降解病变细胞等功能。P53介导的细胞信号转导通路十分复杂。因此，Vogelstein和Levine等学者提出了P53基因调控网络的概念。3/18/20249面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part2：DNA损伤下的P53基因调控网络

Bar-Or等首次提出了P53-MDM2反馈调控网络模型。MDM2外界侵扰P53I图2-1P53-MDM2反馈调控网络模型

2.2P53-MDM2反馈调控网络（1）该模型引入了关键元素P53、MDM2和I，其中I为产生P53和MDM2调控时延而引入的中间介质。（2）P53通过I间接促进MDM2表达。MDM2同时抑制P53基因的表达，以及P53向I状态的转化，从而构成了P53-MDM2反馈调控环。（3）外界的强干扰信号正向调控P53向I的状态转化，同时抑制MDM2基因的表达，从而进一步促进P53基因的表达水平。虽然Bar提出的模型能在P53与MDM2间产生预期的阻尼振荡。但研究表明，震荡归因于蛋白质间交互作用，从而推断网络包含更多基因及其多级调控通路。3/18/202410面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part2：DNA损伤下的P53基因调控网络

2.3DNA损伤下的基因调控网络模型（1）在强干扰作用下，DNA损伤将促使ATM不断被激活，并产生对P53、E2F1的正向调控以及对MDM2的负向调控作用。以Bar-Or等前人工作为基础，我们提出DNA损伤下的P53基因调控网络模型。DNA损伤MDM2ARF活跃态P53P53P活跃态ATM非活跃态E2F21E2F1正向作用功能转化生成作用降解作用ATMD图2-2基于DNA损伤的P53基因调控网络模型（2）活跃态P53正向调控MDM2，并与MDM2形成一个反馈调控循环，负责启动下游基因及其调控通路，产生系统响应功能。3/18/202411面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part2：DNA损伤下的P53基因调控网络

为确保模型的有效性，我们采用了以下参数选取规则：

2.4模型实现目前，许多方法用于建立基因调控网络模型，比如有向图、布尔网络、Bayesian网络、微分方程等。微分方程模型不但能够定量地描述基因间复杂的调控动力学过程，而且能方便地将外界干扰因素对系统产生的影响引入网络。

（1）在响应DNA损伤过程中，MDM2与P53之间必须出现周期性阻尼振荡；（2）P53依赖于MDM2的降解机制仅适用于P53浓度较低的情况；（3）平衡状态下的P53*浓度要高于非活跃态P53浓度。3/18/202412面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part2：DNA损伤下的P53基因调控网络

2.5部分动力学仿真-1基于MATMLAB7.0仿真平台，我们实现了P53基因调控网络响应DNA损伤的整个动力学过程。（1）细胞内产生的DNA损伤总量随着干扰作用时间而直线上升。0100200300400500600700800050100150细胞内部产生的DNA损伤随着干扰时间不断堆积的仿真过程(a)

干扰时间（Min）

损伤量02040608010012000.20.40.60.81ATM激活并进一步调控P53与MDM2的动力学过程

(b)

干扰时间（Min）

ATM*P53*MDM2约25分钟的持续干扰后，活跃态ATM基本处于饱和状态浓度（2）约25分钟后，ATM*达到饱和，并保持“开启”状态。P53*与MDM2的浓度也逐步升高。3/18/202413面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part2：DNA损伤下的P53基因调控网络

2.5部分动力学仿真-2(3)约25分钟持续干扰后，E2F1和ARF浓度基本达到饱和，并处于稳定状态。(4)P53*与MDM2产生周期性阻尼震荡，随着干扰时间持续，震荡幅度减小，趋于新的平衡状态。010203040506070809010000.20.40.60.811.21.4ARFE2F1

活跃态ARF与E2F1几乎与ATM*同时达到饱和状态ARF与E2F1激活的动力学过程浓度(c)

干扰时间（Min）02004006008001000120000.20.40.60.81在ATM*持续作用下P53与MDM2反馈调控的动力学过程(d)干扰时间（Min）ATM*P53*MDM2浓度Begin33/18/202414面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part3：基于离子辐射的P53损伤响应网络

3/18/202415面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part3：基于离子辐射的P53损伤响应网络

3.1模型架构（1）负责模拟细胞受到外界持续离子辐射时随机产生DNA双链断裂等基因组损伤及其修复过程。为进一步建立肿瘤相关的基因调控网络，我们提出持续离子辐射下的P53基因调控网络模型，将更多关键因素融入模型。图4-1持续离子辐射下的P53基因调控网络模型DNA损伤产生与修复模块ATM激活模块离子辐射干扰信号源P53-MDM2反馈调控模块调控信号向下游传导图3-1持续离子辐射下的P53基因调控网络模型架构（2）用于感知DNA损伤信号传导，并使ATM的表达其处于“开启”状态，进而正向调控P53等基因。（3）模型的核心部分。受到ATM的正向调控后，活跃态P53启动DNA损伤修复及病变细胞凋亡等系统功能。

3/18/202416面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part3：基于离子辐射的P53损伤响应网络

3.2模型实现-DNA损伤产生与修复模块（2）D1、C1和D2、C2：DSBs与DSBCs数量；kdc、kcd：

DSBs与DSBCs转化比率

。一般情况下，真核细胞内包括快速和慢速两个相对独立的DNA损伤修复过程，每个过程都包含DSB与修复蛋白聚合与分离的双态可逆过程。（3）DSBCs为激活ATM的关键调控因子。图4-1持续离子辐射下的P53基因调控网络模型图3-2持续离子辐射下的DNA损伤修复模块示意图kdc1kdc2kcd1kcd2D2激活ATM信号源DSBCsDSBsD1C2C1（1）假定单位时间细胞内部产生的DSBs服从均值为35的Poisson随机分布：

其中[DT]表示DSBs总数，kt：单位时间内产生DSBs的数量比率，aIR

：单位剂量离子辐射产生的DSBs数量。3/18/202417面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part3：基于离子辐射的P53损伤响应网络

3.2模型实现-ATM激活模块

（1）ATMD、ATM和ATM*分别表示ATM聚合物、ATM单体和活跃态ATM；C表示DSBCs的信号强度

。ATM激活为细胞感知DNA损伤的重要环节。（3）线性函数F(C，[ATM*])表示在DSBCs与ATM*联合作用下激活ATM的比率。图3-3ATM激活模块示意图kafkarATMDATMATM*kundimC(DSBCs)kdimF(C,[ATM*])（2）DSBCs信号传导促进ATM处于活跃状态。同时，活跃态ATM通过自身反馈进一步促进ATM表达。3/18/202418面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part3：基于离子辐射的P53损伤响应网络

3.2模型实现-P53-MDM2反馈调控模块

（1）ATM*促进P53向活跃态转化，同时抑制MDM2表达，导致P53*迅速升高。P53与MDM2组成的反馈调控循环是整个模型的关键部分。（2）活跃态P53将激活下游基因及其调控通路，实现细胞周期捕获、DNA损伤修复以及病变细胞凋亡等功能

。图3-4P53-MDM2反馈调控模块示意图P53DP53RP53PP53P*ATM*Basalp53Basalmdm2降解MDM2DMDM2RMDM2P3/18/202419面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part3：基于离子辐射的P53损伤响应网络

3.3部分动力学仿真（1）在10Gy作用下DSBs生成轨迹图。可看出，基因组损伤生成具有一定的随机性。（2）在ATM*持续作用下P53*与MDM2产生了周期性的阻尼震荡，周期约400min，相差约为120min，随着辐射时间的持续，震荡幅度慢慢减小，并趋向于稳定状态

。010203040506070800.330.3350.340.3450.350.3550.360.3650.37持续10Gy离子辐射下细胞内随机产生DSBs的动力学过程(a)辐射时间（Min）损伤量50010001500(d)辐射时间（Min）

000.10.20.30.40.50.60.70.8P53*与MDM2p响应DNA损伤而产生周期性阻尼振荡的动力学过程浓度P53*MDM2pP53*与MDM2p间的相差约为2小时Begin43/18/202420面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part4：细胞响应DNA损伤动力学分析与预测

3/18/202421面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part4：细胞响应DNA损伤动力学分析与预测

4.1细胞响应DNA损伤的调控网络模型架构

（1）模型对DNA损伤产生与修复，以及P53-MDM2反馈调控模块进行了改进。为进一步展现细胞自身抵御机制，我们提出了单细胞响应DNA损伤的网络模型，将细胞中更多参与动扰响应与网络调控的关键因素融入到模型中。图4-1持续离子辐射下的P53基因调控网络模型DNA损伤产生与修复模块ATM激活模块离子辐射干扰信号源P53-MDM2反馈调控模块调控信号向下游传导图4-1持续离子辐射下的P53基因调控网络模型架构（2）没有对ATM模块进行改动。3/18/202422面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part4：细胞响应DNA损伤动力学分析与预测

4.2模型实现-DNA损伤产生与修复模块（2）假定修复蛋白(RP)以及DSBCs为动态变量，因此，DSBCs信号合成将会受到不同程度影响。改进的DNA损伤产生与修复模块考虑了修复蛋白数量对DSBs修复结果以及信号传递产生的影响，同时，在两个修复过程增加了DNA损伤的FixedDSBs状态

。（1）两个相对独立的动力学过程都包含DSBs与修复蛋白聚合与分离的双态可逆过程。同时，DSBCs又以不同的比率向不可逆的已修复状态（FixedDSBs）转化。

图4-2改进后的DNA损伤修复模型示意图FixedDSBskcf2kcd2D1kdc1kdc2kcd1D2C1C2DSBCsDSBsFd1Fd2kcf1激活ATM信号源3/18/202423面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part4：细胞响应DNA损伤动力学分析与预测

4.2模型实现-

P53-MDM2反馈调控模块

（2）同时，ATM*通过E2F1正向激活ARF，抑制MDM2的表达，进一步促使P53*表达水平

。在改进模型中，我们将ARF和E2F1基因加入P53-MDM2反馈调控模块模块。（1）ATM*正向调控P53，并促进MDM2的降解，促进P53*的浓度升高。

图4-3改进后的P53-MDM2反馈调控模块图P53RP53PP53P*MDM2RMDM2PATM*Basalp53Basalmdm2E2F1E2F1RARFARFR（3）高水平表达P53*进一步调控下游基因及其信号通路，以响应外界的强干扰信号

。3/18/202424面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part4：细胞响应DNA损伤动力学分析与预测

4.3部分动力学仿真-1（a）当超过10Gy时修复蛋白数量随着辐射强度增加而减少，10Gy为修复蛋白数量开始下降的辐射强度阈值

。（b）经过约100分钟的12Gy离子辐射后，DSBCs信号合成速率逐步呈下降趋势。02040608010012014016018005101520253035404550不同离子辐射强度下的DSBCs合成动力学过程轨迹图(b)辐射时间(Min)浓度underIR=10GyunderIR=11GyunderIR=12Gy约100分钟的12Gy持续离子辐射后DSBCs合成速率开始下降020406080100120140160180012345678910不同辐射强度下细胞周围可用的修复蛋白数量动态变化轨迹图(a)辐射时间(Min)浓度underIR=10GyunderIR=11GyunderIR=12Gy3/18/202425面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part4：细胞响应DNA损伤动力学分析与预测

4.3部分动力学仿真-2（c）P53与MDM2分别产生了不同幅度的周期性阻尼振荡，该特性也是确定模型有效性的重要因素之一。（d）Sp53异常降低，导致了P53过低表达，P53-MDM2没有产生预期的周期性阻尼振荡。010020030040050060070080000.10.20.30.40.50.60.70.80.91不同强度离子辐射下P53*与MDM2间产生周期性阻尼振荡的动力学轨迹图(c)辐射时间(Min)浓度p53*underIR=10Gyp53*underIR=11Gyp53*underIR=12GyMDM2underIR=10GyMDM2underIR=11GyMDM2underIR=12Gy05010015020025030035040045050055000.10.20.30.40.50.60.70.8Sp53参数异常而导致P53*与MDM2异常响应DNA损伤的动力学轨迹图(d)辐射时间(Min)浓度Sp53P53*MDM2Begin53/18/202426面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part5：基于肿瘤放疗的P53损伤响应网络模型3/18/202427面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part5：基于肿瘤放疗的P53损伤响应网络模型

5.1模型架构

（1）DNA损伤产生修复，ATM与ARF激活，以及P53-MDM2反馈调控模块

。肿瘤放疗是极其复杂的疾病治疗过程，细胞中参与调控的基因及其信号通路的作用关系也更加复杂。我们将更多关键因素加入到了放疗作用下的P53损伤响应网络模型中。（3）没有对ATM激活模块进行改动。图4-1持续离子辐射下的P53基因调控网络模型图5-1基于放疗的P53损伤响应网络模型IRdoseDSBsgenerationandrepairATMactivationP53-MDM2feedbackloopSignaltransferringtoregulatetheprocessofDNAdamagerepairandcellapoptosisOncogenesover-expressionARFactivation（2）改进了DNA损伤产生修复模块，以及P53-MDM2反馈调控模块，并增加了ARF激活模块。3/18/202428面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part5：基于肿瘤放疗的P53损伤响应网络模型

5.2模型实现-DNA损伤修复模块（2）将修复蛋白与DSBCs的数量作为动态变量，也就意味着DSBs周围的修复蛋白数量是有限的。

由于FixedDSBs中未被正确修复部分（Fw）严重影响基因组稳定性以及疾病治疗效果，因此，我们明确区分正确修复（Fr）和Fw部分，并将留存于细胞的Fw作为肿瘤放疗效果的衡量指标之一。（1）每个修复过程都包含Fr以及Fw状态，下标“1”和“2”分别表示快速与慢速的修复动力学过程。

图4-1持续离子辐射下的P53基因调控网络模型图5-2DSBs损伤修复动力学模型图D1kdc1kdc2kcf2kfw1kw2kcd1kcd2DSBFixedDSBD2C1C2FrFwDSBCkcf13/18/202429面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part5：基于肿瘤放疗的P53损伤响应网络模型

5.2模型实现-P53-MDM2反馈调控下的肿瘤治疗（2）ARF*促进MDM2蛋白降解，即抑制其表达，以增加P53表达水平

。

ATM与ARF的协同作用能更有效地启动细胞抵抗外界强干扰的能力，因此，我们在P53-MDM2模块加入了ARF以及相关的调控通路。（1）ATM*分别促进正向调控P53，以及抑制MDM2表达。图5-4放疗过程中ARF激活模块示意图学模型图Basalmdm2OncoP53DP53RP53PP53*MDM2DMDM2RMDM2PToxinsATM*ARF*DegradationBasalp53（3）作为整个网络的核心元素，活跃态的P53负责启动下游基因及其多条调控通路。实现对致癌基因表达抑制、细胞毒素消除等重要的系统功能

。

3/18/202431面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part5：基于肿瘤放疗的P53损伤响应网络模型

5.3部分动力学仿真-1（a）DSBs周围修复蛋白逐渐减少，DSBCs信号强度逐渐减弱。（b）致癌基因表达水平持续上升，ARF也以不同速率随之被激活。（没有考虑P53*对致癌基因的抑制作用）050100150200250300024681012141618不同强度放疗作用下的DSBCs合成以及修复蛋白数量变化的动力学轨迹图（a)放疗时间(Min)浓度RPunderIR=6GyRPunderIR=9GyRPunderIR=15GyDSBCsunderIR=6GyDSBCsunderIR=9GyDSBCsunderIR=15Gy浓度05010015020025030035040000.10.20.30.40.50.60.70.80.91不同强度放疗作用下的致癌基因过度表达以及ARF活化的动力学过程(b)放疗时间(Min)OncounderIR=6GyOncounderIR=9GyOncounderIR=15GyARF*underIR=6GyARF*underIR=9GyARF*underIR=15Gy3/18/202432面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part5：基于肿瘤放疗的P53损伤响应网络模型

5.3部分动力学仿真-2（c）ATM与ARF协同作用下，P53*振荡幅度明显增强，震荡周期也相对减小。（d）受到P53*负向调控后，致癌基因表达水平以及ARF*到达峰值后持续下降，并趋向于表达零值。01002003004005006007008000.10.20.30.40.50.60.70.80.915Gy放疗作用下，P53*在分别受到ATM*以及ARF与ATM*共同作用而产生的不同阻尼振荡过程(c)放疗时间(Min)浓度P53*underbothATM*andARF*P53*underATM*010020030040050060070000.020.040.060.080.10.120.140.160.180.2P53*调控作用下的致癌基因表达抑制以及ARF*浓度变化动力学轨迹图(d)放疗时间(Min)浓度OncounderIR=6GyOncounderIR=9GyOncounderIR=15GyARF*underIR=6GyARF*underIR=9GyARF*underIR=15GyBegin63/18/202433面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part6：细胞响应放疗过程的动力学分析与预测3/18/202434面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part6：细胞响应放疗过程的动力学分析与预测

6.1模型架构为进一步展现肿瘤放疗过程，实现对放疗效果的分析与预测，我们提出肿瘤放疗下的细胞响应动力学模型。（1）改进了ATM与ARF协同活化模块，以及P53-MDM2肿瘤治疗模块。（2）没有对其他模块进行改动。图6-1肿瘤放疗下的细胞响应动力学模型模型SignaltransferringtoregulatetheprocessesofDNAdamagerepairandcellapoptosisDSBsgenerationandrepairATMactivationIRdoseP53-MDM2feedbackloopOncogenesARFactivation3/18/202435面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part6：细胞响应放疗过程的动力学分析与预测

6.2模型实现-ATM与ARF激活模块（2）其他实现过程与前述ATM与ARF模块类似。

ARF随致癌基因过度表达而逐渐被激活，并进一步促进ATM的表达水平。细胞将通过DSBCs、自身磷酸化反馈作用循环（ATM*）以及ARF*的共同作用下协同促进ATM*的表达水平。（1）线性函数f(C，[ATM*]，[ARF*])表示在DSBCs、ATM*与ARF*联合作用下ATM的激活比率。图6-2放疗过程中ATM与ARF激活模块示意图kafATMDATMATM*kundimC(DSBCs)ARFARF*Oncogenesover-expressionkonfF(C,[ARF*],[ATM*])karkdim3/18/202436面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part6：细胞响应放疗过程的动力学分析与预测

6.2模型实现-P53-MDM2放疗模块改进在改进的P53-MDM2模块中加入了oncogenes、ARF及其调控通路，同时考虑了P53基因突变（mP53）等相关因素。（1）增加了因致癌基因过度表达而引起的P53突变（mP53）。图6-3改进后的P53-MDM2放疗模块示意图OncoP53DP53RP53PP53P*mP53RMDM2DMDM2RMDM2PToxinATM*ARF*SP53SMDM2（2）ATM*与ARF*协同作用下，P53*将通过启动下游基因及其复杂的调控通路实现对细胞毒素消除、致癌基因表达抑制以及mP53降解等放疗作用。3/18/202437面向肿瘤治疗的基因调控网络和其动力学模型Part6：细胞响应放疗过程的动力学分析与预测

6.3部分动力学仿真-1（a）IR超过5Gy时，P53-MDM2阻尼震荡幅度逐渐开始减弱，暗示着细胞响应基因组损伤的能力开始下降

。（b）约100分钟的7Gy持续辐射后Fw开始大幅度增加，毒素清除速率将随着辐射剂量增强而明显减弱

。

010020030040050060070080000.10.20.30.40.50.60.70.80.9不同强度放疗作用下P53*与MDM2产生周期性阻尼振荡的动力学过程(a)放疗时间(Min)浓度P53*underIR=2GyP53*underIR=5GyP53*underIR=7GyMDM2underIR=2GyMDM2underIR=5GyMDM2underIR=7Gy(b)放疗时间(Min)010020030040050060070080000.511.522.533