Identifying Cell Reprogramming Roadblocks by Modelling Induced Pluripotency with Boolean Networks and Dynamical Systems
(2018) FYTM04 20181Department of Astronomy and Theoretical Physics - Undergoing reorganization
Computational Biology and Biological Physics - Undergoing reorganization
- Abstract
- The generation of induced pluripotent stem (iPS) cells from differentiated cells is a process of great scientific interest due to the medical potential of such cells. This process (called 'reprogramming' of cells) is however notoriously inefficient and still not very well understood. Therefore studies that can help us understand the interactions and mechanisms governing the reprogramming process are of great importance.
In part one of this project, we develop a Boolean network that is able to emulate the full transition from mouse embryonic fibroblast (MEF) cells to iPS cells and show that it can be used to predict real knockdown behavior with an overall accuracy of 83%. We also establish a new way to accurately measure in silico... (More) - The generation of induced pluripotent stem (iPS) cells from differentiated cells is a process of great scientific interest due to the medical potential of such cells. This process (called 'reprogramming' of cells) is however notoriously inefficient and still not very well understood. Therefore studies that can help us understand the interactions and mechanisms governing the reprogramming process are of great importance.
In part one of this project, we develop a Boolean network that is able to emulate the full transition from mouse embryonic fibroblast (MEF) cells to iPS cells and show that it can be used to predict real knockdown behavior with an overall accuracy of 83%. We also establish a new way to accurately measure in silico reprogramming efficiency of Boolean models.
Part two of this project involves the construction of a minimal dynamical systems model for gene regulatory networks that is able to simulate the reprogramming process. We show that this model accurately replicates certain key features in the cell reprogramming process and predicts that factors exhibiting specific expression dynamics act as roadblocks for cell reprogramming.
Overall, the results of the two parts of this project provide valuable insights on the cell reprogramming process and help identify factors acting as roadblocks. (Less) - Popular Abstract (Swedish)
- Människokroppen är uppbyggd av olika typer av celler som exempelvis hudceller, nervceller och fettceller. Generellt sett är dessa celler utformade för en väldigt specifik uppgift såsom att utföra arbete (exempelvis muskelceller) eller att förse kroppen med struktur (exempelvis benceller). Det finns en väldigt spektakulär typ av cell -- så kallade stamceller -- vars specifika syfte är att omvandlas till andra celltyper och det är via dessa celler som kroppen har möjlighet att skapa sina olika celler. Processen som beskriver stamcellers övergång till andra celltyper kallas differentiering och är mycket intressant från ett medicinskt perspektiv eftersom den ger oss en viktig inblick i hur människokroppen fungerar. Nyligen har forskare... (More)
- Människokroppen är uppbyggd av olika typer av celler som exempelvis hudceller, nervceller och fettceller. Generellt sett är dessa celler utformade för en väldigt specifik uppgift såsom att utföra arbete (exempelvis muskelceller) eller att förse kroppen med struktur (exempelvis benceller). Det finns en väldigt spektakulär typ av cell -- så kallade stamceller -- vars specifika syfte är att omvandlas till andra celltyper och det är via dessa celler som kroppen har möjlighet att skapa sina olika celler. Processen som beskriver stamcellers övergång till andra celltyper kallas differentiering och är mycket intressant från ett medicinskt perspektiv eftersom den ger oss en viktig inblick i hur människokroppen fungerar. Nyligen har forskare upptäckt en metod för att odla fram stamceller från differentierade celler i en process som har blivit benämnd “omprogrammering” av celler. Genom att omprogrammera celler kan forskare alltså odla fram stamceller från exempelvis hudceller för att sedan använda stamcellerna i medicinska applikationer såsom stamcellsterapier som har visat sig framgångsrika vid behandling av exempelvis ALS eller Alzheimers sjukdom.
Ett av de största problemen med att odla fram stamceller via omprogrammering i en labbmiljö är den långsamma processen och den väldigt låga effektiviteten. Dessa problem orsakas till stora delar av så kallade “väghinder” som är ett samlingsnamn för olika mekanismer som kan sakta ner eller på olika sätt förhindra processen från att äga rum. Exempel på väghinder kan vara att "slå av" gener som inte har med stamceller att göra eller motsvarande att "slå på" gener som är relaterade till stamceller. Att identifiera dessa väghinder och på så sätt underlätta framställandet av stamceller är en av de största utmaningarna för forskningen inom detta område.
Detta projekt behandlar olika metoder för att hantera och upptäcka dessa väghinder. I projektet utforskas olika matematiska modeller för omprogrammering som sedan används för att identifiera möjliga väghinder i form av specifika geners beteende. Enligt organisationen Alzheimer’s Disease International lider för närvarande omkring 50 miljoner människor världen över av någon typ av demenssjukdom och andelen drabbade förväntas öka de närmaste 30 åren. Parkinsons sjukdom, leukemi och ALS är andra exempel på potentiella behandlingsområden där stamcellsterapier har mycket potential. I det långa loppet är målet med forskningen inom detta område att på sikt utrota dessa folksjukdomar och förhoppningsvis kan arbetet i detta projekt vara ett steg i rätt riktning. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
http://lup.lub.lu.se/student-papers/record/8958666
- author
- Isaksson, Johannes LU
- supervisor
- organization
- course
- FYTM04 20181
- year
- 2018
- type
- H2 - Master's Degree (Two Years)
- subject
- keywords
- Stem cells, pluripotency, pluripotent, reprogramming, iPS, induced pluripotency, Boolean, dynamical systems, network.
- language
- English
- id
- 8958666
- date added to LUP
- 2018-09-18 15:56:10
- date last changed
- 2018-09-18 15:56:10
@misc{8958666,
abstract = {{The generation of induced pluripotent stem (iPS) cells from differentiated cells is a process of great scientific interest due to the medical potential of such cells. This process (called 'reprogramming' of cells) is however notoriously inefficient and still not very well understood. Therefore studies that can help us understand the interactions and mechanisms governing the reprogramming process are of great importance.
In part one of this project, we develop a Boolean network that is able to emulate the full transition from mouse embryonic fibroblast (MEF) cells to iPS cells and show that it can be used to predict real knockdown behavior with an overall accuracy of 83%. We also establish a new way to accurately measure in silico reprogramming efficiency of Boolean models.
Part two of this project involves the construction of a minimal dynamical systems model for gene regulatory networks that is able to simulate the reprogramming process. We show that this model accurately replicates certain key features in the cell reprogramming process and predicts that factors exhibiting specific expression dynamics act as roadblocks for cell reprogramming.
Overall, the results of the two parts of this project provide valuable insights on the cell reprogramming process and help identify factors acting as roadblocks.}},
author = {{Isaksson, Johannes}},
language = {{eng}},
note = {{Student Paper}},
title = {{Identifying Cell Reprogramming Roadblocks by Modelling Induced Pluripotency with Boolean Networks and Dynamical Systems}},
year = {{2018}},
}