MALVINA MARKU
INVESTIGATEURS ASSOCIES : Nina Verstraete, Flavien Raynal, Miguel Madrid-Mencia
Boolean Regulatory Networks Of Cellular Phenotypes
Dans n’importe quel environnement, le phénotype d’une cellule découle d’une multitude de processus cellulaires régulés par des interactions entre gènes. En utilisant la théorie des réseaux, nous modélisons ces interactions en réseaux de régulation, dans lesquels chaque nœud représente une molécule, et les branches fournissent le type et le sens des interactions. Nos ressources expérimentales, combinées au séquençage nouvelle génération et les analyses haut débit nous fournissent d’importantes informations sur l’expression de gènes spécifiques à certains types cellulaires, le tout sous différentes conditions expérimentales. Notre but est d’utiliser ces informations pour déterminer les voies de régulation impliquées dans le phénotypage cellulaire. Cela nous permet de construire un modèle dynamique expliquant le comportement cellulaire dans différentes conditions, au cours du temps. Cette approche est utilisée pour la construction d’un modèle booléen représentant la différenciation des macrophages en anti et pro tumoraux et, surtout, d’identifier les voies moléculaires impliquées dans la formation de TAMs (Marku et al, 2020). Une approche similaire sera utilisée pour l’identification d’autres types de différenciation/polarisation cellulaire.
La dynamique des processus qui se déroulent à l’intérieur de la tumeur sera étudiée à deux niveaux : le niveau intracellulaire et le niveau intercellulaire. Au niveau intracellulaire, l’état phénotypique et le comportement de la cellule seront déterminés par l’activation de différentes voies représentées comme des réseaux de régulation génique (GRN) dans lesquels un certain nombre de régulateurs déterminent les caractéristiques et le comportement de la cellule. Nous appliquerons des méthodes mathématiques aux données d’expression des gènes dans le temps (figure A) pour identifier les gènes impliqués dans des processus cellulaires spécifiques et en déduire des modèles de régulation.
Ces modèles de régulation intracellulaire seront ensuite intégrés dans des modèles d’interactions des différentes cellules dans les échantillons (échantillon de tumeur ou in-vitro) de sorte que le comportement de chaque cellule sera déterminé à la fois par la régulation interne et par les interactions avec les autres cellules du microenvironnement tumoral (figure B).
Marku et al. 2020 https://www.mdpi.com/2072-6694/12/12/3664
Chaire d’ informatique en oncologie du CRCT (Fondation Toulouse Cancer Sante, Inserm et Pierre Fabre)
