Network modeling in genome medicine

Physiological and pathological phenotypes are the result of complex interactions between cellular components and can not be fully explained using a reductionist approach. Thus, the aim of systems biology is to investigate biological systems at a global scale, providing a unique perspective that takes into account the relationships between cellular components. To facilitate the visualization and the analysis of these interactions, biological processes are often represented as networks, with genes as nodes and molecular interactions as edges. The aim of this work is to use network modeling to investigate the molecular determinants of complex diseases, analyzing deregulated genes and altered biological processes. First, network modeling was used to study the impact of genetic variants identified on a canine model of sudden cardiac death (SCD) susceptibility. We constructed a tissue-specific network representing the left ventricle interactome and located genes found mutated in animals. This analysis revealed that altered genes and their close neighbors are strongly associated to oxidative phosphorylation, regulation of contraction, heart rate, calcium transport, and the intercalated disc, a structure responsible for cardiomyocyte adhesion and electrical coupling. In the second application, we examined the transcriptional landscape of two transcription factors (TFs), TTF1 and p40, the master regulators of lung adenocarcinoma and lung squamous cell carcinoma, respectively. We constructed the area of influence of each TF by retrieving their putative targets and used their expression levels to estimate the strength of each TF activity in each tumor sample. Then, we defined an index called Mean Absolute Activity (MAA), that provide a quantitative estimation of the prevalence of one TF over the other. The newly defined index showed that a balanced activity of the two master regulators is associated to poorer prognosis and to molecular markers of tumor aggressiveness, irrespectively from the histotype of origin. Finally, network modeling was used to study the interaction between leukemic B-cells and tumor microenvironment in two distinct clinical presentations of chronic lymphocytic leukemia (CLL) observed in mice, CLL type A and type B, that differs for the properties of their stromal component. First, we characterized the two types in humans and noticed that type A was characterized by extensive extracellular matrix remodeling. Interestingly, type A also showed a better prognosis, despite the activation of markers of aggressiveness in solid tumors, such as epithelial-mesenchymal transition. Then, we constructed the crosstalk network modeling the communication between stromal cells and B-cells. It revealed the activation in type B leukemic cells of PI3K-Akt signaling pathway, a crucial pathway in B-cell development that acts as a prosurvival factor in leukemia.

I fenotipi fisiologici e patologici sono il risultato di interazioni complesse tra i diversi componenti cellulari e non posso essere elucidati in maniera completa adottando un approccio riduzionista. Per questo motivo, lo scopo della biologia dei sistemi è quello di analizzare i sistemi biologici da un punto di vista globale, offrendo un punto di vista che tenga conto delle relazioni tra i componenti del sistema. Per facilitarne la visualizzazione e l’analisi, queste relazioni vengono spesso rappresentate come delle reti, con i geni come nodi e le interazioni molecolari come connessioni. Questo lavoro si propone di utilizzare un approccio di rete per studiare i determinanti molecolari di patologie complesse, analizzandone i geni deregolati e i processi biologici alterati. Nella prima applicazione, la modellazione di rete è stata utilizzata per studiare l’impatto di alcune mutazioni identificate in un modello canino di predisposizione a morte cardiaca improvvisa (SCD). Abbiamo costruito una rete tessuto specifica che rappresentasse l’interattoma del ventricolo sinistro, su cui abbiamo localizzato i geni mutati nel modello animale. L’analisi ha mostrato che i geni mutati, insieme ai geni loro strettamente connessi nella rete, erano associati in maniera significativa alla fosforilazione ossidativa, la regolazione della contrazione e della frequenza cardiaca, il trasporto del calcio e il disco intercalare, una struttura responsabile dell’adesione e della connessione elettrica tra cardiomiociti adiacenti. Nella seconda applicazione, abbiamo esaminato l’area di influenza di due fattori di trascrizione, TTF1 e p40, noti per essere i principali regolatori della trascrizione rispettivamente in adenocarcinoma del polmone e carcinoma a cellule squamose. Abbiamo ricavato i presunti target dei due fattori di trascrizione e utilizzato i loro dati di espressione per stimare il livello di attività di ogni fattore di trascrizione in ogni campione tumorale. A questo punto, abbiamo usato i valori di attività per definire un indice chiamato Mean Absolute Activity (MAA) che stimasse in maniera quantitativa la predominanza di un fattore di trascrizione sull’altro all’interno del campione. L’indice così definito ha mostrato che un bilanciamento dell’attività dei due regolatori è associato ad una prognosi peggiore e alla presenza di marker molecolari indicatori di una patologia più aggressiva. Infine, nell’ultima applicazione, la modellazione di rete è stata usata per analizzare l’interazione tra cellule B leucemiche e il microambiente tumorale in due sottotipi clinici di leucemia linfocitica cronica (CLL) osservati in un modello murino. I due sottotipi, chiamati CLL tipo A e tipo B, differiscono tra loro per le caratteristiche del loro microambiente, il tipo A, infatti, mostra un più intenso rimodellamento della matrice extracellulare. Per prima cosa, abbiamo identificato e caratterizzato il tipo A e il tipo B nell’uomo, confermando il maggior rimodellamento della matrice in A. Curiosamente, il tipo A mostrava anche una prognosi migliore, nonostante l’attivazione di processi come la transizione epitelio-mesenchimale, un noto segno di aggressività nei tumori solidi. Abbiamo poi costruito la rete di comunicazione tra le cellule B e le cellule stromali. L’analisi di rete ha mostrato l’attivazione nella leucemia di tipo B di PI3K-Akt, una processo cellulare cruciale nello sviluppo delle cellule B che agisce come fattore protettivo nella leucemia.