Dra. Claudia Hallal Calleros

ANÁLISIS DE VÍAS DE SEÑALIZACIÓN ASOCIADAS A

SÍNDROME METABÓLICO

Regulación de procesos celularesDiferenciación, crecimiento, sobrevivencia,

muerte.Activados por diversos estímulos. Finamente regulados en el organismo. En esta regulación están involucradas

múltiples vías de señalización que se integran en redes moleculares complejas

Entender el funcionamiento y el comportamiento de las redes biológicas permite el desarrollo de fármacos y métodos diagnósticos.

SÍNDROME METABÓLICOLa complejidad multifactorial del SM

da como resultado la alteración de muchas moléculas involucradas en múltiples vías de señalización.

Alto grado de complejidad en la caracterización e identificación de los mecanismos moleculares.

Dificulta el desarrollo de fármacos eficaces y seguros y de métodos diagnósticos

Biología de sistemasPara entender los mecanismos complejos se

han generado herramientas que generan datos masivos.

Con los microarreglos se generan miles de datos en células o tejidos normales o alterados.

El reto: análisis de los datos.Fuera de la capacidad de humana, requiere

herramientas computacionales.Estudio de múltiples genes, proteínas y sus

interacciones, estructuradas como sistemas complejos en vías de señalización.

Herramientas para modelación y simulación para aplicaciones biológicas, repositorios y bases de datos en línea.

Pathguide (http://www.pathguide.org/)  Protein-Protein InteractionsMetabolic PathwaysSignaling PathwaysPathway DiagramsTranscription Factors / Gene Regulatory NetworksProtein-Compound InteractionsGenetic Interaction NetworksProtein Sequence Focused

Utilizan diferentes lenguajes computacionales.Carecen de la capacidad de transformar formatos.No tienen la capacidad de integrar datos

experimentales.Carecen de representaciones expresivasCarecen de visualización dinámica (imágenes

estáticas).Carecen de posibilidad de manipulación.No estan disponibles con acceso libre.

ALGUNAS DEBILIDADES

KEGG PATHWAY Database http://www.genome.jp/kegg/pathway.html

Kyoto Encyclopaedia of Genes and Genomes (KEGG).

Una de las más representativas.De las más completa.Múltiples organismos.Libre acceso.PERO Diagramas no expresivos.[Kanehisa M. 2008].

Vías de señalización expresivasVisualización dinámica: permite la interacción

del usuario con la redExpresivas: permiten definir las interacciones

entre sus componentesFuncionamientoComportamiento

Facilitar el análisisFacilitar la interpretaciónPermitir la manipulación

Petri netsGrafos bipartitas, constan de arcos y de nodos,

que son de dos tipos: plazas y transiciones. Plazas: circulos, modelan elementos pasivos

del sistema, por ejemplo componentes biológicos (genes proteínas).

Transiciones: barras, elementos activos, eventos, por ejemplo reacciones químicas (fosforilación, reclutamiento).

Arcos: flechas, unen a los nodos relacionados. Murata 1989).

Petri netsVarios niveles de abstracciónVisualización dinámicaExpresivasDinámicasAutomatizable

SISTEMA INMUNE Y SÍNDROME METABÓLICO

La respuesta inmune y la regulación metabólica están estrechamente relacionadas.

Muchos aspecos del SM se han asociado con inflamación crónica inplicando al sistema inmune como posible causal del SM[Bosello, O. 2000, Zamboni, M. 1993, Olaiz-Fernández, G. 2006, Friedman, J.M. 1998, Lee, Y. 2001]

Entre los principales factores de riesgo que caracterizan al SM se incluye un estado proinflamatorio (Grundy, S. M. 2006).

El funcionamiento de una es dependiente de la otra.

Activación del sistema inmune innato controla el metabolismo de macronutrientes y promueve el SM y arterosclerosis [Zamboni, M. 1993, Olaiz-Fernández, G. 2006, Friedman, J.M. 1998, Lee, Y. 2001].

Los ácidos grasos pueden alterar el sistema inmune e inducir algunos de sus efectos biológicos[Bergman, R.N. 2000, Holm, C. 2003, Belfrage, P. 1982, Sztalryd, C. 2003, Sengenes, C. 2000, Arner, P. 2005, Kuo, L.E. 2007].

 Existe fuerte correlación entre la inflamación y la obesidad, la resistencia a la insulina, y la arterosclerosis.

No se comprende a profundidad el mecanismo de como el sistema inmune afecta esta enfermedadmetabolica .

Se necesita el entendimiento profundo de las vias de señalización involucradas en esta patología.

Vías de señalización inflamatorias involucradas en

Síndrome metabólico

NLRP3 inflammasomaPlataforma de proteína esencial para la activación

de caspasas inflamatorias y la subsecuente maduración y activación de sus substratos, las pro-formas inactivas de citocinas pro-inflamatorias

Puede ser activado por moléculas derivadas del huésped que son abundantes en individuos obesos: Exceso de ATP, glucosa, ceramidas, especies reactivas de oxígeno, LDL oxidado, ácido úrico y cristales de colesterol (Schroder K, 2010).

 La activación de esta vía en tejido graso ocurre en individuos obesos

CitocinasFactor de necrosis tumoral alfa (TNF alfa)

puede activar componentes inflamatorios como el factor nuclear kappa-B (NFkappaB), e inhibir la señalización de la insulina (Lebovitz HE 2003).

 IL-1 e IL-8 son activadas por la vía del Inflamasoma

Respuestas mediadas por Il-1 dan lugar a la resistencia a la insulina a nivel de tejido graso, hígado y músculo de animales obesos. 

Receptores Toll like (TLR) Son proteínas importantes en la respuesta inmune

innata.Reconocen estructuras conservadas en microorganismos

(lípidos de pared celular).También tienen un papel importante en el sistema

digestivo.El SM y la enfermedad ateroesclerótica cardiovascular

se relacionan con ingesta de SFA (ácidos grasos libres) y con inflamación.

La acumulación de SFA favorece la inflamación.TLR4 es necesario para que la ingesta de SFA induzca

obesidad, resistencia a la insulina e inflamación vascular.

PPAR The acute phase response (APR) classically refers to

the rapid reprogramming of gene expression and metabolism in response to inflammatory cytokine signaling.

 Acute phase protein (APP) levels being connected to metabolic syndrome disorders.

 PPAR modulation has been stated between the principal factors of this syndrome (Tenebaum A, 2004).

 PPAR-alpha interferes with several steps of the inflammatory cytokine signaling cascade in the hepatocyte and is a regulator of the inflammatory response (Zambon A 2006).

ObjetivoGenerar un mapa de vías de señalización

expresivas, importantes en los procesos inflamatorios relacionados con SM.

Utilizamos un modelo animal de SM.Analizamos los cambios en los niveles génicos en

de ratas sanas comparadas con ratas enfermas.Generamos redes biológicas expresivas basadas en

redes de petri para analizar los datos generados con microarreglos de un modelo animal con SM.

Utilizando el software BiopathXplore

Tejido de aortaMS se asocia con un aumento en la rigidez

del tejido de la aorta, que es un predictor de morbi-mortalidad cardiovascular.

La rigidez arterial es  un determinante en las alteraciones de la presión de pulso, que se asocia con eventos coronarios.

La rigidez de la aorta es un posible mecanismo causal de el alto riesgo cardiovascular asociado al SM

MÉTODOSModelo animal: 6 ratas Wistar, macho,

normoglicémicas, de 300 a 400 g, alimentadas con una dieta estándar.

Tres ratas admistradas con dieta alta en grasa (HFD) intragástrica, y posterior administración de STZ.

Disección de tejido de aorta: Se administró pentobarbital (35mg/Kg)y se sacrificaron por dislocación cervical. El tejido se colocó en soln. estabilizadora (RNAlaterTM, QIAGEN) y se mantuvo a -70°.

Extracción de RNA: Método de un solo paso con isotiocianato de guanidina/fenol/cloroformo, usando TRIzol. Se cuantificó usando NanoDrop ® ND-1000 Spectrophotometer, y la integridad se monitoreó por electroforesis microcapilar.

Microarreglos: El RNA se amplificó, marcó e hibridizó en microarreglos de expresión de rata. Se escaneó en un GeneChip Scanner 3000 7G, obteniendo la intesnidad de fluorescencia de cada transcrito.

Rat Gene 1.0 ST Array (Affymetrix) Número total de sondas de 722,254.No. estimado de genes 27,342 (11 pares de sondas por gen). 

RESULTADOS

Microarreglos de expresiónComparación del grupo SM con el grupo Cr:Genes expresados diferencialmente: 1883genes sobreregulados (up-regulated): 925 genes subregulados (down-regulated): 958

http://www.cva.itesm.mx/sysbiology/pages/software.html

Concurrent Dynamic Visualizations With Expressive Petri Net Representations to Enrich the Understanding of Biological and Pathological Processes: an Application to Signaling Pathways.

F. Ramos*1, C. Hallal2, A. Nieto3, D. García4, J. Berúmen5, D. Escárcega*6 1, 4 6 , Tecnológico de Monterrey, Campus Cuernavaca. 2, 3 Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Facultad de Farmacia 5 Hospital General de México.

Journal of Applied Research and Technology Vol. 10, October 2012, 766-782

Estudio de vías de señalización

Vía de señalización de la InsulinaPlazas azules: sobreregulados

Plazas rojas: subregulados

Modelos NLRP3

KEGG

KEGG

A set of NLRs induces caspase-1 activation through the assembly of multiprotein complexes called inflammasomes. These NLRs include NALP1, NALP3 and Ipaf. The inflammasomes are critical for generating mature proinflammatory cytokines in concert with Toll-like receptor signaling pathway.

NLRP3sinónimos

NALP: NACHT, LRR and PYD domains-containing protein 3

Cryopyrin CLR1.1: caterpiller-like receptor 1.1NALP3: NOD-like receptor family, pyrin

domain containing 3CIAS1: cold induced autoinflammatory

syndrome 1 NLRP3; AGTAVPRL; AII; AVP; C1orf7; CIAS1;

CLR1.1; FCAS; FCU; MWS; NALP3; PYPAF1

Dr. David EscárcegaIng. Diana GarcíaM.F. Jorge Alberto

GarcíaDr. Alejandro Nieto

Nombre Diana Compañía ClaseAprobación FDA

Bevacizumab VEGF GenentechAnticuerpo monoclonal

2004 Colorrectal

BIBW 2992 EGFR/Erb2Boehringer Ingelheim

Molécula pequeña

Aún no

Cetuximab Erb1 Imclone/BMSAnticuerpo monoclonal

2006 Mar (SCCHN)

Imatinib Bcr-Abl NovartisMolécula pequeña

2001 (CML)

Trastuzumab Erb2Genentech/Roche

Anticuerpo monoclonal

1998

Gefitinib EGFR AstraZenecaMolécula pequeña

 

Ranibizumab VEGF GenentechAnticuerpo monoclonal

2006 (AMD)

Pegaptanib VEGF OSI/PfizerMolécula pequeña

2004 (AMD)

Sorafenibmúltiples dianas

Onyx/BayerMolécula pequeña

2005 Dec (Riñón)/ 2007 Nov (HCC)

Nombre Diana Compañía ClaseAprobación FDA

Dasatinibmúltiples dianas

BMSMolécula pequeña

solo Ph 1 ??

Sunitinibmúltiples dianas

PfizerMolécula pequeña

2006 Jan (RCC & GIST)

Erlotinib Erb1Genentech/Roche

Molécula pequeña

2005

Nilotinib Bcl-Abr NovartisMolécula pequeña

2007

Lapatinib Erb1/Erb2 GSKMolécula pequeña

2007 (HER2+ Seno)

Panitumumab

EGFR AmgenAnticuerpo monoclonal

2006

VandetanibRET/VEGFR/EGFR

AstraZeneca

Molécula pequeña

solo Ph 3 ?

E7080VEGFR2/VEGFR2

Eisai Co.Molécula pequeña

Aún no

NLRP3, cryopyrin, cold-induced autoinflammatory syndrome-1 [CIAS1], NALP3, PYPAF1, and CLR1.1)

Nod (nucleotide-binding oligimerization domain)-like receptors

ASC, PYCARD: adapter molecule (apoptosis-associated speck like protein)

PAMPs pathogen-associated molecular patterns

DAMPs damage-associated molecular patterns

TRX: inhibitor thioredoxin

TXNIP: thioredoxin-interacting protein

ASC: apoptosis-associated speck-like protein containi

pro-caspase-1: 45 kDa zymogen that undergoes autocatalytic processing