@phdthesis{Kaltdorf2020,
  author    = {Kaltdorf, Martin Ernst},
  title     = {Analyse von regulatorischen Netzwerken bei Zelldifferenzierung und in der Infektionsbiologie},
  doi       = {10.25972/OPUS-19852},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-198526},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2020},
  abstract  = {Das zentrale Paradigma der Systembiologie zielt auf ein m{\"o}glichst umfassendes Ver-st{\"a}ndnis der komplexen Zusammenh{\"a}nge biologischer Systeme. Die in dieser Arbeit angewandten Methoden folgen diesem Grundsatz. Am Beispiel von drei auf Basis von Datenbanken und aktueller Literatur rekonstruier-ten Netzwerkmodellen konnte in der hier vorliegenden Arbeit die G{\"u}ltigkeit analyti-scher und pr{\"a}diktiver Algorithmen nachgewiesen werden, die in Form der Analy-sesoftware Jimena angewandt wurden. Die daraus resultierenden Ergebnisse sowohl f{\"u}r die Berechnung von stabilen Systemzust{\"a}nden, der dynamischen Simulation, als auch der Identifikation zentraler Kontrollknoten konnten experimentell validiert wer-den. Die Ergebnisse wurden in einem iterativen Prozess verwendet werden um das entsprechende Netzwerkmodell zu optimieren. Beim Vergleich des Verhaltens des semiquantitativ ausgewerteten regulatorischen Netzwerks zur Kontrolle der Differenzierung humaner mesenchymaler Stammzellen in Chondrozyten (Knorpelbildung), Osteoblasten (Knochenbildung) und Adipozyten (Fett-zellbildung) konnten 12 wichtige Faktoren (darunter: RUNX2, OSX/SP7, SOX9, TP53) mit Hilfe der Berechnung der Bedeutung (Kontrollzentralit{\"a}t der Netzwerkknoten identifi-ziert werden). Der Abgleich des simulierten Verhaltens dieses Netzwerkes ergab eine {\"U}bereinstimmung mit experimentellen Daten von 47,2\%, bei einem widerspr{\"u}chlichen Verhalten von ca. 25\%, dass unter anderem durch die tempor{\"a}re Natur experimentel-ler Messungen im Vergleich zu den terminalen Bedingungen des Berechnung der stabilen Systemzust{\"a}nde erkl{\"a}rt werden kann. Bei der Analyse des Netzwerkmodells der menschlichen Immunantwort auf eine Infek-tion durch A. fumigatus konnten vier Hauptregulatoren identifiziert werden (A. fumi-gatus, Blutpl{\"a}ttchen, hier Platelets genannt, und TNF), die im Zusammenspiel mit wei-teren Faktoren mit hohen Zentralit{\"a}tswerten (CCL5, IL1, IL6, Dectin-1, TLR2 und TLR4) f{\"a}hig sind das gesamte Netzwerkverhalten zu beeinflussen. Es konnte gezeigt werden, dass sich das Aktivit{\"a}tsverhalten von IL6 in Reaktion auf A. fumigatus und die regulato-rische Wirkung von Blutpl{\"a}ttchen mit den entsprechenden experimentellen Resultaten deckt. Die Simulation, sowie die Berechnung der stabilen Systemzust{\"a}nde der Immunantwort von A. thaliana auf eine Infektion durch Pseudomonas syringae konnte zeigen, dass die in silico Ergebnisse mit den experimentellen Ergebnissen {\"u}bereinstimmen. Zus{\"a}tzlich konnten mit Hilfe der Analyse der Zentralit{\"a}tswerte des Netzwerkmodells f{\"u}nf Master-regulatoren identifiziert werden: TGA Transkriptionsfaktor, Jasmons{\"a}ure, Ent-Kaurenoate-Oxidase, Ent-kaurene-Synthase und Aspartat-Semialdehyd-Dehydrogenase. W{\"a}hrend die ersteren beiden bereits lange als wichtige Regulatoren f{\"u}r die Gib-berellin-Synthese bekannt sind, ist die immunregulatorische Funktion von Aspartat-Semialdehyd-Dehydrogenase bisher weitgehend unbekannt.},
  subject      = {Netzwerksimulation},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Kunz2017,
  author    = {Kunz, Meik},
  title     = {Systembiologische Analysen von Interaktionen: Zytokinine (Pflanzenpathogene), 3D-Zellkulturen (Krebstherapie) und Drugtargets},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-134911},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2017},
  abstract  = {Der Einsatz von computergest{\"u}tzten Analysen hat sich zu einem festen Bestandteil der biowissenschaftlichen Forschung etabliert. Im Rahmen dieser vorliegenden Arbeit wurden systembiologische Untersuchungen auf verschiedene biologische Themengebiete und Organismen angewendet. In diesem Zusammenhang liefert die Arbeit einen innovativen und interdisziplin{\"a}ren methodischen Ansatz. Die grundlegende Frage lautet: Wie verstehe und beschreibe ich Signalwege und wie kann ich sie beeinflussen? Der Ansatz verkn{\"u}pft verschiedene biologische Datens{\"a}tze und Datenebenen miteinander, beginnend vom Genom und Interaktionskontext {\"u}ber semiquantitative Simulationen hin zu neuen Interventionen und Experimenten, welche therapeutisch und biotechnologisch genutzt werden k{\"o}nnen. Die Analysen k{\"o}nnen auf diese Weise - zu einem besseren Verst{\"a}ndnis experimenteller Daten und biologischer Fragestellungen beitragen und erm{\"o}glichen ein systematisches Verst{\"a}ndnis der zugrunde liegenden Signalwege und Netzwerkeffekte (z.B. in Pflanzen). - Dar{\"u}ber hinaus erm{\"o}glichen sie die Identifizierung wichtiger funktioneller Hubproteine und die Entwicklung neuer therapeutischer Strategien f{\"u}r weitere experimentelle Testungen (z.B. Tumormodelle), - stellen zudem einen hilfreichen Schritt auf dem Weg zur personalisierten Medizin (z.B. lncRNAs und Tumormodelle) und Medikamentenentwicklung (z.B. Datenbank DrumPID) dar. (i) Als Grundlage wurde hierzu eine integrierte systembiologische Methode entwickelt, welche experimentelle Daten (z.B. Transkriptomdaten) hinsichtlich ihrer biologischen Funktionen untersucht und die Identifizierung relevanter funktioneller Cluster und Hubproteine erm{\"o}glicht. In einem ersten Teil wurden Analysen zum pflanzlichen Immunsystem durchgef{\"u}hrt. Mithilfe der entwickelten Methode wurden Genexpressionsdatens{\"a}tze von A. thaliana, die mit dem Pathogen Pst DC3000 infiziert wurden, untersucht, um den Einfluss verschiedener Virulenzfaktoren auf das Interaktom der Wirtspflanze zu untersuchen und neue Modulatoren einer CK-vermittelten Immunabwehr zu finden. In diesem Zusammenhang konnte gezeigt werden, dass die von Pst DC3000 sekretierten Abwehrstoffe wichtige pflanzliche Hormonsignalwege f{\"u}r die Immunabwehr in A. thaliana beeinflussen. Die Ergebnisse zeigen zudem, dass sich der Einfluss auf das Netzwerkverhalten der Effektorproteine und COR-Phytotoxine von dem der PAMPs unterscheidet, sich jedoch auch eine Regulierung gemeinsamer Signalwege und eine {\"U}berlappung der beiden Phasen der Immunantwort (PTI und ETI) in A. thaliana finden lassen. Die komplexe Immunantwort auf eine Infektion spiegelt sich zudem in einer h{\"o}heren Anzahl an funktionellen Clustern und Hubproteinen in Pst DC3000 gegen{\"u}ber den beiden untersuchten Mutanten wider, wobei sich f{\"u}r Pst DC3000 insbesondere ein stark vernetztes immunrelevantes Cluster um den JA-Signalweg zeigt. Weiterhin wurden anhand der entwickelten Methode wichtige Hubproteine f{\"u}r die Immunabwehr identifiziert. Als bedeutende Vertreter sind AHK2 und AAR14 zu nennen, welche Teil des Zweikomponentensystems der Signal{\"u}bertragung von CK sind und hierbei wichtige Modulatoren f{\"u}r eine CK-vermittelte Immunabwehr darstellen. (ii) Im zweiten Teil der Arbeit schließen sich Untersuchungen an einem in vitro-Experiment einer 2D- und 3D-Zellkultur einer HSP90-Behandlung in einem Lungentumormodell an. In diesem Zusammenhang wurden mithilfe der entwickelten Methode Unterschiede zwischen den beiden Zellkultursystemen gefunden, die das unterschiedliche Behandlungsansprechen erkl{\"a}ren, und f{\"u}r die beiden KRAS-mutierten Zelllinien A549 und H441 des 3D-Testsystems neue prognostische und therapeutische Kandidaten identifiziert. Hierbei haben die durchgef{\"u}hrten Analysen zwei funktionelle Cluster von Protein-Interaktionen um p53 und die STAT-Familie gefunden, welche eine Verbindung zu HSP90 haben und die entsprechenden Behandlungsunterschiede nach einer HSP90-Inhibierung zwischen den beiden Zellkultursystemen erkl{\"a}ren k{\"o}nnen. Unter Ber{\"u}cksichtigung des zelllinien-spezifischen Mutationshintergrunds wurde eine prognostische Markersignatur und daraus abgeleitet HIF1A f{\"u}r die H441-Zelllinie und AMPK f{\"u}r die A549-Zelllinie als neue therapeutische Targets gefunden, wobei die anschließend durchgef{\"u}hrten in silico-Simulationen einen potentiellen therapeutischen Effekt aufzeigen konnten. Weiterhin wurden wichtige experimentelle Readout-Parameter in ein in silico-Lungentumormodell integriert, wobei unter Einbeziehung des Mutationshintergrunds f{\"u}r die verwendeten Zelllinien die HSP90-Behandlung des 3D-Testsystems computergest{\"u}tzt abgebildet werden konnte. Im weiteren Verlauf wurden im in silico-Lungentumormodell Resistenzmechanismen nach einer Gefitinib-Behandlung mit bekanntem Mutationsstatus f{\"u}r die Zelllinien HCC827 und A549 untersucht und daraus folgend neue Therapieans{\"a}tze abgeleitet, die von potentieller klinischer Bedeutung sein k{\"o}nnen. Die durchgef{\"u}hrten in silico-Simulationen f{\"u}r HCC827 konnten hierbei zeigen, dass eine EGFR- und c-MET-Koaktivierung zu einer Gefitinib-Resistenz f{\"u}hren kann, wohingegen bei den A549 eine Komutation von KRAS und IGF-1R zu einem geringen Behandlungsansprechen beitr{\"a}gt. Die Simulationen lassen zudem erkennen, dass eine direkte Inhibierung der an der Resistenzentwicklung beteiligten Rezeptoren c-MET und IGF-1R in beiden F{\"a}llen nicht die bestm{\"o}gliche Therapiestrategie darstellt. In beiden Zelllinien konnte gezeigt werden, dass eine kombinierte Inhibierung von PI3K und MEK den bestm{\"o}glichen therapeutischen Effekt liefert, was demnach einen vielversprechenden Therapieansatz bei Gefitinib-resistenten Lungentumorpatienten darstellt. In einem weiteren Schritt wurde das therapeutische Potential der miRNA-21 im in silico-Modell f{\"u}r die HCC827-Zelllinie untersucht. Die durchgef{\"u}hrten Simulationen zeigen, dass eine miRNA-21-{\"U}berexpression zu einer Resistenzentwickung nach Gefitinib-Behandlung beitragen kann, wobei eine Inhibierung der miRNA-21 diesen Effekt umkehren kann. Die Ergebnisse lassen zudem erkennen, dass eine PTEN-Aktivierung als potentieller Marker einer erfolgreichen therapeutischen Inhibierung der miRNA-21 fungieren kann, wohingegen eine reduzierte miRNA-21-Expression als m{\"o}glicher Marker f{\"u}r eine erfolgreiche Gefitinib-Behandlung dienen kann. (iii) Im dritten Teil der Arbeit wurden systematisch RNA- und Protein-Interaktionen untersucht. Hierzu wurden integrierte systembiologische Analysen an neu identifizierten und funktionell bislang unbekannten lncRNAs durchgef{\"u}hrt. Die Analysen f{\"u}r die infolge einer Herzhypertrophie hochregulierte lncRNA Chast haben umfassend gezeigt, dass diese Proteine und Transkriptionsfaktoren regulieren und binden kann, welche die Signal{\"u}bertragung und Genexpression regulieren, aber auch eine Verbindung zum kardiovaskul{\"a}ren System und stressinduzierter Herzhypertrophie besitzt. Anhand der Ergebnisse l{\"a}sst sich schlussfolgern, dass Chast direkt und indirekt (a) Proteine binden und die Translation beeinflussen kann, zudem eine Chromatin-modifizierende Funktion besitzt und so die Transkription, z.B. f{\"u}r herz- und stress-assoziierte Gene, reguliert, und/oder (b) in einem negativen Feedbackloop seine eigene Transkription reguliert. Obwohl lncRNAs meist eine geringe Konservierung aufweisen, konnten die durchgef{\"u}hrten Analysen f{\"u}r Chast eine Sequenz-Struktur-Konservierung in S{\"a}ugetieren aufzeigen. Weiterhin haben die Untersuchungen an zwei hypoxie-induzierten lncRNAs in Endothelzellen gezeigt, dass die lncRNA MIR503HG eine hohe Sequenz-Struktur-Konservierung in S{\"a}ugetieren besitzt, wohingegen die LINC00323-003 eine geringe Konservierung aufzeigt. Dies untermauert die Tatsache, dass lncRNAs h{\"a}ufig eine geringe Konservierung aufweisen, was Untersuchungen in Modellorganismen hinsichtlich einer therapeutischen Nutzung schwierig machen. Da sich zahlreiche Untersuchungen auf Interaktionen und Signalwege konzentriert haben, wurde abschließend eine Datenbank entwickelt, welche Analysen von Protein-Interaktionen und Signalwegen nachhaltig voranbringt. Die entwickelte DrumPID-Datenbank stellt insbesondere die Interaktion zwischen einem Medikament und seinem Target in den Fokus und erm{\"o}glicht Analysen einzelner Interaktionen und beteiligter Signalwege, bietet zus{\"a}tzlich aber auch verschiedene Links zu anderen Datenbanken f{\"u}r individuelle weiterf{\"u}hrende Analysen. DrumPID erm{\"o}glicht ein geeignetes Medikament u. a. f{\"u}r ein vorgegebenes Zielprotein zu finden und dessen Wirkmechanismus und Interaktionskontext zu untersuchen, was zu einem besseren experimentellen Verst{\"a}ndnis beitragen kann. Zudem erlaubt DrumPID eine potentielle chemische Leitstruktur f{\"u}r ein Zielprotein zu entwickeln, was z.B. spezifisch ein parasitisches Protein inhibiert, ohne dabei einen toxischen Effekt im Menschen zu haben. Zahlreiche weitere Pharmakabeispiele belegen, dass DrumPID f{\"u}r den t{\"a}glichen wissenschaftlichen Gebrauch auf dem Gebiet der Analyse von Protein-Pharmaka-Interaktionen und der Medikamentenentwicklung geeignet ist. Die beschriebenen Ergebnisse der Promotionsarbeit wurden in f{\"u}nf Originalarbeiten, zwei {\"U}bersichtsartikeln und einem Buchteil, u. a. in Science Translational Medicine, ver{\"o}ffentlicht, sechs dieser Publikationen erfolgten im Rahmen von Erstautorschaften.},
  subject      = {Systembiologie},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Philippi2011,
  author    = {Philippi, Nicole},
  title     = {Modellierung von Signalwegen in verschiedenen biologischen Systemen},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-57690},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2011},
  abstract  = {Die Apoptose der Leberzellen ist abh{\"a}ngig von externen Signalen wie beispielsweise Komponenten der Extrazellul{\"a}ren Matrix sowie anderen Zell-Zell-Kontakten, welche von einer Vielfalt und Vielzahl an Knoten verarbeitet werden. Einige von ihnen wurden im Rahmen dieser Arbeit auf ihre Systemeffekte hin unter- sucht. Trotz verschiedener {\"a}ußerer Einfl{\"u}sse und nat{\"u}rlicher Selektion ist das System daraufhin optimiert, eine kleine Anzahl verschiedener und klar voneinander unterscheidbarer Systemzust{\"a}nde anzunehmen. Die verschiedenartigen Einfl{\"u}sse und Crosstalk-Mechanismen dienen der Optimierung der vorhandenen Systemzust{\"a}nde. Das in dieser Arbeit vorgestellte Modell zeigt zwei apoptotische sowie zwei nicht-apoptotische stabile Systemzust{\"a}nde, wobei der Grad der Aktivierung eines Knotens bis zu dem Moment stark variieren kann, in welchem der absolute Systemzustand selbst ver{\"a}ndert wird (Philippi et al., BMC Systems Biology,2009) [1]. Dieses Modell stellt zwar eine Vereinfachung des gesamten zellul{\"a}ren Netzwerkes und seiner verschiedenen Zust{\"a}nde dar, ist aber trotz allem in der Lage, unabh{\"a}ngig von detaillierten kinetischen Daten und Parametern der einzelnen Knoten zu agieren. Gleichwohl erlaubt das Modell mit guter qualitativer {\"U}bereinstimmung die Apoptose als Folge einer Stimulation mit FasL zu modellieren. Weiterhin umfasst das Modell sowohl Crosstalk-M{\"o}glichkeiten des Collagen-Integrin-Signalwegs, ebenso ber{\"u}cksichtigt es die Auswirkungen der genetischen Deletion von Bid sowie die Konsequenzen einer viralen Infektion. In einem zweiten Teil werden andere Anwendungsm{\"o}glichkeiten dargestellt. Hormonale Signale in Pflanzen, Virusinfektionen und intrazellul{\"a}re Kommunikation werden semi-quantitativ modelliert. Auch hier zeigte sich eine gute Ubereinstimmung der Modelle mit den experimentellen Daten.},
  subject      = {Systembiologie},
  language  = {de}
}