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ECHO, the executable CHOndrocyte: A computational model to study articular chondrocytes in health and disease.
Cellular Signalling ( IF 4.4 ) Pub Date : 2019-12-11 , DOI: 10.1016/j.cellsig.2019.109471 Stefano Schivo 1 , Sakshi Khurana 2 , Kannan Govindaraj 2 , Jetse Scholma 2 , Johan Kerkhofs 3 , Leilei Zhong 4 , Xiaobin Huang 2 , Jaco van de Pol 5 , Rom Langerak 6 , André J van Wijnen 7 , Liesbet Geris 8 , Marcel Karperien 2 , Janine N Post 2
Cellular Signalling ( IF 4.4 ) Pub Date : 2019-12-11 , DOI: 10.1016/j.cellsig.2019.109471 Stefano Schivo 1 , Sakshi Khurana 2 , Kannan Govindaraj 2 , Jetse Scholma 2 , Johan Kerkhofs 3 , Leilei Zhong 4 , Xiaobin Huang 2 , Jaco van de Pol 5 , Rom Langerak 6 , André J van Wijnen 7 , Liesbet Geris 8 , Marcel Karperien 2 , Janine N Post 2
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Computational modeling can be used to investigate complex signaling networks in biology. However, most modeling tools are not suitable for molecular cell biologists with little background in mathematics. We have built a visual-based modeling tool for the investigation of dynamic networks. Here, we describe the development of computational models of cartilage development and osteoarthritis, in which a panel of relevant signaling pathways are integrated. In silico experiments give insight in the role of each of the pathway components and reveal which perturbations may deregulate the basal healthy state of cells and tissues. We used a previously developed computational modeling tool Analysis of Networks with Interactive Modeling (ANIMO) to generate an activity network integrating 7 signal transduction pathways resulting in a network containing over 50 nodes and 200 interactions. We performed in silico experiments to characterize molecular mechanisms of cell fate decisions. The model was used to mimic biological scenarios during cell differentiation using RNA-sequencing data of a variety of stem cell sources as input. In a case-study, we wet-lab-tested the model-derived hypothesis that expression of DKK1 (Dickkopf-1) and FRZB (Frizzled related protein, WNT antagonists) and GREM1 (gremlin 1, BMP antagonist) prevents IL1β (Interleukin 1 beta)-induced MMP (matrix metalloproteinase) expression, thereby preventing cartilage degeneration, at least in the short term. We found that a combination of DKK1, FRZB and GREM1 may play a role in modulating the effects of IL1β induced inflammation in human primary chondrocytes.
中文翻译：
ECHO，可执行的软骨细胞：一种研究关节软骨细胞在健康和疾病中的计算模型。
计算模型可用于研究生物学中的复杂信号网络。但是，大多数建模工具都不适合数学背景很少的分子细胞生物学家。我们已经建立了一个基于视觉的建模工具来研究动态网络。在这里，我们描述了软骨发育和骨关节炎的计算模型的发展，其中整合了一组相关的信号通路。在计算机模拟实验中，我们洞察了每种途径组分的作用，并揭示了哪些扰动可能会破坏细胞和组织的基础健康状态。我们使用先前开发的计算建模工具交互式网络分析（ANIMO）生成了一个活动网络，该活动网络整合了7条信号转导路径，从而形成了一个包含50个以上节点和200个交互的网络。我们进行了计算机模拟实验，以表征细胞命运决定的分子机制。该模型用于模拟细胞分化过程中的生物学情况，使用各种干细胞来源的RNA测序数据作为输入。在案例研究中，我们对模型衍生的假设进行了湿实验室测试，该假设是DKK1（Dickkopf-1）和FRZB（毛躁相关蛋白，WNT拮抗剂）和GREM1（格林姆林1，BMP拮抗剂）的表达阻止IL1β（白介素1）的假说。 β）诱导的MMP（基质金属蛋白酶）表达，从而至少在短期内防止软骨变性。
更新日期：2019-12-11
中文翻译：
ECHO，可执行的软骨细胞：一种研究关节软骨细胞在健康和疾病中的计算模型。
计算模型可用于研究生物学中的复杂信号网络。但是，大多数建模工具都不适合数学背景很少的分子细胞生物学家。我们已经建立了一个基于视觉的建模工具来研究动态网络。在这里，我们描述了软骨发育和骨关节炎的计算模型的发展，其中整合了一组相关的信号通路。在计算机模拟实验中，我们洞察了每种途径组分的作用，并揭示了哪些扰动可能会破坏细胞和组织的基础健康状态。我们使用先前开发的计算建模工具交互式网络分析（ANIMO）生成了一个活动网络，该活动网络整合了7条信号转导路径，从而形成了一个包含50个以上节点和200个交互的网络。我们进行了计算机模拟实验，以表征细胞命运决定的分子机制。该模型用于模拟细胞分化过程中的生物学情况，使用各种干细胞来源的RNA测序数据作为输入。在案例研究中，我们对模型衍生的假设进行了湿实验室测试，该假设是DKK1（Dickkopf-1）和FRZB（毛躁相关蛋白，WNT拮抗剂）和GREM1（格林姆林1，BMP拮抗剂）的表达阻止IL1β（白介素1）的假说。 β）诱导的MMP（基质金属蛋白酶）表达，从而至少在短期内防止软骨变性。
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