dc.contributor.author
Pandey, Vikash
dc.date.accessioned
2018-06-07T22:01:12Z
dc.date.available
2014-11-07T12:27:50.947Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/8758
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-12957
dc.description.abstract
The rate of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) such as steatosis and
nonalcoholic steatohepatitis (NASH) in populations is continuing to grow
vigorously and became a worldwide public health issue. To understand the liver
disease progression one needs to investigate complex interactions occurring
within biological systems. Systems biology tries to understand the
interactions within biological systems by means of mathematical models.
Exploiting this approach I want to describe interactions of genes, proteins
and metabolites that are involved in nonalcoholic fatty liver disease.
Molecular data from liver tissue samples of three mouse strains (A/J, C57Bl6
and PWD) under two different conditions:
3,5-diethoxycarbonyl-1,4-dihydrocollidine (DDC)-treated and untreated
(control) were analyzed. Each of these mouse strains shows different degrees
of the disease under DDC treatment displaying high, low, and no
steatohepatitis-like phenotypes for A/J, C57Bl6 and PWD, respectively. In this
work I performed pathway analysis using gene expression data of mouse liver
samples and identified metabolism of histidine, beta-alanine, purine along
with glycolysis and gluconeogenesis pathways as top hit candidates that may be
involved in liver dysfunction. Furthermore, gene expression and metabolite
data of the arachidonic acid metabolism were found to be deregulated and this
pathway was used for kinetic modeling. Genes and metabolites of
S-adenosylmethionine (SAMe) metabolism were found to be perturbed under DDC-
treatment. In addition, I have developed a novel enrichment analysis approach
that may be used for identification of the most relevant fully coupled modules
in a disease context. The approach includes three steps: 1) obtain fully
coupled reactions which represent a module, 2) use gene expression data of a
disease context to obtained marked correlated modules and 3) select modules in
which at least one gene is differentially expressed between normal and disease
conditions. Aforementioned steps are used to identify liver disease specific
modules such as modules of pentose phosphate pathway and hepatic SAMe
metabolism which are linked to oxidative stress. Furthermore, I also
identified a module of cholesterol metabolism which is linked to apoptosis
along with a module of pyrimidine catabolism, for which experimentally
measured genes and metabolites were also found to be deregulated. The goal was
to identify modules for which genes and metabolites are perturbed under DDC-
treatment. The identified modules may be involved in liver disease and they
can be used to build kinetic models for better understanding of the liver
disease progression. Thus, in addition to enrichment analysis of fully coupled
modules, I developed an approach which is based on elementary flux modes
(EFMs). In this approach initially differentially regulated metabolites due to
DDC-treatment were identified. Then reactions which can produce differentially
regulated metabolites were used as a target set. For each reaction in the
target set, 50 EFMs that contain the reaction were identified. After that,
gene expression data of mouse liver samples were used to select important EFMs
that may be involved in the liver disease progression. I identified two EFMs:
one EFM comprises differentially regulated metabolites L-arginine, ornithine
and putrescine and another EFM comprises differentially regulated metabolites
D-glucose, L-glutamine and L-asparagine. I introduced a mGX-FBA method which
is a modified version of the previously published GX-FBA method. Differences
between metabolic flux levels among mouse strains may provide a better
understanding of the reasons behind NAFLD. To address this, I performed an in
silico flux-based analysis using E-Flux and the modified mGX-FBA method by
incorporating gene expression data of the mouse model. Furthermore, during the
course of my thesis I compared the results of both methods, E-Flux and mGX-
FBA, and validated the results with experimental data. The change of flux
through metabolic pathways may change metabolic concentrations. Due to the
absence of experimental flux data for mouse liver samples it is difficult to
assess in silico predicted flux regulation. However, in silico flux regulation
may give a hint about the regulation of metabolic concentrations. Hence, to
observe the flux regulation I colored metabolic maps with the deviation of
fluxes between DDC-treated versus control. Different degrees of flux
regulation was identified through cholesterol biosynthesis among all three
mouse strains. The concentration of desmosterol that is a downstream
metabolite of cholesterol biosynthesis was found to be regulated at different
degrees. The regulation of desmosterol concentration is inline with the flux
regulation of cholesterol biosynthesis among all three strains. In addition,
to understand whether one can speculate about the prediction of flux
regulation in metabolic pathways based on gene regulation I used bile acid
synthesis and cholesterol biosynthesis pathways. For these pathways, I
observed that based on gene expression data it is difficult to estimate flux
regulation, but the integration of gene expression data using E-Flux improves
the prediction of flux regulation. I introduced novel objective functions for
measuring the readout of steatosis and steatohepatitis. To construct an
objective function for steatosis I used metabolites which are involved in the
formation of lipid droplets (LDs), while for steatohepatitis an objective
function integrating both metabolites that are involved in LDs formation and
metabolites involved in oxidative stress was used. Gene expression data of
liver samples of all three mouse strains were incorporated to a mouse
metabolic model and obtained objective values were validated with strain's
phenotypic data. I also constructed an objective function with metabolites
which may be involved in cell proliferation. Cell proliferation is used as a
readout of hepatocellular carcinoma (HCC). Applying these functions I
performed an in silico drug target analysis in which potential drug candidates
for steatosis, steatohepatitis and HCC were identified. Cholesterol metabolism
and triacylglycerol synthesis were found as top hits that contain the largest
number of potential drug target candidates. Out of 78 identified potential
drug candidates, 7 were found to be approved by the Food and Drug
Administration (FDA) as anticancer drugs. Metabolite concentrations can be
viewed as end points of perturbations occurring at the gene level, so that
changes of gene expression might explain changes in metabolite concentrations.
I proposed a novel hypothesis to predict changes in metabolite concentrations
between two conditions based on gene expression data. To address this, I have
developed a Petri net-based method (MPN) and used it to simulate the
arachidonic acid model. As an alternative to MPN, Monte Carlo ODE-based
simulation was used, but both methods cannot predict the metabolic
concentrations in the real range of experimental data. To overcome this, I
have developed a fitted detailed kinetic model of the arachidonic acid
metabolism that comprises metabolites that are markedly deregulated due to
DDC-treatment in all three mouse strains.
de
dc.description.abstract
Die Rate der nichtalkoholischen Fettlebererkrankungen (NAFLD), wie Steatose
und nichtalkoholische Steatohepatitis (NASH) nimmt kontinuierlich zu und ist
zu einem weltweiten Gesundheitsproblem geworden. Um die Entstehung dieser
Lebererkrankungen besser zu verstehen bedarf es einer detaillierten
Untersuchung der komplexen Interaktionsnetzwerke lebender Systeme.
Systembiologie versucht die komplexen Netzwerke biologischer Systeme mit Hilfe
mathematischer Modelle besser zu verstehen. In der vorliegenden Arbeit
versuche ich unter Verwendung dieses Ansatzes die Interaktionen zwischen
Genen, Proteinen und Metaboliten in der nichtalkoholischen Fettlebererkrankung
besser zu beschreiben. Für diese Analyse lagen molekulare Daten zu Leberproben
dreier Mausstämme (A/J, C57Bl6 und PWD) vor, die einer Behandlung mit DDC
(3,5-diethoxycarbonyl-1,4-dihydrocollidine) unterzogen wurden, die als
Modellsystem für die nichtalkoholische Fettlebererkrankung dient, wobei die
drei Mausstämme unterschiedliche Ausprägungen der Erkrankung zeigen, die von
hoch in A/J über niedrig in C57Bl6 bis zu keiner Steatohepatitis in PWD
reicht. Im Rahmen dieser Arbeit habe ich auf Basis entsprechender
Transkriptomdaten eine Pathway-Analyse durchgeführt, bei der unter anderem der
Arachidonsäurestoffwechsel als dereguliert gefunden wurde, was auch durch
weitere Metabolitdaten untermauert werden konnte, und daher Gegenstand einer
entsprechenden mathematischen Modellierung war. Des Weiteren wurden
Transkriptom- und Metabolitdaten des S-Adenosylmethionin (SAMe)-Metabolismus
als dereguliert durch DDC-Behandlung gefunden. Ferner habe ich eine neue
Methode zur Anreicherungsanalyse entwickelt, die für die Identifizierung
vollständig gekoppelter Module genutzt werden kann. Der Ansatz beinhaltet drei
Schritte: 1) Identifizierung vollständig gekoppelter Reaktionen, die ein Modul
darstellen, 2) die Filterung dieser Module auf Basis von Genexpressionsdaten,
und 3) die Selektion relevanter Module, in denen wenigstens ein Gen
differentiell reguliert ist zwischen gesundem und krankem Zustand. Dieser
Ansatz wurde verwendet um spezifische Module der Lebererkrankung im
Modellsystem zu finden. So wurde z.B. ein Modul des Pentosephosphatwegs oder
des SAMe-Metabolismus identifiziert, die mit oxidativem Stress assoziiert
sind. Das Ziel war es somit hier Module zu identifizieren, die sowohl in den
Expressionsdaten als auch in den metabolischen Daten im DDC-Modellsystem
verändert sind, und somit am Krankheitsprozess beteiligt sein können. Die
identifizierten Module tragen daher zu einem besseren Verständnis der
Krankheitsentstehung bei und können als Ausgangspunkt für weitere kinetische
Modellierungen dienen. Zudem habe ich einen entsprechenden Ansatz auch auf
Basis von elementaren Flussmodi entwickelt. Des Weiteren habe ich eine
modifizierte Form der auf der Flux-Balance-Analyse basierenden GX-FBA Methode
entwickelt. Änderungen im metabolischen Flussverhalten können zu einem
besseren Verständnis der Ursachen von NAFLD beitragen. Hierfür habe ich eine
vergleichende Flussanalyse mit Hilfe der Methoden E-Flux und der von mir
modifizierten GX-FBA Methode auf Basis der vorliegenden Genexpressionsdaten
durchgeführt und diese Methoden diesbezüglich auch verglichen. Mit dieser
Analyse konnten unter anderem Unterschiede im Cholesterol- und Gallensäure-
Metabolismus identifiziert werden. Um den Grad von Steatose und
Steatohepatitis in silico beurteilen zu können, habe ich neue Zielfunktionen
definiert, die die Bildung von Lipidtröpfchen berücksichtigen. Des Weiteren
wurde eine Zielfunktion erstellt, die den Grad der Zellproliferation
beschreibt und als Maßstab für die Leberkrebsentstehung verwendet werden kann.
Diese Zielfunktionen wurden genutzt, um neue Ziele für potentielle Medikamente
für Steatosis, Steatohepatitis oder Leberkrebs zu identifizieren. Von den 78
hierbei identifizierten Kandidaten gibt es schon zu 7 entsprechende
Medikamente, die von der FDA (Food and Drug Administration) zugelassen sind.
Änderungen in den Konzentrationen von Metaboliten können als Folge einer
geänderten Genexpression interpretiert werden. Um diesen Zusammenhang für die
qualitative und quantitative Modellierung zu nutzen, schlage ich hier eine auf
einer Petri Netz-Simulation beruhenden Analyse vor und vergleiche diese mit
einer Monte Carlo-basierten am Beispiel des hier entwickelten
Arachidonsäurestoffwechselmodells, sowie einem Modell, bei dem die kinetischen
Parameter mit Hilfe einer Parameteroptimierung an die experimentellen Daten
angepasst wurden. Dabei zeigt das parameteroptimierte Modell deutlich die
besten Vorhersagen.
en
dc.format.extent
XIII, 158 S.
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
Constraint-based modeling
dc.subject
Arachidonic acid metabolism
dc.subject
Parameter optimization
dc.subject.ddc
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::610 Medizin und Gesundheit
dc.title
Metabolic modeling of different degrees of steatohepatitis in mice
dc.contributor.contact
vikashkt.bhu@gmail.com
dc.contributor.firstReferee
Prof. Alexander Bockmayr
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Hans Lehrach
dc.date.accepted
2014-10-27
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000097819-1
dc.title.translated
Metabolische Modellierung verschiedener Grade der Steatohepatitis in Mäusen
de
refubium.affiliation
Mathematik und Informatik
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000097819
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000016039
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open access