Optimizing Therapeutic Targets for Breast Cancer Using Boolean Network Models
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Informations:
Pesc publication
As redes reguladoras de genes booleanos permitem a análise dinâmica de sistemas biológicos característicos do funcionamento celular. Sua abstração de alto nível do sistema biológico em estudo é compensada por sua capacidade de fornecer informações úteis sobre sistemas dinâmicos de tamanho considerável.
Esta tese propõe o uso de redes booleanas para modelar uma rede reguladora de genes relacionada ao câncer de mama. Por meio da modelagem dinâmica da rede analisada, foi possível identificar os elementos mais críticos do sistema para a definição de um determinado fenótipo celular relacionado ao câncer.
Além disso, esta dissertação apresenta uma metodologia capaz de otimizar, em nível computacional, o número de alvos identificados na experimentação celular in vitro. As simulações computacionais indicam que ela poderia induzir a morte celular em uma célula cancerosa inibindo um conjunto reduzido de genes-alvo.
Boolean gene regulatory networks allow for the dynamic analysis of biological systems characteristic of cellular functioning. Their high-level abstraction of the biological system under study is compensated by their ability to provide helpful information on dynamic systems of considerable size.
This thesis proposes using Boolean networks to model a gene regulatory network related to breast cancer. Through the dynamic modeling of the analyzed network, it was possible to identify the most critical elements of the system for the definition of a particular cellular phenotype related to cancer.
In addition, this dissertation presents a methodology capable of optimizing, at a computational level, the number of targets identified in cell experimentation in vitro. Computational simulations indicate that it could induce cell death in a cancer cell by inhibiting a reduced set of target genes.