Development of an Analytical Tool to Characterize the Dynamics of Biological Systems Using Electrophysiological Traces

Fribourg Casajuana, Miguel Louis (2019). Development of an Analytical Tool to Characterize the Dynamics of Biological Systems Using Electrophysiological Traces. Thesis (Doctoral), E.T.S.I. Telecomunicación (UPM). https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.57438.

Description

Title: Development of an Analytical Tool to Characterize the Dynamics of Biological Systems Using Electrophysiological Traces
Author/s:
  • Fribourg Casajuana, Miguel Louis
Contributor/s:
  • Galocha Iragüen, Belen
  • Las Heras Andrés, Fernando
Item Type: Thesis (Doctoral)
Date: 2019
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Department: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Las respuestas celulares a estímulos críticos para su función están organizadas en forma de redes que integran múltiples procesos más sencillos. Las técnicas experimentales actuales únicamente nos permiten visualizar y medir estos procesos a nivel molecular en algunos casos extremadamente favorables. Por tanto, y para el avance de nuestro entendimiento de las respuestas fisiológicas, es crucial el desarrollo de herramientas y métodos que nos permitan extraer a partir de la respuesta celular global (macroscópica) que podemos medir, la dinámica de los distintos procesos a nivel molecular (microscópicos) así como la relación entre los mismos. En esta tesis se presenta el desarrollo de un método híbrido computacional/analítico para realizar dicha tarea: la herramienta SYSMOLE (SYStems-based MOLecular kinetic scheme Extractor). SYSMOLE utiliza teoría de identificación de sistemas con el fin de obtener una función de transferencia entre el estímulo (entrada) y la respuesta global de la célula (salida) en el dominio transformado de Laplace. Una vez caracterizada dicha función de transferencia, SYSMOLE obtiene una cadena de Markov o modelo cinético molecular asociado a la misma utilizando un proceso de clasificación e imponiendo ciertas restricciones biológicas para condicionar el problema. Primero utilizamos trazas sintéticas para evaluar las prestaciones de SYSMOLE en términos de velocidad de convergencia, obtención del modelo cinético molecular correcto, y robustez frente al ruido. Después examinamos el funcionamiento de SYSMOLE en su aplicación al análisis de trazas electrofisiológicas de canales de calcio activados durante la despolarización de la membrana, y mostramos que SYSMOLE no sólo obtiene el modelo cinético molecular que describe la activación e inactivación de dichos canales, sino que también identifica correctamente el mecanismo de acción de la nifedipina, un bloqueador de canales de calcio utilizado clínicamente para tratar enfermedades cardiovasculares. Finalmente, presentamos la aplicación de SYSMOLE al estudio de la farmacología y señalización de una nueva clase de fármacos antipsicóticos cuya diana es un complejo heteromérico de receptores acoplados a proteínas G. Los resultados indican que la herramienta desarrollada en esta tesis es capaz de obtener modelos cinéticos moleculares relevantes a partir de trazas electrofisiológicas y que puede ser de utilidad para el estudio de una amplia gama de sistemas biológicos. ----------ABSTRACT---------- Overall cellular responses to biologically-relevant stimuli are mediated by networks of simpler lower-level processes. Although information about some of these processes can now be obtained by visualizing and recording events at the molecular level, this still only possible in especially favorable cases. Therefore the development of methods to extract the dynamics and relationships between the different lower-level (microscopic) processes from the overall (macroscopic) response remains a crucial challenge in the understanding of many aspects of physiology. In this thesis we describe the development of a hybrid computational-analytical method to accomplish this task, the SYStems-based MOLecular kinetic scheme Extractor (SYSMOLE). SYSMOLE utilizes system-identification input-output analysis to obtain a transfer function between the stimulus and the overall cellular response in the Laplace-transformed domain. It then derives a Markov-chain state molecular kinetic scheme uniquely associated with the transfer function by means of a classification procedure and an analytical step that imposes general biological constraints. We first tested SYSMOLE with synthetic data and evaluated its performance in terms of its rate of convergence to the correct molecular kinetic scheme and its robustness to noise. We then examined its performance on real experimental traces by analyzing macroscopic calciumcurrent traces elicited by membrane depolarization. SYSMOLE derived the correct, previously known molecular kinetic scheme describing the activation and inactivation of the underlying calcium channels and correctly identified the accepted mechanism of action of nifedipine, a calcium-channel blocker clinically used in patients with cardiovascular disease. Finally, we applied SYSMOLE to study the pharmacology of a new class of glutamate antipsychotic drugs and their crosstalk mechanism through a heteromeric complex of G protein-coupled receptors. Our results indicate that our methodology can be successfully applied to accurately derive molecular kinetic schemes from experimental macroscopic traces, and we anticipate that it may be useful in the study of a wide variety of biological systems.

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Item ID: 57438
DC Identifier: http://oa.upm.es/57438/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:57438
DOI: 10.20868/UPM.thesis.57438
Deposited by: Archivo Digital UPM 2
Deposited on: 10 Dec 2019 10:58
Last Modified: 10 Jun 2020 22:30
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