German Title: Computer-basierte Analyse des Interferon alpha Signalweges durch einen systembiologischen Modellierungs-Ansatz

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Abstract

In this thesis, signalling dynamics of the interferon alpha stimulated JAK/STAT pathway have been studied using a computational modelling approach. A model simulating the kinetic response of an interferon alpha stimulated Huh7.5 cell was developed using literature data and experimental measurements. The model was used for predictions regarding the kinetic behaviour of the signal transduction. IRF-9, a transcription factor necessary for the transcriptionally active ISGF-3 complex, was predicted to be a major contributor to the time dependent kinetic behaviour of the interferon alpha stimulated signal transduction. An overexpression of IRF-9 was predicted to enhance and accelerate the anti-viral response following interferon alpha stimulation. Furthermore, constitutive negative feedback by nuclear phosphatases and induced negative feedback by SOCS proteins were predicted to have a major impact on the JAK/STAT signalling pathway. Additionally, phosphatase protection of the ISGF-3 complex by DNA binding was proposed to be necessary for the observed kinetic measurements. Predictions regarding IRF-9 were validated by experimental measurements comparing wild-type cells to IRF-9 overexpression cells. Both cell lines showed the predicted behaviour after interferon alpha stimulation for active signal transducers. Furthermore, the effect was observed on a genetic level, as an array experiment showed upregulation and acceleration of prominent anti-viral genes such as Mx1 in the IRF-9 overexpressing cells in comparison to the wild-type environment. Therefore, overexpression of IRF-9 was identified as a method to enhance the JAK/STAT signalling pathway. A bioinformatical approach was used to predict underlying mechanisms controlling individual gene induction patterns observed in the array experiment. Results showed that hub-gene IRF1 could be involved in a transcriptional network controlling early and late anti-viral responses following interferon alpha stimulation. To improve model predictions and to identify key reactions for additional experimental design, a two-phase model reduction and parameter estimation approaches were performed. For the first reduction, the model was decreased from 61 free parameters to 33 free parameters. After a parameter fitting approach, the model retained its ability to accurately fit the experimental data. Furthermore, the second model reduction lead to a minimal model with 22 free parameters, which was able to fit the experimental data well.

Translation of abstract (German)

In dieser Dissertation wurde die Signaltransduktion des durch Interferon-Alpha stimulierten JAK/STAT Signalweges durch die Verwendung eines systembiologischen Modelling Ansatzes studiert. Ein Modell, das die kinetische Reaktion einer Interferon-Alpha stimulierten Huh7.5 Zelle abbildet, wurde unter Zuhilfenahme von experimentellen Messungen und publizierten Daten entwickelt. Mit Hilfe des Modells wurden Vorhersagen über das kinetische Verhalten der Signaltransduktion getätigt: Die Konzentration von IRF-9, ein Transkriptionsfaktor der Bestandteil des transkriptionell-aktiven ISGF-3 Komplexes ist, wurde durch die Analyse als wesentlicher Einfluss auf das zeitabhängige kinetische Verhalten des JAK/STAT Signalweg prognostiziert. Eine Überexpression von IRF-9 sollte demnach eine Beschleunigung und Verstärkung der anti-viralen Antwort nach Interferon-Alpha Stimulation zur Folge haben. Des Weiteren wurde konstitutive, negative Rückkopplung durch nukleare Phosphatasen sowie induzierte negative Rückkopplung durch Neusynthese von SOCS Proteinen als Haupteinflüsse auf das kinetische Verhalten des Signalweges vorhergesagt. Die Prognose bezüglich IRF-9 Überexpression wurde daraufhin experimentell validiert. Ein Vergleich von Wildtyp-Zellen und IRF-9 Überexpressions-Zellen zeigte nach Interferon-Stimulation das von dem Modell vorhergesagte Verhalten für aktive Signaltransduktion-Proteine. Des Weiteren wurde der Effekt auf der genetischen Ebene beobachtet, da ein entsprechendes Array-Experiment eine Hochregulation sowie eine Beschleunigung der Induktion von anti-viralen Genen, wie z.B. Mx1, zeigte. Demnach wurde die Überexpression von IRF-9 als Methode identifiziert, um den JAK/STAT Signalweg entscheidend zu verstärken. Um die Mechanismen der individuellen Gen-Induktions-Muster zu erklären, die während des Array Experimentes beobachtet wurden, wurde eine bioinformatische Analyse durchgeführt. Die Analyse ergab, dass das Hub-Gen IRF1 in einem transkriptionellen Netzwerk involviert sein könnte, das die frühe und späte anti-virale Antwort kontrollieren könnte. Um die Vorhersagen des Modells zu verbessern und die wesentlichen Reaktionen des Signalweges weiter einzugrenzen, was zu verbessertem Design von weiteren Experimenten führen könnte, wurde ein Zwei-Phasen Modellreduktionsansatz mit darauf folgenden Parameter-Schätzungen durchgeführt. Nach der ersten Reduktion wurde das Ursprungsmodell von 61 freien Parametern auf 33 freie Parameter reduziert, wobei das reduzierte Modell nach der entsprechenden Parameter-Schätzung die Fähigkeit beibehielt, sämtliche experimentelle Daten akkurat darzustellen. Die zweite Reduktion verkleinerte das Modell auf 22 freie Parameter, wobei dieses Modell weiterhin die experimentellen Daten gut darstellen konnte.