German Title: Variabilität in zellulären Signaltransduktionsnetzwerken

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Abstract

Cellular variability is fundamental to physiological reality but usually unattended in signaling models. This thesis introduces the new approach of cell ensemble models, which describe biochemical signal transduction networks in heterogeneously behaving cells. Cell ensemble models comprise sets of coupled ordinary differential equations describing protein concentration trajectories in different cells, which are linked by boundary conditions restricting models to physiological limitations. Simultaneous description of single-cell and population data facilitated model discrimination and improved the accuracy of parameter estimations. The approach was applied in two biochemical systems, programmed cell death and the intracellular traffic of erythropoietin receptors. An experimental method was developed to quantify the enzymatic activity of caspase-8, which initializes programmed cell death, in single cells. The analytic solution of a death receptor oligomerization model was combined with cell ensemble models of caspase-8 activation. An activation mechanism, which implies positive feedback, was predicted and experimentally validated. Simulations based on estimated multivariate log-normal distributions of initial cellular protein concentrations clarified the functional roles of involved signaling proteins. In a similar manner, a cell ensemble model was applied to characterize cell-to-cell variability in intracellular erythropoietin receptor transport. The new approach might support optimization of therapeutic applications targeting heterogeneous populations of cancer cells.

Translation of abstract (German)

Zelluläre Variabilität entspricht der physiologischen Realität aber bleibt in Modellen üblicherweise unbeachtet. Im Rahmen der Doktorarbeit wurde eine neue Vorgehensweise entwickelt, biochemische Signaltransduktionsnetzwerke in sich verschiedenartig verhaltenden Zellen durch zelluläre Ensemble-Modelle zu beschreiben. Zelluläre Ensemble-Modelle enthalten Netzwerke gekoppelter gewöhnlicher Differentialgleichungen zur Beschreibung der Trajektorien von Proteinkonzentrationen in verschiedenen Zellen, welche durch bestimmte Randbedingungen gekoppelt sind, um den Bezug zu physiologischen Gegebenheiten zu gewährleisten. Durch die Beschreibung experimenteller Einzelzell- und Populationsdaten im selben Modell konnte die Modelldiskrimination erleichtert und die Genauigkeit der Parameterschätzung verbessert werden. Die Vorgehensweise wurde in zwei biochemischen Systemen, dem programmierten Zelltod und dem intrazellulären Transport von Erythropoietinrezeptoren, angewandt. Eine experimentelle Technik wurde entwickelt, um die Aktivität des Enzyms Caspase-8, welches den Zelltod initiiert, in einzelnen Zellen zu quantifizieren. Die analytische Lösung eines Modells zur Oligomerisation von Zelltodrezeptoren wurde mit einem zellulären Ensemble-Modell der Caspase-8 Aktivierung verknüpft. Ein Aktivierungsmechanismus, welcher positives Feedback impliziert, konnte vorhergesagt und experimentell bestätigt werden. Vorhergesagte multivariate logarithmische Normalverteilungen initialer Proteinkonzentrationen ermöglichten Simulationen, um funktionelle Rollen involvierter Signaltransduktionsproteine zu analysieren. In ähnlicher Weise konnte durch ein zelluläres Ensemble-Modell die Variabilität der intrazellulären Transportkinetik von Erythropoietinrezeptoren charakterisiert werden. Die neue Vorgehensweise kann zur Optimierung therapeutischer Anwendungen beitragen, die auf eine heterogene Population von Krebszellen gerichtet sind.