Abstract-Hypoxia är en följd av minskningen i syre som når vävnaderna i kroppen. Det är en framträdande egenskap hos de flesta solida tumörer och är känt för att främja malign progression, metastaserande kapacitet, resistens mot kemoterapi, och leder till dålig patient prognos. När en cell utsätts för hypoxisk stress initieras en kaskad av cellsignaler genom en familj av transkriptionsfaktorer som kallas hypoxia inducerbara faktorer (HIF). Under hypoxi stabiliserar och går HIF in i kärnan och binder till DNA via hypoxia-responselementet (HRE) och leder till översättning av nedströmsgener. Beslut om anpassning eller celldöd beror på omfattningen av hypoxisk stress som cellerna ställs inför. Korrekt förståelse av hypoxisk stress svar är avgörande för att förstå mekanismen för tumörcell anpassning till hypoxi och för att utveckla effektiva terapeutiska åtgärder. I den här artikeln utvecklar vi en Boolesk nätverksmodell med riktad läkemedelsintervention i en cell som efterliknar ihållande hypoxi. Denna hypoxiska väg kombineras med vägar som hjälper cellen att anpassa sig till situationen eller genomgå celldöd. Det är kopplat till apoptos, cellöverlevnad och energiproduktion via p53/Mdm2, PI3k/Akt/mTOR respektive Glykolys/TCA cykelvägar. I denna modell har vi inkorporerat åtta kända cancerläkemedel som riktar sig till dessa vägar. Genom simuleringar har vi identifierat läkemedelskombinationer som gav övergripande fördelar för cellen i jämförelse med inget interventionsfall. I tillämpliga fall är det beteende som förutses av denna modell i överensstämmelse med experimentella observationer från den publicerade litteraturen. Index Terms-Boolean nätverk (BN), hypoxisk stress, metformin, riktad behandling, terapeutisk intervention.
I REF tillämpar författarna den digitala metoden för hypoxia stress svarsväg för att erhålla effektiva terapeutiska åtgärder.
Hypoxia Stress Response Pathways: Modeling and Targeted Therapy
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'journal': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}