Dra. Claudia Hallal Calleros
ANÁLISIS DE VÍAS DE
SEÑALIZACIÓN ASOCIADAS A
SÍNDROME METABÓLICO
Regulación de procesos celulares
 Diferenciación, crecimiento, sobrevivencia,
muerte.
 Activados por diversos estímulos....
SÍNDROME METABÓLICO
 La complejidad multifactorial del SM da
como resultado la alteración de muchas
moléculas involucrada...
Biología de sistemas
 Para entender los mecanismos complejos se han
generado herramientas que generan datos masivos.
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Herramientas para modelación y simulación para
aplicaciones biológicas, repositorios y bases de datos en
línea.
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 Utilizan diferentes lenguajes computacionales.
 Carecen de la capacidad de transformar formatos.
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http://www.genome.jp/kegg/pathway.html
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(KEGG).
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Vías de señalización expresivas
 Visualización dinámica: permite la interacción del
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Petri nets
 Grafos bipartitas, constan de arcos y de nodos, que son
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Petri nets
 Varios niveles de abstracción
 Visualización dinámica
 Expresivas
 Dinámicas
 Automatizable
SISTEMA INMUNE
Y SÍNDROME METABÓLICO
 La respuesta inmune y la regulación metabólica
están estrechamente relacionadas.
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 Activación del sistema inmune innato controla el
metabolismo de macronutrientes y promueve el
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 Existe fuerte correlación entre la inflamación
y la obesidad, la resistencia a la insulina, y la
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inflamatorias involucradas en
Síndrome metabólico
NLRP3 inflammasoma
 Plataforma de proteína esencial para la activación de
caspasas inflamatorias y la subsecuente madurac...
Citocinas
 Factor de necrosis tumoral alfa (TNF alfa) puede
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Receptores Toll like (TLR)
 Son proteínas importantes en la respuesta inmune innata.
 Reconocen estructuras conservadas ...
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Objetivo
 Generar un mapa de vías de señalización
expresivas, importantes en los procesos
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Tejido de aorta
 MS se asocia con un aumento en la rigidez del tejido de
la aorta, que es un predictor de morbi-mortalida...
MÉTODOS
 Modelo animal: 6 ratas Wistar, macho,
normoglicémicas, de 300 a 400 g, alimentadas con una
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 Extracción de RNA: Método de un solo paso con
isotiocianato de guanidina/fenol/cloroformo, usando
TRIzol. Se cuantificó ...
RESULTADOS
Microarreglos de expresión
Comparación del grupo SM con el grupo Cr:
 Genes expresados diferencialmente: 1883
 genes sob...
http://www.cva.itesm.mx/sysbiology/pages/software.html
Concurrent Dynamic Visualizations With Expressive
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Estudio de vías de señalización
Vía de señalización de la Insulina
Plazas azules: sobreregulados
Plazas rojas: subregulados
Modelos NLRP3
KEGG
KEGG
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multiprotein complexes called inflammasomes. These...
NLRP3
sinónimos
 NALP: NACHT, LRR and PYD domains-containing
protein 3
 Cryopyrin
 CLR1.1: caterpiller-like receptor 1....
 Dr. David Escárcega
 Ing. Diana García
 M.F. Jorge Alberto García
 Dr. Alejandro Nieto
Nombre Diana Compañía Clase
Aprobación
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Anticuerpo
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Aprobación
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PYPAF1, and CLR1.1)
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Análisis de vías de señalización asociadas a síndrome metabólico
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Memorias 2013 - 5a Conferencia Científica Anual sobre Síndrome Metabólico - Presentación Tabajos Libres Orales -
MÓDULO: RESISTENCIA A LA INSULINA Y SÍNDROME METABÓLICO - Análisis de vías de señalización asociadas a síndrome metabólico
* Claudia Hallal C., Alejandro Nieto R., Jorge A. García D., David Escárcega C., Diana García

(Facultad de Farmacia, Universidad Autónoma del Estado de Morelos, Instituto Tecnólogico y de Estudios Superiores de Monterrey)

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Análisis de vías de señalización asociadas a síndrome metabólico

  1. 1. Dra. Claudia Hallal Calleros ANÁLISIS DE VÍAS DE SEÑALIZACIÓN ASOCIADAS A SÍNDROME METABÓLICO
  2. 2. Regulación de procesos celulares  Diferenciación, crecimiento, sobrevivencia, muerte.  Activados por diversos estímulos.  Finamente regulados en el organismo.  En esta regulación están involucradas múltiples vías de señalización que se integran en redes moleculares complejas  Entender el funcionamiento y el comportamiento de las redes biológicas permite el desarrollo de fármacos y métodos diagnósticos.
  3. 3. SÍNDROME METABÓLICO  La complejidad multifactorial del SM da como resultado la alteración de muchas moléculas involucradas en múltiples vías de señalización.  Alto grado de complejidad en la caracterización e identificación de los mecanismos moleculares.  Dificulta el desarrollo de fármacos eficaces y seguros y de métodos diagnósticos
  4. 4. Biología de sistemas  Para entender los mecanismos complejos se han generado herramientas que generan datos masivos.  Con los microarreglos se generan miles de datos en células o tejidos normales o alterados.  El reto: análisis de los datos.  Fuera de la capacidad de humana, requiere herramientas computacionales.  Estudio de múltiples genes, proteínas y sus interacciones, estructuradas como sistemas complejos en vías de señalización.
  5. 5. Herramientas para modelación y simulación para aplicaciones biológicas, repositorios y bases de datos en línea. Pathguide (http://www.pathguide.org/)  Protein-Protein Interactions  Metabolic Pathways  Signaling Pathways  Pathway Diagrams  Transcription Factors / Gene Regulatory Networks  Protein-Compound Interactions  Genetic Interaction Networks  Protein Sequence Focused
  6. 6.  Utilizan diferentes lenguajes computacionales.  Carecen de la capacidad de transformar formatos.  No tienen la capacidad de integrar datos experimentales.  Carecen de representaciones expresivas  Carecen de visualización dinámica (imágenes estáticas).  Carecen de posibilidad de manipulación.  No estan disponibles con acceso libre. ALGUNAS DEBILIDADES
  7. 7. KEGG PATHWAY Database http://www.genome.jp/kegg/pathway.html  Kyoto Encyclopaedia of Genes and Genomes (KEGG).  Una de las más representativas.  De las más completa.  Múltiples organismos.  Libre acceso.  PERO Diagramas no expresivos. [Kanehisa M. 2008].
  8. 8. Vías de señalización expresivas  Visualización dinámica: permite la interacción del usuario con la red  Expresivas: permiten definir las interacciones entre sus componentes  Funcionamiento  Comportamiento  Facilitar el análisis  Facilitar la interpretación  Permitir la manipulación
  9. 9. Petri nets  Grafos bipartitas, constan de arcos y de nodos, que son de dos tipos: plazas y transiciones.  Plazas: circulos, modelan elementos pasivos del sistema, por ejemplo componentes biológicos (genes proteínas).  Transiciones: barras, elementos activos, eventos, por ejemplo reacciones químicas (fosforilación, reclutamiento).  Arcos: flechas, unen a los nodos relacionados. Murata 1989).
  10. 10. Petri nets  Varios niveles de abstracción  Visualización dinámica  Expresivas  Dinámicas  Automatizable
  11. 11. SISTEMA INMUNE Y SÍNDROME METABÓLICO  La respuesta inmune y la regulación metabólica están estrechamente relacionadas.  Muchos aspecos del SM se han asociado con inflamación crónica inplicando al sistema inmune como posible causal del SM[Bosello, O. 2000, Zamboni, M. 1993, Olaiz- Fernández, G. 2006, Friedman, J.M. 1998, Lee, Y. 2001]  Entre los principales factores de riesgo que caracterizan al SM se incluye un estado proinflamatorio (Grundy, S. M. 2006).  El funcionamiento de una es dependiente de la otra.
  12. 12.  Activación del sistema inmune innato controla el metabolismo de macronutrientes y promueve el SM y arterosclerosis [Zamboni, M. 1993, Olaiz- Fernández, G. 2006, Friedman, J.M. 1998, Lee, Y. 2001].  Los ácidos grasos pueden alterar el sistema inmune e inducir algunos de sus efectos biológicos[Bergman, R.N. 2000, Holm, C. 2003, Belfrage, P. 1982, Sztalryd, C. 2003, Sengenes, C. 2000, Arner, P. 2005, Kuo, L.E. 2007].
  13. 13.  Existe fuerte correlación entre la inflamación y la obesidad, la resistencia a la insulina, y la arterosclerosis.  No se comprende a profundidad el mecanismo de como el sistema inmune afecta esta enfermedadmetabolica .  Se necesita el entendimiento profundo de las vias de señalización involucradas en esta patología.
  14. 14. Vías de señalización inflamatorias involucradas en Síndrome metabólico
  15. 15. NLRP3 inflammasoma  Plataforma de proteína esencial para la activación de caspasas inflamatorias y la subsecuente maduración y activación de sus substratos, las pro-formas inactivas de citocinas pro-inflamatorias  Puede ser activado por moléculas derivadas del huésped que son abundantes en individuos obesos: Exceso de ATP, glucosa, ceramidas, especies reactivas de oxígeno, LDL oxidado, ácido úrico y cristales de colesterol (Schroder K, 2010).  La activación de esta vía en tejido graso ocurre en individuos obesos
  16. 16. Citocinas  Factor de necrosis tumoral alfa (TNF alfa) puede activar componentes inflamatorios como el factor nuclear kappa-B (NFkappaB), e inhibir la señalización de la insulina (Lebovitz HE 2003).  IL-1 e IL-8 son activadas por la vía del Inflamasoma  Respuestas mediadas por Il-1 dan lugar a la resistencia a la insulina a nivel de tejido graso, hígado y músculo de animales obesos.
  17. 17. Receptores Toll like (TLR)  Son proteínas importantes en la respuesta inmune innata.  Reconocen estructuras conservadas en microorganismos (lípidos de pared celular).  También tienen un papel importante en el sistema digestivo.  El SM y la enfermedad ateroesclerótica cardiovascular se relacionan con ingesta de SFA (ácidos grasos libres) y con inflamación.  La acumulación de SFA favorece la inflamación.  TLR4 es necesario para que la ingesta de SFA induzca obesidad, resistencia a la insulina e inflamación vascular.
  18. 18. PPAR  The acute phase response (APR) classically refers to the rapid reprogramming of gene expression and metabolism in response to inflammatory cytokine signaling.  Acute phase protein (APP) levels being connected to metabolic syndrome disorders.  PPAR modulation has been stated between the principal factors of this syndrome (Tenebaum A, 2004).  PPAR-alpha interferes with several steps of the inflammatory cytokine signaling cascade in the hepatocyte and is a regulator of the inflammatory response (Zambon A 2006).
  19. 19. Objetivo  Generar un mapa de vías de señalización expresivas, importantes en los procesos inflamatorios relacionados con SM.  Utilizamos un modelo animal de SM.  Analizamos los cambios en los niveles génicos en de ratas sanas comparadas con ratas enfermas.  Generamos redes biológicas expresivas basadas en redes de petri para analizar los datos generados con microarreglos de un modelo animal con SM.  Utilizando el software BiopathXplore
  20. 20. Tejido de aorta  MS se asocia con un aumento en la rigidez del tejido de la aorta, que es un predictor de morbi-mortalidad cardiovascular.  La rigidez arterial es un determinante en las alteraciones de la presión de pulso, que se asocia con eventos coronarios.  La rigidez de la aorta es un posible mecanismo causal de el alto riesgo cardiovascular asociado al SM
  21. 21. MÉTODOS  Modelo animal: 6 ratas Wistar, macho, normoglicémicas, de 300 a 400 g, alimentadas con una dieta estándar. Tres ratas admistradas con dieta alta en grasa (HFD) intragástrica, y posterior administración de STZ.  Disección de tejido de aorta: Se administró pentobarbital (35mg/Kg)y se sacrificaron por dislocación cervical. El tejido se colocó en soln. estabilizadora (RNAlaterTM, QIAGEN) y se mantuvo a -70°.
  22. 22.  Extracción de RNA: Método de un solo paso con isotiocianato de guanidina/fenol/cloroformo, usando TRIzol. Se cuantificó usando NanoDrop ® ND-1000 Spectrophotometer, y la integridad se monitoreó por electroforesis microcapilar.  Microarreglos: El RNA se amplificó, marcó e hibridizó en microarreglos de expresión de rata. Se escaneó en un GeneChip Scanner 3000 7G, obteniendo la intesnidad de fluorescencia de cada transcrito.  Rat Gene 1.0 ST Array (Affymetrix)  Número total de sondas de 722,254.  No. estimado de genes 27,342 (11 pares de sondas por gen).
  23. 23. RESULTADOS
  24. 24. Microarreglos de expresión Comparación del grupo SM con el grupo Cr:  Genes expresados diferencialmente: 1883  genes sobreregulados (up-regulated): 925  genes subregulados (down-regulated): 958
  25. 25. http://www.cva.itesm.mx/sysbiology/pages/software.html
  26. 26. Concurrent Dynamic Visualizations With Expressive Petri Net Representations to Enrich the Understanding of Biological and Pathological Processes: an Application to Signaling Pathways. F. Ramos*1, C. Hallal2, A. Nieto3, D. García4, J. Berúmen5, D. Escárcega*6 1, 4 6 , Tecnológico de Monterrey, Campus Cuernavaca. 2, 3 Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Facultad de Farmacia 5 Hospital General de México. Journal of Applied Research and Technology Vol. 10, October 2012, 766-782
  27. 27. Estudio de vías de señalización
  28. 28. Vía de señalización de la Insulina Plazas azules: sobreregulados Plazas rojas: subregulados
  29. 29. Modelos NLRP3
  30. 30. KEGG
  31. 31. KEGG A set of NLRs induces caspase-1 activation through the assembly of multiprotein complexes called inflammasomes. These NLRs include NALP1, NALP3 and Ipaf. The inflammasomes are critical for generating mature proinflammatory cytokines in concert with Toll-like receptor signaling pathway.
  32. 32. NLRP3 sinónimos  NALP: NACHT, LRR and PYD domains-containing protein 3  Cryopyrin  CLR1.1: caterpiller-like receptor 1.1  NALP3: NOD-like receptor family, pyrin domain containing 3  CIAS1: cold induced autoinflammatory syndrome 1  NLRP3; AGTAVPRL; AII; AVP; C1orf7; CIAS1; CLR1.1; FCAS; FCU; MWS; NALP3; PYPAF1
  33. 33.  Dr. David Escárcega  Ing. Diana García  M.F. Jorge Alberto García  Dr. Alejandro Nieto
  34. 34. Nombre Diana Compañía Clase Aprobación FDA Bevacizumab VEGF Genentech Anticuerpo monoclonal 2004 Colorrectal BIBW 2992 EGFR/Erb2 Boehringer Ingelheim Molécula pequeña Aún no Cetuximab Erb1 Imclone/BMS Anticuerpo monoclonal 2006 Mar (SCCHN) Imatinib Bcr-Abl Novartis Molécula pequeña 2001 (CML) Trastuzumab Erb2 Genentech/Roche Anticuerpo monoclonal 1998 Gefitinib EGFR AstraZeneca Molécula pequeña Ranibizumab VEGF Genentech Anticuerpo monoclonal 2006 (AMD) Pegaptanib VEGF OSI/Pfizer Molécula pequeña 2004 (AMD) Sorafenib múltiples dianas Onyx/Bayer Molécula pequeña 2005 Dec (Riñón)/ 2007 Nov (HCC)
  35. 35. Nombre Diana Compañía Clase Aprobación FDA Dasatinib múltiples dianas BMS Molécula pequeña solo Ph 1 ?? Sunitinib múltiples dianas Pfizer Molécula pequeña 2006 Jan (RCC & GIST) Erlotinib Erb1 Genentech/R oche Molécula pequeña 2005 Nilotinib Bcl-Abr Novartis Molécula pequeña 2007 Lapatinib Erb1/Erb2 GSK Molécula pequeña 2007 (HER2+ Seno) Panitumumab EGFR Amgen Anticuerpo monoclonal 2006 Vandetanib RET/VEGFR/E GFR AstraZeneca Molécula pequeña solo Ph 3 ? E7080 VEGFR2/VEGF R2 Eisai Co. Molécula pequeña Aún no
  36. 36. NLRP3, cryopyrin, cold-induced autoinflammatory syndrome-1 [CIAS1], NALP3, PYPAF1, and CLR1.1) Nod (nucleotide-binding oligimerization domain)-like receptors ASC, PYCARD: adapter molecule (apoptosis-associated speck like protein) PAMPs pathogen-associated molecular patterns DAMPs damage-associated molecular patterns TRX: inhibitor thioredoxin TXNIP: thioredoxin-interacting protein ASC: apoptosis-associated speck-like protein containi pro-caspase-1: 45 kDa zymogen that undergoes autocatalytic processing

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