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Titre

non renseigné


Titre en anglais

systems biology of ewing’s tumor: high-throughput phenotyping and mathematical modeling

Nom de l'appel à projet (acronyme)

PLBIO09

Année de financement

2009

Financement attribué par

Institut national du cancer

Porteur principal

DELATTRE Olivier , INSERM U830
Institut Curie
26, rue d'Ulm
75248 PARIS Cedex 05

Équipes associées

ZINOVYEV Andréi / Institut Curie


Présentation

Résumé

contexte scientifique: le sarcome d'ewing est la deuxième tumeur pédiatrique de l'os la plus fréquente. elle est caractérisée dans 85% des cas par une translocation chromosomique menant à l'expression d'un facteur de transcription chimérique: ews-fli1. ce dernier est transformant dans des modèles cellulaires et animaux. bien que des cibles, voies de signalisation relatives à ews-fli1 aient été identifiées, un descriptif global de la maladie reste nécessaire. dans ce but, la collaboration entre une équipe de biologie des tumeurs et une équipe de bioinformatique constitue une approche puissante et novatrice. basées sur des données expérimentales (profilage transcriptomique de lignées cellulaires) et sur la littérature biologique, nous avons généré un réseau d'influence autour d'ews-fli1. la cohérence de ce dernier à été validée expérimentalement ainsi que par des outils bioinformatiques construits à cet effet. ces résultats ont été obtenus dans le cadre d'un projet multidisciplinaire (anr-sitcon). description du projet : l'ensemble des données, outils relatifs au sarcome d'ewing (transciptome , cgh, mirna sur lignées et patients, réseau d'influence et outils bioinformatiques développés pour le projet sitcon) seront implémentés pour une approche dite de « biologie des systèmes ». une description moléculaire globale du sarcome d'ewing autour de la signalisation de l'oncogène ews-fli1 sera construite. cette description, fondée sur des réseaux théoriques d'interactions de gènes, devrait permettre d'anticiper les effets phénotypiques induits par certaines perturbations. cela conduira à identifier et sélectionner des gènes clés de la biologie du sarcome d'ewing - ces derniers seront systématiquement étudiés sur la plateforme de phénotypage à haut débit disponible dans notre institut (biophenics). les gènes sélectionnés seront (1) surexprimés dans le sarcome d'ewing par rapport à des tissus humains normaux (2) modulés pas ews-fli1 et, ou (3) des cibles directes de ews-fli1. finalement, cette sélection sera affinée manuellement (cibles thérapeutiques, données de la littérature?) afin d'obtenir 100-200 gènes. des lignées cellulaires de sarcome d'ewing (incluant celles ayant un shrna inductible contre ews-fli1) seront criblées (sirna, cdna) sur la plateforme biophenics. les phénotypes suivants seront principalement observés : la prolifération, l'apoptose et la différentiation. d'un point de vue théorique, des modèles mathématiques seront appliqués aux sous-réseaux de gènes développés durant le projet sitcon. les confrontations entre les résultats expérimentaux et les prédictions théoriques seront permanentes de façon à affiner la modélisation mathématique et suggérer de nouvelles expériences. afin d'améliorer la cohérence du réseau, les gènes produisant des modifications phénotypiques majeures seront étudiés sur puces à adn. finalement, une approche combinatoire (hypothèse synthétique létale) d'inhibition de gènes prédits par la modélisation dynamique pourra être testée. résultats attendus : ? identification de nouveaux gènes, voies de signalisations cruciaux pour le sarcome d'ewing ? identification de nouvelles interconnexions entre voies de signalisation ? construction de modèles dynamiques de la signalisation du cancer ? découverte (de combinaisons) de perturbations modifiant fortement les phénotypes tumoraux du sarcome d'ewing (conséquences en termes de thérapies ciblées uniques ou synthétiques létales) ? répercussion pour la recherche sur le cancer en général : bien que le principal agent tumoral dans le sarcome d'ewing soit un unique oncogène (ews-fli1), sa modulation affecte néanmoins des centaines de gènes. la construction et la validation de ce réseau d'influence devraient être l'un des tous premiers modèles dynamique global dans la signalisation du cancer. dès lors, ce modèle pourrait servir comme référence pour de futures études en biologie des systèmes décrivant des cancers plus complexes (nécessitant des événements multiples pour l'obtention un phénotype tumoral)

Résumé en anglais

scientific context: ewing's sarcoma is the second most frequent pediatric bone tumor. it is characterized in 85% of cases by a chromosomal translocation which leads to the expression of a chimeric transcription factor: ews-fli1. this oncogene is transforming in various cell and animal models. although important ews-fli1 transcription targets and altered pathways have been described, a comprehensive understanding of the disease remains to be achieved. for this, synergism between experimental expertise and computational biology may constitute a very powerful approach. in the frame of previous anr-sitcon program we have generated various experimental data including gene profiling of ews-fli1-inducible cell models and of tumours, ews-fli1 chip-seq data, mirna and cgh analyses. based on these experimental data and on literature knowledge, we constructed a first version of an annotated influence network of ews-fli1 effects that was validated using small scale silencing, qpcr experiments and home-made software. description of the project: we plan to further integrate all genomic data that have been generated in the frame of the sitcon project using a « systems biology » approach. this involves the construction of a global molecular description of ewing sarcoma through ews-fli1 oncogene signalling. this will be based on computational models describing interactions between many genes (network representation), and should enable to predict phenotypical outcomes upon gene perturbations. this will enable to identify and select genes particularly relevant to ewing sarcoma biology that will be thoroughly studied using the high throughput platform for phenotypical screening available in our institute (biophenics). selected genes will be: (1) over-expressed in ewing's sarcoma as compared to a collection of normal human tissue, (2) modulated by ews-fli1 and, or (3) direct binding targets of ews-fli1. finally, best candidates will be curated upon objectives criteria (druggability, literature knowledge?) in order to select 100-200 genes. the biophenics platform will be used to silence or over-express selected genes in ewing's cell lines (including cell-lines that have an inducible shrna against ews-fli1). phenotypic read out will mainly concern cell proliferation, apoptosis and differentiation potential. computationally, mathematical models will be applied to (parts of) the influence genes network developed within sitcon project. confrontations between experimental results and theoretical predictions will be permanent, in order to refine mathematical modelling and suggest new experimental investigations. in order to improve the coherence of the network, microarray profiling with genes leading to the most drastic phenotypical changes will be performed. finally, we will consider combination of genes silencing (synthetic lethal hypothesis) predicted by the dynamical modeling of the genes network. the high-throughput experimental platform will be used to test these predictions, through multiple sirnas silencing. expected results: ? identification of crucial genes, pathways in ewing's sarcoma (in addition to the previously described). ? identification of new pathways interconnection ? construction of dynamical models of cancer signaling ? discovery of (combination of) perturbations modifying strongly tumor phenotypes (consequences for single targeted therapies and synthetic lethal approaches) ? repercussion on cancer research in general: although ewing's sarcoma driving force is caused by a single oncogene (ews-fli1), its modulation affects hundreds of genes. the construction and the validation of this influence network should be one of the very first global dynamical models of cancer signaling. this model should serve as reference for future systems biology studies describing more complex (multi events) cancers.

Carte

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Institut Curie

26, rue d'Ulm

75248 PARIS CEDEX Cedex 05