Conferences

Molekuláris hálózatok adaptációs folyamatai

Az előadás során néhány olyan modellt és vizsgálati eljárást mutatok be, amelyekkel a hálózatos kutatócsoportom (http://linkgroup.hu) tagjai komplex rendszerek adaptációját vizsgálják. A modellrendszerek közül vizsgáljuk a vastagbéltumor kialakulásának három stádiumát, a normál vastagbél-hám sejteket, a kezdeti tumornak megfelelő adenoma és az előrehaladott tumoros állapotnak megfelelő carcinoma állapotot. Megfigyeltük a hálózatos entrópia növekedését, majd csökkenését ezekben az esetekben. Adataink azt mutatják, hogy a jelátvitelben központi fehérjék szomszédjai is igen fontos gyógyszertargetek lehetnek a célzott kemoterápiás beavatkozások során. A másik modellrendszer a rákos őssejteknek, a "normál" tumorsejteknek és az egészséges sejteknek az összehasonlítása. Itt is a hálózatos entrópia növekedését figyeltük meg rákos őssejtek esetén a "normál" tumorsejtekhez képest. Rákos modellrendszerekben vizsgáljuk a jelátviteli hálózat által meghatározott állapottér attraktorait, az azok közötti lehetséges átmenetek valószínűségét és irányíthatóságát. Vizsgáljuk komplex, valós hálózatok a Hebb-szabály alapján történő "tanításának" és "újratanításának" hálózatszerkezeti következményeit is.

Biológiai hálózatok matematikai modellezése térben és időben

Kutatócsoportunk a sejtek növekedésének és osztódásának szabályzásáért felelős molekuláris hálózatok dinamikai viselkedését vizsgálja. A hasadó élesztő sejtek polarizáltan növekednek és ez a polarizáció szabályozottan változik a sejtciklus folyamán. A két rendszer kapcsoltságáért felelős molekuláris regulációs hálózat nem teljesen ismert. Bioinformatikai, modellezési és kísérleti módszerek kombinációjával felderítettük a szabályzó hálózat kulcselemeit és azok kölcsönhatásainak eredményeképp létrejövő dinamikai rendszer viselkedését. Az előadás összefoglalja ezeket az eredményeket és bemutatja a használt innovatív módszereket.

Az emberi agy gráfja

Az elmúlt években az MRI készülékek és a számítástechnikai háttér fejlődésével lehetővé vált az emberi agy gráfjának tanulmányozása. A neuron-szintű agygráf még az ecetmuslica 100 000 neuronja között sincs feltérképezve, így ma teljesen reménytelen az ember 80 milliárd neuronja közötti sejtszintű gráf megismerése. Azonban egy sokkal durvább, 1000 csúcsú agygráfot már az emberi agy esetében is fel tudunk építeni, itt a csúcsok az agy szürkeállományának 1-1,5 négyzetcentiméteres területeinek felelnek meg, és két csúcs össze van kötve éllel, ha egy diffúziós MRI alapú eljárással, az agy fehérállományában közvetlen összeköttetéseket találunk ezen két terület között. Kutatócsoportunk az amerikai Human Connectome Project adatait használva, több száz emberi agygráfot számolt ki, ezeket nyilvánosan elérhetővé tette, és sok, még sohasem vizsgált kérdést tanulmányozott az agygráfokra vonatkozóan. Többek közt megmutattuk, hogy a nők agygráfja - matematikai és számítógéptudományi értelemben - sokkal jobb összeköttetésekkel rendelkezik, mint a férfiaké. Létrehoztuk a Budapest Reference Conectome Szervert, amellyel - több száz agygráfot tekintve - a gyakori és a kevéssé gyakori kapcsolatokat lehet feltérképezni. Felderítettük, hogy mely agyterületek belső kapcsolatai között nagyobb és melyek között kisebb az egyéni változatosság. A "konszenzus konnektome dinamika" jelenség felfedezésével, véleményünk szerint, leírhatjuk az agyi kapcsolatok fejlődését is, és ez a jelenség felhasználhatónak tűnik sok agygráf-él irányítására is.