Prédiction de la réponse moléculaire à des perturbations mesurée sur des cellules uniques

Prediction of the molecular response to pertubations from single cell measurements

¹ Université de Liège, département de chimie, chimie-physique théorique, B6c, allée de la Chimie, 3, B4000 Liège, Belgique
² Crump institute for molecular imaging, department of molecular and medical pharmacology, university of California, department of chemistry and biochemistry, David Geffen school of medicine, Los Angeles, CA 90095, États-Unis

^* fremacle@ulg.ac.be

Résumé

Les effets de perturbations sur les voies de signalisation protéomiques ont été analysés à partir de la mesure de la réponse de cellules uniques. Cette approche expérimentale permet de quantifier les fluctuations de la réponse de l’expression d’une douzaine de protéines de cellule à cellule. L’analyse est basée sur une approche thermodynamique de la théorie de l’information, qui permet de dériver une version quantitative du principe de Le Châtelier et, ainsi, également de prédire la réponse moléculaire. Cette analyse a été appliquée à deux systèmes : la réponse de macrophages humains à un stress lipopolysaccharique, semblable à la réponse immune à des bactéries Gram négatif, et la réponse des voies de signalisation de la protéine mTOR (mammalian target of rapamycin) dans des cellules cancéreuses GBM (glioblastome multiforme) exposées à des pressions variables en oxygène.

Abstract

The response of protein signalization networks to perturbations is analysed from single cell measurements. This experimental approach allows characterizing the fluctuations in protein expression levels from cell to cell. The analysis is based on an information theoretic approach grounded in thermodynamics leading to a quantitative version of Le Chatelier principle which allows to predict the molecular response. Two systems are investigated: human macrophages subjected to lipopolysaccharide challenge, analogous to the immune response against Gram-negative bacteria and the response of the proteins involved in the mTOR signalizing network of GBM cancer cells to changes in partial oxygen pressure.