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URL:https://www.i2m.univ-amu.fr/evenements/inference-des-causes-moleculair
 es-des-switches-phenotypiques-celia-biane/
SUMMARY:Célia Biane (Université Paris-Saclay): Inférence des causes mol
 éculaires des switches phénotypiques - Célia Biane
DESCRIPTION:Célia Biane: Inférence des déterminants moléculaires des sw
 itches phénotypiques.\n-\nUn défi majeur de la recherche contre le cance
 r est de déterminer les mutations génétiques responsables des phénotyp
 es cancéreux des cellules et inversement\, des actions de médicaments pe
 rmettant l’initiation de la mort de ces cellules cancéreuses. Un tel d
 éfi requiert d’établir des relations causales entre les effets molécu
 laires des mutations et des médicaments à leur conséquence sur les phé
 notypes. Nous proposons un cadre théorique où les mutations et les actio
 ns des médicaments sont représentées comme des modifications topologiqu
 es des réseaux moléculaires provoquant une reprogrammation du phénotype
  cellulaire. Nous introduisons les réseaux Booléens contrôlés qui perm
 ettent l’implémentation d’actions topologiques par des variables de c
 ontrôle et proposons un algorithme d’inférence des actions minimales c
 ausales permettant d’atteindre des comportements attendus aux états sta
 bles de la dynamique. Enfin\, nous validons notre approche sur un modèle 
 de régulation du switch apoptosis/prolifération en inférant de façon a
 utomatique des gènes causaux et des cibles thérapeutiques du Cancer du S
 ein.\n-\nInference of the molecular determinants of phenotypic switches\n-
 \nA major challenge in cancer research is to determine the genetic mutatio
 ns causing the cancerous phenotype of cells and conversely\, the actions o
 f drugs initiating programmed cell death in cancer cells. However\, such a
  challenge is compounded by the complexity of the genotype-phenotype relat
 ionship and requires to relate the molecular effects of mutations and drug
 s to their consequences on cellular phenotypes. We propose a theoretical f
 ramework where mutations and drug actions are seen as topological perturba
 tions of molecular networks inducing cell phenotypic reprogramming. We int
 roduce Boolean control networks where these topological network actions ar
 e modelled by control parameters. Based on this framework\, we present a n
 ew algorithm using abductive reasoning principles that infers the minimal 
 causal topological actions leading to an expected behavior at the stable s
 tates of the dynamics. We validate the framework on a model of network reg
 ulating the proliferation/apoptosis switch by automatically discovering dr
 iver genes and therapeutic targets in Breast Cancer.\n-\nhttps://www.resea
 rchgate.net/profile/Celia_Biane\n\n&nbsp\;
CATEGORIES:Séminaire,MABioS
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