Sensitivity Analysis Aimed at Finding Potential Molecular Drug Targets

• Autorzy: Śmieja Jarosław , Kardyńska Małgorzata , Pudlo Marta

Identyfikatory

DOI

10.14708/ma.v47i2.6488

Warianty tytułu

PL

Analiza wrażliwości ukierunkowana na poszukiwanie molekularnych celów dla leków

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Sensitivity analysis has become one of the standard tools in analysis of models of intracellular processes. Various methods have been proposed, developer for either local or global sensitivity of systems under investigation. In this work, we propose a method that may be used to find potential molecular drug targets, taking into account heterogeneity of population of cells with respect to their responses to a particular drug agent.

PL

Analiza wrażliwości stała się jednym ze standardowych narzędzi w analizie modeli procesów wewnątrzkomórkowych. Do tej pory zaproponowano różne metody, opracowane dla lokalnej lub globalnej wrażliwości badanych systemów. W niniejszej pracy proponujemy metodę, która może być wykorzystana do znalezienia potencjalnych molekularnych celów leków, biorąc pod uwagę heterogeniczność populacji komórek w odniesieniu do ich odpowiedzi na konkretny lek.

Słowa kluczowe

EN

sensitivity analysis; signaling pathways; molecular drug targets

PL

analiza wrażliwości; szlaki sygnałowe; molekularne cele leków

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Matematyczne
• Czasopismo: Mathematica Applicanda
• Rocznik: 2019
• Tom: Vol. 47, no. 2
• Strony: 197--205
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., fot., rys., wykr.

Twórcy

autor

Śmieja Jarosław

• Silesian University of Technology, Institute of Automatic Control, Akademicka 16, Gliwice 44-100

autor

Kardyńska Małgorzata

• Silesian University of Technology, Institute of Automatic Control, Akademicka 16, Gliwice 44-100

autor

Pudlo Marta

• Silesian University of Technology, Institute of Automatic Control, Akademicka 16, Gliwice 44-100

Bibliografia

• [1] B. Hat, K. Puszynski, and T. Lipniacki. Exploring mechanisms of oscillations in p53 and nuclear factor-κB systems. IET Systems Biology, 3 (5):342-355, 2009. doi: 10.1049/iet-syb.2008.0156. Cited on p. 199.
• [2] M. Kardynska and J. Smieja. Sensitivity Analysis of Signaling Pathways in the Frequency Domain. In ITiB 2016: Information Technologies in Medicin, volume 472 of Advances in Intelligent Systems and Computing, pages 275-285. Springer, 2016. doi: 10.1007/978-3-319-39904-1_25. Cited on pp. 198 and 200.
• [3] A. Kremling. Systems biology: Mathematical modeling and model analysis. CRC Press, 2013. doi: 10.1201/b16050. Cited on p. 198.
• [4] M. P. Ochoa and P. M. Hoch. Global sensitivity analysis in bioreaktor networks, volume 29 of Computer Aided Chemical Engineering, pages 1436-1440. Elsevier, 2011. doi: 10.1016/B978-0-444-54298-4.50066-0. Cited on p. 198.
• [5] A. Prošek, M. Leskovar, and B. Mavko. Quantitative assessment with improved fast Fourier transform based method by signal mirroring. Nuclear Engineering and Design, 238 (10):2668-2677, 2008. doi: 10.1016/j.anucene.2014.09.051. Cited on p. 200.
• [6] K. Puszyński, A. Gandolfi, and A. d'Onofrio. The Pharmacodynamics of the p53-Mdm2 Targeting Drug Nutlin: The Role of Gene-Switching Noise. PLoS Comput Biol, 10 (12):e1004215, 2014. doi: 10.1371/journal.pcbi.1003991. Cited on p. 201.
• [7] A. Saltelli, M. Ratto, T. Andres, F. Campolongo, J. Cariboni, D. Gatelli, M. Saisana, and S. Tarantola. Global Sensitivity Analysis. The Primer. Global Sensitivity Analysis. The Primer. Wiley, 2008. doi: 10.1002/9780470725184. Cited on p. 198.
• [8] A. Saltelli, K. Aleksankina, W. Becker, P. Fennell, F. Ferretti, N. Holst, S. Li, and Q.Wu. Why so many published sensitivity analyses are false: A systematic review of sensitivity analysis practices. Environmental Modelling and Software, 114:29-39, 2019. doi: 10.1016/j.envsoft.2019.01.012. Cited on p. 198.
• [9] L. T. Vassilev, B. T. Vu, B. Graves, D. Carvajal, F. Podlaski, Z. Filipovic, N. Kong, U. Kammlott, C. Lukacs, C. Klein, N. Fotouhi, and E. A. Liu. In Vivo Activation of the p53 Pathway by Small-Molecule Antagonists of MDM2. Science, 303 (5659):844-848, 2004. doi: 10.1126/science.1092472. Cited on p. 201.
• [10] B. Vogelstein, D. Lane, and A. J. Levine. Surfing the p53 network. Nature, 408 (6810):307-310, 2000. doi: 10.1038/35042675. Cited on p. 199.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).