A comparison of mechanistic signaling pathway activity analysis methods

This is a pre-copyedited, author-produced version of an article accepted for publication in Briefings in Bioinformatics following peer review. The version of record Amadoz, A., et al. (2018). "A comparison of mechanistic signaling pathway activity analysis methods." Briefings in Bioinformatics. is available online at: https://doi.org/10.1093/bib/bby040This work was supported by grants SAF2017-88908-R from the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness and “Plataforma de Recursos Biomoleculares y Bioinformáticos” PT13/0001/0007 from the ISCIII, both co-funded with European Regional Development Funds (ERDF), and EU H2020-INFRADEV-1-2015-1 ELIXIR-EXCELERATE (ref. 676559)

SigHotSpotter: scRNA-seq-based computational tool to control cell subpopulation phenotypes for cellular rejuvenation strategies.

SUMMARY: Single-cell RNA-sequencing is increasingly employed to characterize disease or ageing cell subpopulation phenotypes. Despite exponential increase in data generation, systematic identification of key regulatory factors for controlling cellular phenotype to enable cell rejuvenation in disease or ageing remains a challenge. Here, we present SigHotSpotter, a computational tool to predict hotspots of signaling pathways responsible for the stable maintenance of cell subpopulation phenotypes, by integrating signaling and transcriptional networks. Targeted perturbation of these signaling hotspots can enable precise control of cell subpopulation phenotypes. SigHotSpotter correctly predicts the signaling hotspots with known experimental validations in different cellular systems. The tool is simple, user-friendly and is available as web-server or as stand-alone software. We believe SigHotSpotter will serve as a general purpose tool for the systematic prediction of signaling hotspots based on single-cell RNA-seq data, and potentiate novel cell rejuvenation strategies in the context of disease and ageing. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: SigHotSpotter is at https://SigHotSpotter.lcsb.uni.lu as a web tool. Source code, example datasets and other information are available at https://gitlab.com/srikanth.ravichandran/sighotspotter. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online

Deciphering Genomic Heterogeneity and the Internal Composition of Tumour Activities through a Hierarchical Factorisation Model

Genomic heterogeneity constitutes one of the most distinctive features of cancer diseases, limiting the efficacy and availability of medical treatments. Tumorigenesis emerges as a strongly stochastic process, producing a variable landscape of genomic configurations. In this context, matrix factorisation techniques represent a suitable approach for modelling such complex patterns of variability. In this work, we present a hierarchical factorisation model conceived from a systems biology point of view. The model integrates the topology of molecular pathways, allowing to simultaneously factorise genes and pathways activity matrices. The protocol was evaluated by using simulations, showing a high degree of accuracy. Furthermore, the analysis with a real cohort of breast cancer patients depicted the internal composition of some of the most relevant altered biological processes in the disease, describing gene and pathway level strategies and their observed combinations in the population of patients. We envision that this kind of approaches will be essential to better understand the hallmarks of cancer.Peer ReviewedPostprint (published version

Estudio de la heterogeneidad regulatoria en cáncer y sus implicaciones en la medicina personalizada

Tesis por compendio[ES] El cáncer es la segunda causa de muerte en el mundo y se caracteriza principalmente por la proliferación descontrolada de las células que forman el tumor. Aunque el desarrollo de un tumor es posible debido a ciertos procesos comunes desencadenados por la desregulación del equilibrio existente entre los componentes moleculares de una célula y sus elementos de control, existe una gran heterogeneidad en los mecanismos a través de los cuales ocurre dicha desregulación. Gracias al desarrollo de nuevas tecnologías de secuenciación ha sido posible observar como esta heterogeneidad no solo se observa entre los distintos tipos de tumores sino entre las propias células de un mismo tumor. La caracterización de la heterogeneidad tumoral ha tenido un gran impacto en la comprensión de la enfermedad y el desarrollo de nuevas terapias dirigidas. Por este motivo, con el fin de mejorar la caracterización de alteraciones en los distintos mecanismos regulatorios, en esta tesis se han desarrollado dos metodologías con gran potencial para su aplicación en la medicina personalizada y que permiten estudiar la heterogeneidad inter e intratumoral de los estados de activación de elementos reguladores. En primer lugar, se desarrolló una metodología que permite determinar en una muestra el estado de activación de los factores de transcripción (FTs) a partir de la expresión de los genes a los que regula. Se aplicó la metodología para realizar un análisis sistemático de varios cánceres (conocido como estudios pan-cáncer) en el que se caracterizó por primera vez el escenario regulatorio de 52 FTs en 11 tipos de cáncer distintos. Además, al poder obtener valores de activación individuales para cada muestra, fue posible observar correlaciones entre la activación de algunos FTs con la supervivencia, sugiriendo así su uso como marcadores pronósticos. En segundo lugar, se desarrolló otra metodología en la que se emplea un modelo mecanístico para determinar el estado de activación de alrededor de 1000 circuitos de señalización a partir de datos de experimentos transcriptómicos de células únicas (scRNAseq). El uso de este modelo mecanístico en datos de scRNAseq de 4 pacientes de glioblastoma, además de mostrar la heterogeneidad intratumoral presente en las muestras, ha permitido realizar intervenciones in silico para simular el efecto de distintas drogas sobre las células. De esta manera, ha sido posible describir posibles mecanismos mediante los cuales un grupo de células pueden evitar el efecto de una terapia dirigida. Las metodologías desarrolladas en esta tesis, así como los resultados obtenidos tras su aplicación supone una valiosa fuente de información para el desarrollo de marcadores de diagnóstico, pronóstico y respuesta que ayuden a entender mejor los distintos niveles de heterogeneidad presentes en cáncer, y así, poder aumentar la eficacia de las terapias dirigidas.[CA] El càncer és la segona causa de mort al món i es caracteritza principalment per la proliferació descontrolada de les cèl·lules que formen el tumor. Encara que el desenvolupament d'un tumor és possible a causa de certs processos comuns desencadenats per la desregulació de l'equilibri existent entre els components moleculars d'una cèl·lula i els seus elements de control, hi ha una gran heterogeneïtat en els mecanismes a través dels quals s'aconseguix aquesta desregulació. Gràcies a el desenvolupament de noves tecnologies de seqüenciació ha sigut possible observar com aquesta heterogeneïtat no només s'observa entre els diferents tipus de tumors sinó entre les pròpies cèl·lules d'un mateix tumor. La caracterització de l'heterogeneïtat tumoral ha tingut un gran impacte en la comprensió de la malaltia i el desenvolupament de noves teràpies dirigides. Per aquest motiu, per tal de millorar la caracterització d'alteracions en els diferents mecanismes reguladors, en aquesta tesi s'han desenvolupat dues metodologies amb gran potencial per a la seua aplicació en la medicina personalitzada i que permeten estudiar l'heterogeneïtat inter i intratumoral dels estats de activació d'elements reguladors. En primer lloc es va desenvolupar una metodologia que permet determinar en una mostra l'estat d'activació dels factors de transcripció (FTs) a partir de l'expressió dels gens als que regula. Es va aplicar la metodologia per a realitzar una anàlisi de pan-cancer en el qual es va caracteritzar per primera vegada l'escenari regulatori de 52 FTs a 11 tipus de càncer diferents. A més, al poder obtenir valors d'activació individuals per a cada mostra, va ser possible observar correlacions entre l'activació d'alguns FTs amb la supervivència, suggerint així el seu ús com a marcadors pronòstics. En segon lloc, es va desenvolupar una altra metodologia en la qual s'empra un model mecanístic per determinar l'estat d'activació d'al voltant de 1000 circuits de senyalització a partir d'experiments transcriptòmics de cèl·lules úniques (scRNAseq). L'ús d'aquest model mecanístic en dades de scRNAseq de 4 pacients de glioblastoma, a més de mostrar l'heterogeneïtat intratumoral present en les mostres, ha permès realitzar intervencions in silico per simular l'efecte de diferents drogues sobre les cèl·lules. D'aquesta manera, ha estat possible descriure possibles mecanismes mitjançant els quals un grup de cèl·lules poden evitar l'efecte d'una teràpia dirigida. Les metodologies desenvolupades en aquesta tesi, així com els resultats obtinguts després de la seva aplicació suposa una valuosa font d'informació per al desenvolupament de marcadors de diagnòstic, pronòstic i resposta que ajudin a entendre millor els diferents nivells d'heterogeneïtat presents en càncer, i així, poder augmentar l'eficàcia de les teràpies dirigides.[EN] Cancer is the second leading cause of death in the world and is characterized mainly by the uncontrolled proliferation of the cells that make up the tumor. Although the development of a tumor is possible due to certain common processes triggered by the dysregulation of the existing balance between the molecular components of a cell and its control elements, there is great heterogeneity in the mechanisms through which this dysregulation is achieved. Thanks to the development of new sequencing technologies, it has been possible to observe how this heterogeneity is not only observed between the different types of tumors but also between the cells of the same tumor. The characterization of tumor heterogeneity has had a great impact on the understanding of the disease and the development of new targeted therapies. For this reason, in order to improve the characterization of alterations in the different regulatory mechanisms, in this thesis two methodologies have been developed that allow studying the inter- and intratumoral heterogeneity of the activation states of regulatory elements and with great potential for their application in personalized medicine. In the first place, a methodology that allows determining in a sample the activation state of the transcription factors (FTs) from the expression of the genes that it regulates was developed. The methodology was applied to perform a pan-cancer analysis in which the regulatory scenario of 52 FTs was characterized for the first time in 11 different types of cancer. Furthermore, by being able to obtain individual activation values for each sample, it was possible to observe correlations between the activation of some FTs with survival, thus suggesting their use as prognostic markers. Second, another methodology was developed using a mechanistic model to determine the activation state of around 1000 signaling circuits in single cell transcriptomic experiments (scRNAseq). The use of this mechanistic model in scRNAseq data from 4 glioblastoma patients, in addition to showing the intratumoral heterogeneity present in the samples, has allowed in silico interventions to simulate the effect of different drugs on cells. In this way, it has been possible to describe possible mechanisms by which a group of cells can avoid the effect of a targeted therapy. The methodologies developed in this thesis, as well as the results obtained after its application, is a valuable source of information for the development of diagnostic, prognostic and response markers that help to better understand the different levels of heterogeneity present in cancer, and thus, be able increase the effectiveness of targeted therapies.Marín Falco, M. (2021). Estudio de la heterogeneidad regulatoria en cáncer y sus implicaciones en la medicina personalizada [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/165413TESISCompendi