Tackling complexity in biological systems: Multi-scale approaches to tuberculosis infection

Tuberculosis is an ancient disease responsible for more than a million deaths per year worldwide, whose complex infection cycle involves dynamical processes that take place at different spatial and temporal scales, from single pathogenic cells to entire hosts' populations. In this thesis we study TB disease at different levels of description from the perspective of complex systems sciences. On the one hand, we use complex networks theory for the analysis of cell interactomes of the causative agent of the disease: the bacillus Mycobacterium tuberculosis. Here, we analyze the gene regulatory network of the bacterium, as well as its network of protein interactions and the way in which it is transformed as a consequence of gene expression adaptation to disparate environments. On the other hand, at the level of human societies, we develop new models for the description of TB spreading on complex populations. First, we develop mathematical models aimed at addressing, from a conceptual perspective, the interplay between complexity of hosts' populations and certain dynamical traits characteristic of TB spreading, like long latency periods and syndemic associations with other diseases. On the other hand, we develop a novel data-driven model for TB spreading with the objective of providing faithful impact evaluations for novel TB vaccines of different types

Aplicación de la Aleatorización Mendeliana en inferencia de redes de regulación genética

La regulación de la expresión genética en los sistemas vivos es un proceso que depende del concurso de miles de genes, proteínas y metabolitos que interaccionan entre sí generando patrones en red que constituyen el ejemplo paradigmático de sistema complejo. Estas redes de regulación genética, que en su formalización más fundamental están compuestas por genes cuyos niveles de expresión están regulados unos por otros, constituyen un objeto de estudio convergente de la Física de sistemas complejos, la genómica y la Biología de sistemas.Sin embargo, inferir la direccionalidad de las relaciones causales que forman estas redes no es tarea sencilla. Ello hace que, a partir únicamente de experimentos de expresión (e.g. RNA-seq), sea mucho más sencillo obtener redes de co-expresión (donde los enlaces denotan correlación) que obtener redes de regulación (donde los enlaces son direccionales e indican causalidad).Apoyándonos en trabajo previo del equipo investigador, en este TFG nos proponemos profundizar en el potencial de la aleatorización Mendeliana (AM) para inferir la direccionalidad subyacente a los patrones de correlación que constituyen la base de una red de co-expresión. La AM es un método estadístico comúnmente utilizado en epidemiología que permite inferir la direccionalidad causal entre dos fenotipos usando variables instrumentales (típicamente variantes genéticas) y su relación con los fenotipos analizados. En este TFG, el método se aplicará a un panel de individuos ampliamente genotipados, de cuya sangre se han derivado macrófagos para medir su expresión genética durante un experimento de infección in-vitro con una cepa virulenta del patógeno causante de la tuberculosis.<br /

Evaluación de intervenciones epidemiológicas en modelos compartimentales tipo SIRS

El objetivo de este trabajo, genéricamente motivado por la situaciónactual de pandemia por COVID-19, consiste en realizar una introducción al campo de la modelizaciónde procesos epidemiológicos, centrándonos en la descripción de un aspecto específicode su dinámica -las oleadas epidémicas- a través de modelos elementales. Simulando este comportamientomediante distintos modelos epidemiológicos sencillos de tipo compartimental, sepretende ilustrar algunas de las posibles causas del mismo, familiarizarnos al mismo tiempo conlas técnicas más fundamentales usadas en el campo para describir estos procesos, y describir lasimplicaciones más básicas de algunas de las estrategias de intervención no farmacológica que sepueden concebir para conseguir amortiguar la amplitud de esas olas de infectados de manera óptimaen el modelo más básico que reproduce dicho comportamiento: el modelo SIRS homogéneo.<br /

Estudios de redes de regulación genéticas con modelos discretos

Las distintas fases del ciclo celular están dirigidas por una red de regulación. La evoluciónde las moléculas involucradas en la red se puede modelizar como variables acopladas a través deinteracciones. El modelo de ciclo celular que se utiliza es una red de corrientes de actividad, convariables cualitativas lógicas que representan las proteínas reguladoras del ciclo y los complejoscdk/ciclina de la célula. Se estudia la evolución de complejos cdk/ciclina porque se conocen susinteracciones con las proteínas reguladoras. Además, la periodicidad de estas moléculas sigue lasdistintas fases del ciclo celular.Un método clásicamente utilizado en biología de sistemas para la resolución de la evolución deredes de regulación es el algoritmo de Gillespie. Una herramienta basada en este algoritmo en laque además ya se ha conseguido reproducir el modelo del ciclo celular es el entorno MaBoSS [1].Por otra parte, se busca aplicar el método de Aproximación Variacional en Clúster, que hasta elmomento no se ha utilizado nunca para redes de regulación genéticas. Este método se ha utilizadoen tratamiento de sistemas como modelos epidémicos SIS o al estudio de transiciones en materialescon estructuras cristalinas. El objetivo es estudiar el modelo del ciclo celular con esta herramienta,comparándolo con MaBoSS, un método clásico en biología de sistemas.Con motivo de estudiar cómo se comporta el método CVM en este nuevo ámbito, se evalúanejemplos típicos de sistemas de redes de regulación de complejidad creciente.En primer lugar, se trata un modelo de dos nodos que conforman un bucle entre cuatro estadosdel sistema. Después, se estudia el modelo resultante de añadir un tercer nodo, de forma queel sistema tiene un estado atractor alcanzado escapando del bucle de cuatro estados anterior osiguiendo un árbol de estados. Con estos dos modelos sencillos se identifican algunos de los objetosque suelen aparecer en redes de regulación: bucles, atractores o árboles. Finalmente se ha estudiadola evolución del modelo de ciclo celular en CVM, comparándola con los resultados de la herramientaMaBoSS.Tras estudiar los tiempos de ejecución de los dos métodos y cómo de cercanos son los resultadosdel CVM a la teoría sobre el ciclo celular, se prueba que esta técnica es aplicable sin utilizar métodosclásicos como MaBoSS de forma auxiliar.<br /

Análisis de transcriptomas a resolución de célula única aplicados a la inferencia de trayectorias de diferenciación celular en tejidos complejos

En este trabajo se realiza un análisis de los transcriptomas (conjunto de moléculas de ARN que se encuentran en una célula) a nivel de célula única, aplicados a la inferencia de trayectorias de diferenciación celular. Para ello, por un lado, se ha llevado a cabo una familiarización con los datos scRNA-seq, estudiando así las herramientas para el pre-tratamiento, reducción de dimensionalidad y análisis de estos datos. Y por otro lado, se ha desarrollado una herramienta computacional para asignar coordenadas, en un árbol genérico de trayectorias de diferenciación celular, a clusters arbitrariamente pequeños de células (sub-clusters).<br /

Modelización de la variación interindividual de la coherencia transcripcional en datos de RNA-seq unicelular

Single cell RNA sequencing (scRNAseq) is a modern transcriptomics technique that is able to de-tect and assign transcripts to individual cells, allowing to characterize gene expression proles incomplex tissues. This next-generation sequencing technology uses microuidics channels to achieveisolation of cells and labeling their transcripts.Since its birth in 2009 (Tang et al. 2009), this technique has posed a breakthrough in multipleareas of Biology, enabling analysis of tissues in unprecedented detail and addressing their inherentheterogeneity. Making possible to not only identify dierentially expressed genes between individ-uals (which was already possible with previous sequencing techniques), but also uncover divergentpatterns in transcriptional cell-to-cell noise (Kolodziejczyk et al. 2015).However, studying variance in the context of scRNAseq requires careful characterization of de-pendances with mean expression level and sequencing depth. In fact, preexisting methods dealingwith variance modeling do not completely solve issues that are key to analysis of inter-individual vari-ance, nor do they attempt to identify genes presenting dierential variance patterns(Kolodziejczyket al. 2015;Lun, McCarthy, and Marioni 2016).This Master thesis aspires to review said literature and propose a novel pipeline that overcomesthe existing limitations in transcriptional noise modeling and tackles inter-individual variance anal-ysis. We also apply this computational procedure in a real scRNAseq dataset (Randolph et al. 2020)with the intention of uncovering how inuenza-A virus infection modies cell-to-cell transcriptionalcoherence in gene expression of human peripheral blood mononuclear cells (PBMCs).<br /

Desarrollo de un método para la inferencia de trayectorias de diferenciación celular en tejidos complejos

En este trabajo se realiza un enfoque interdisciplinar a la Biología, usando técnicas avanzadas de Estadística Bayesiana y Física Estadística para crear un modelo de asignación de grados de diferenciación celular. Se aplican técnicas del campo de la genómica y reducción dimensional para un exahustivo tratamiento de datos. Posteriormente se usan en la implementación del algoritmo mediante métodos de optimización. <br /

Métodos computacionales para la caracterización de relaciones causales entre genotipo y fenotipo: Heredabilidad de la expresión y coexpresión genética

En este trabajo, se propone una metodología para inferir redes causales de regulacióngenética a partir de datos transcriptómicos de RNA-seq, combinados con datosgenéticos recolectados en los mismos individuos.Para la implementación de dicha metodología, se estudian e integran tres tipos deanálisis distintos que se aplican normalmente de manera independiente: 1. lacaracterización de redes de coexpresión, 2. el mapado de EQTLs y 3. la randomizaciónmendeliana. Partiendo de relaciones simétricas de coexpresión entre genes (1), sepretende usar los efectos genéticos independientes que ambos genes sufren,asociados a la presencia de variantes genéticas en sus vecindades (cis-eQTLs, 2) paradiscernir la direccionalidad de la eventual relación causal existente entre los genescoexpresados. Este último paso se lleva a cabo aplicando randomización mendeliana(3). De este modo, se pretende caracterizar qué fracción de los niveles de correlaciónencontrados entre diversos pares de genes es explicado por efectos genéticos sobrecada uno de los genes que participan en la interacción, o dicho de otro modo, cuál es la componente de dichas correlaciones que puede rastrearse a un efecto genético (i.e. esheredable). Para ello se analizarán, a modo de ejemplo, datos transcriptómicos correspondientes a macrófagos humanos, extraídos de un panel de 90 donantes voluntarios, cuyos genotipos fueron caracterizados independientemente en el contexto de un proyectode investigación en curso en el que participan los tutores de este TFG.A nivel formativo, este TFG tiene como principal objetivo la exposición de las principales metodologías experimentales en genómicacontemporánea, especialmente transcriptómica y caracterización genotípica devariantes genéticas, así como la exploración de herramientas computacionales deamplia implantación en el campo, combinadas alrededor del pipeline analíticodescrito.<br /

Caracterización multi-ómica de la función de VirR en el remodelado de la pared celular en Mycobacterium tuberculosis

VirR, a LytR_C domain containing protein, has been linked to the regulation of production of extracellular vesicles (EVs) in Mycobacterium tuberculosis by maintaining cell wall integrity. To test its regulatory role in vesiculogenesis, proteomic and transcriptomic profiles from a mutant strain of M. tuberculosis with an inactive phenotype of the VirR protein (VirR-KO) were obtained, as well as from the wild-type strain H37RV. The VirR KO mutant, as ascertained through previous results of our collaborators, presented an abnormal cell wall morphology linked to higher permeability, lower virulence and an increased production of extracellular vesicles.Transcriptomic data was collected from whole cell lysates from each strain, revealing major differences concerning host defense and host-induced stress responses, as well as gene regulation, and metal ion import and export, which is coherent with the divergent virulence and secretory profiles of H37RV and the VirR-KO mutant. Furthermore, these analyses also revealed divergent expression levels for genes involved in mRNA translation, stabilization, and metabolism; thus pointing to the existence of relevant post-transcriptional regulatory mechanisms mediated by VirR.To test that hypothesis, proteomic analyses were performed on whole cell lysates and isolated extracellular vesicles from each strain, revealing largely disjoint sets of differentially expressed proteins with respect to mRNAs, further pointing to the relevance of post-transcriptional mechanisms in the regulatory role of VirR. Differential expression analysis of the proteins revealed greater differences between extracellular vesicles from different strains than between whole cell lysates, indicating a primary role for VirR in the proteomic enrichment profile of EVs.Taken together, our results highlight a relevant regulatory role for virR that leans both on transcriptional and post-transcriptional mechanisms, which significantly mediates the amount and function of EVs secreted by Mycobacterium tuberculosis.<br /

Modelando el impacto de nuevas vacunas contra la tuberculosis: desde el diseño de ensayos clínicos hasta modelar la propagación y viceversa

Los objetivos del este trabajo incluyen introducir la una metodología novedosa que permita tratar con el mecanismo degenerado existente los ensayos de vacunas de la TB. Con ese objetivo se desarrolla un modelo analítico adecuado a un caso real de ensayo clínico y se lleva a cabo una implementación numérica para validar el método que se propone. También se prueba la robustez del método en una serie de escenarios alternativos, así como una evaluación de impacto de vacunas que justifica la necesidad de este trabajo.<br /