Structural analysis of Petri nets for modeling and analyzing signaling pathways
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we present a Petri net model of Epidermal Growth Factor Receptor (EGFR) signaling to the Ras-Raf-Mek-Erk (Ras-MAPK) pathway. The EGFR-Ras-MAPK pathway has been strongly implicated in the development and progression of cancer. This has prompted the development of drugs targeting oncogenic proteins within this signaling pathway. However, the efficacy of these and other anti-cancer drugs has been hampered by the emergence of drug resistance. This has fuelled initiatives in developing combination therapies to concurrently target more than one oncogenic protein at a time. A central challenge of these multi-target therapy initiatives lie in identifying sets of targets which upon inhibition, provide improved therapeutic benefit over inhibiting the same targets alone. Physiochemical models based on ordinary differential equations (ODE) have been commonly employed to identify candidate drug target(s). However, the amount of knowledge required to dynamically model large signaling networks is currently lacking. This shortcoming has impeded attempts to use ODE-based models for identifying drug combinations. In this paper, we have implemented a Petri-net model of EGFR-Ras-MAPK signaling. An analytical method has been employed to identify nodes within the model from which a signal is irrecoverable once lost. Such nodes, called siphons, represent candidate drug target(s) for combination therapy. The potential utility of this method is highlighted by the identification of siphons composed of oncogenic nodes currently targeted by drugs in the clinic. Importantly, the method relies solely on structural information and constitutes a potentially valuable tool that could be scaled up to identify `targetable' combinations in larger biochemical signaling networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».