This thesis describes the design, implementation and applications of an innovative multiagent simulation framework to construct multiscale cancer systems biology models. An enumeration of the novel features implemented in this framework is provided, and is followed up by case studies to demonstrate the usefulness of these features.
Advancements in the biological experimental protocols and the growth of computational infrastructure for the analysis of the resultant experimental data have made it practicable to assemble detailed computational multiscale models. Such computational multiscale models can help cancer biologists to study the spatiotemporal dynamics of complex biological systems and reveal the underlying mechanism of emergent properties. At the heart of multiscale modeling, lies the goal to achieve a comprehensive yet non-redundant computational abstraction of a single cell and its environment, at a minimalistic computational cost.
‘Software Design Patterns’ are defined as software design templates for describing software architecture, in the field of software engineering. Adaptations of such software design patterns to multiscale modeling software can help us to abstract, organize and decode the biological phenomenon from well-defined computational models. The high-throughput era in biology has placed a significant software development requirement on the modeling community. Furthermore, the contemporary software design patterns are not sufficiently developed yet to build representative models of complex biological systems. This lack of software design definition acts as a significant obstacle in the design, development and utilization of novel modeling software.
We have developed an advanced set of software architectural design patterns; which upon deployment in modeling software can significantly improve the information organization and processing in multiscale cancer systems biology models. We propose the "Cell Cycle Switching Architecture" (CSA) whereby a cellular phenotype can seamlessly hot-switch its cell cycle model during the model simulation, according to its ambient evolutionary pressures. The novel CSA design pattern helps implement vastly different phenotypic cell cycle models and devises their seamless utilization during model simulation.
We also propose the "Embedded Compiler in a Cell" (ECC) architecture. ECC architecture embeds a .NET compiler in the class definition of cellular objects and thus enables the modeler to `stop` an already running simulation, `modify and recompile` the cell cycle model and `resume` the simulation. We have also formalized methods for integrating the legacy multiscale models (implemented in Matlab, C/C++, and Python), by leveraging Microsoft’s .NET Framework. We utilize the .NET wrapper classes as ‘bridges’ for transferring function calls along with their parameters, to the CLR, for execution. We further describe a software design pattern termed “Environmental Field Architecture” (EFA), to help in defining bio-chemical fields for utilization in constructing hybrid multiscale models. EFA represents each nutrient or signaling molecule by a separate environmental ‘layer’. Each layer contains the PDE model and a 2D or 3D matrix representation of the spatial concentration of each environmental molecule. An array of these layers can be used as a representation of a complex environment comprising multiple nutrients and signaling molecules. We envisaged a multi-mode flexibility to add, modify and delete these layers at both design and run time is implemented via separate Graphical User Interface (GUI) and the Software Development Kit (SDK) mode. Alongside, we demonstrate how the n-Tier and Model-View-Controller software design patterns can be employed in the constructing modeling and programming interfaces for multiscale modeling software. We give a practical demonstration of the utility of the above mentioned novel software design patterns, by implementing them in ‘ELECANS’ - a next generation modeling platform for cancer systems biology. ELECANS is equipped with a GUI-based development environment for multiscale modeling along with an SDK such that hierarchically complex biological systems can be conveniently modeled and simulated by using the GUI/SDK combination. Associated software accessories can also help users to perform post-processing of the simulation data for visualization and further analysis.
We followed the software designing and development processes by constructing two multiscale modeling case studies. These case studies utilized the above mentioned software design patterns, and modeled the Warburg Effect and homeostasis in the human colon crypts. In the first case study, we investigate the tumorigenesis provoked by glycolysis and pro-survival autophagy following the mitochondrial permeability transition during cell death. To investigate such mitochondrial dysfunction, we developed a multi-scale model by integrating the dynamic behaviors of essential oncogenic proteins, cells and their microenvironment. We found that (i) the concentration of cellular ATP (adenosine triphosphate) available during the autophagy-related processes is a critical factor in determining tumorigenesis; (ii) mitochondrial aging rate has a significant influence on this tumorigenic effect, (iii) specific hypoxic and oxidative stresses work cooperatively for tumorigenesis during cell death. We conclude that the cellular mitochondrial status is critical in triggering tumorigenesis during the cell death process, particularly under harsh microenvironments. In the second case study, we assembled a multi-scale model of homeostatic colon crypts. This model was first simulated to achieve steady state homeostatic crypts. The homeostatic crypts were then perturbed to investigate the effects on the crypt’s clonal expansion, in order to obtain a systems-level view of tumorigenesis in Colorectal Cancer (CRC). These investigations included the effects of initial stem cell population, differentiated cell shedding and the symmetric/asymmetric stem cell division ratios on the colon crypt homeostasis. Insights from these investigations unravel the underlying mechanism for maintenance of the colon crypt homeostasis and provide forays into the effects of dysregulation on the crypt morphology.
We conclude that modelers and biologists can utilize the software design patterns described above and its software manifestation (ELECANS), for conveniently constructing their own multiscale modeling platforms. These design patterns provide practicable assistance during the interdisciplinary multiscale software development process. Furthermore, such a software architectural representation for multiscale cancer biology helps to better abstract the underlying biology. This results in the construction of extensible and reusable models as well as modeling software. Further refinements and variations of the reported design patterns can impart an enhanced efficiency to the modeling software design and thus play an important role in the advancement of multiscale modeling in cancer systems biology.
본 논문에서는 매우 다층적이고 복잡한 암 시스템을 체계적으로 모델링 할 수 있는 멀티에이전트 시뮬레이션 플랫폼(multiagent simulation plaform)의 개발과 응용에 관하여 기술한다. 생체 시스템에 대한 측정 기술의 비약적 발달과 방대한 양의 실험데이터를 체계적으로 처리할 수 있는 분석기술의 발전으로 말미암아 계산과학분야에서 멀티스케일 모델(multiscale model)의 개발이 사실상 가능하게 되었다. 이러한 멀티스케일 모델의 개발은 암 생물학자들로 하여금 복잡한 생체 시스템에 대한 시공간적 동역학(spatiotemporal dynamics)을 탐구할 수 있게 하였으며 생명체의 창발적 특성(emergent properties)을 만들어 내는 근본 메커니즘을 밝힐 수 있게 하였다. 궁극적으로, 멀티스케일 모델은 복잡하고 다층적인 암 시스템에 대한 정량적이고 정밀한 시뮬레이션 연구를 가능케 하여 암의 발생 및 성장 원리에 대한 심층적 이해를 제공해 준다.
소프트웨어 디자인 패턴(software design patterns)은 소프트웨어 아키텍쳐(software architecture)를 설계하기 위한 템플릿(templates)으로 정의되는데, 이를 멀티스케일 모델의 개발에 적용하면 계층적으로 구성된 복잡한 생체시스템을 보다 잘 정의된 형태의 수학적(계산) 모델로 조직화 할 수 있다. 지금까지 소프트웨어 디자인 패턴은 다양한 모델링 분야에 적용되어 각 분야의 비약적 발전을 이룩해 왔으나 이를 생체 시스템의 모델링에 적용한 사례를 찾아보기는 힘들다. 본 논문에서는 암 관련 복잡한 생물 정보를 체계적으로 조직화하고 암 시스템생물학의 멀티스케일 모델링 연구를 한 단계 발전시킬 수 있는 소프트웨어 디자인 패턴을 제안한다. 첫째, 시뮬레이션이 진행되는 동안 환경인자와 세포의 표현형에 따라 세포주기가 자연스럽게 전환될 수 있는 Cell Cycle Switching Architecture(CCSA)를 제안한다. CCSA는 다양한 표현형을 가지는 세포의 각 세포주기들을 체계적으로 조직화 해주고, 시뮬레이션이 진행되는 동안 이를 `매듭 없이(seamless) 사용할 수 있게 해준다. 둘째, Embedded Compiler in a Cell Architecture(ECCA)를 제안한다. ECCA는 .NET 컴파일러를 포함하고 있어 사용자가 시뮬레이션을 진행하는 동안 자유롭게 작업을 멈추거나, 수정하거나, 재컴파일 하거나, 다시 시작할 수 있게 해준다. 셋째, .NET 래퍼 클래스(wrapper classes)를 사용하여 Matlab, C/C++, Python 등 다양한 소프트웨어 언어로 이미 구현된 멀티스케일 모델들을 통합할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 넷째, 하이브리드 멀티스케일 모델에서 생화학장(bio-chemical fields)을 정의할 수 있는 Environmental Field Architecture (EFA)를 개발하였다. EFA는 환경과 영양분(nutrient) 또는 신호분자(signaling molecule)를 각 레이어(layer)로 분리하여 표현하며, 각 레이어들은 편미분 방정식모델과 공간적 위치에 따른 환경분자의 농도를 2D 또는 3D 행렬로 표현한다. 이러한 레이어들의 배열은 다양한 영양인자와 신호전달 분자로 구성된 복잡한 세포 환경을 효과적으로 표현할 수 있다. 우리는 모델의 디자인과 실행 단계에서 이들 레이어를 더하거나, 빼거나, 수정할 수 있는 다중 모드 유연성(multi-mode flexibility)을 적용하기 위해 Graphical User Interface (GUI)와 Software Development Kit (SDK) 모드를 구분하여 구현하였다. 또한, 멀티스케일 모델링 소프트웨어의 인터페이스와 모델을 구축하기 위해 n-Tier and Model-View-Controller (nTMVC) 디자인 패턴을 도입하였다. 우리는 앞서 기술한 4가지 소프트웨어 디자인 패턴의 유용성을 암 시스템생물학을 위한 차세대 모델링 플랫폼인 ELECANS(electric cancer system)를 이용하여 구현하였다. ELECANS는 GUI 기반의 개발 환경과 함께 소프트웨어 개발 키트 (software development kit, SDK)를 함께 제공해 줌으로써, 다층적이고 매우 복잡한 생체 시스템을 손쉽게 모델링 할 수 있게 해준다. 또한 이에 수반된 여러 부가기능들은 사용자로 하여금 시뮬레이션 데이터를 손쉽게 처리하여 시각화 하거나 추가 분석이 가능하게 해준다. 우리는 개발된 ELECANS를 이용하여 와버그 효과(Warburg effect)와 대장 장샘의 항상성 연구를 수행하였다. 첫번째 사례연구인 와버그 효과에 관한 연구에서 우리는 해당작용(glycolysis)과 세포사멸(cell death)이 진행되는 동안 마이토콘드리아 투과성 변이(mitochondrial permeability transition)와 생존촉진 자가포식(pro-survival autophagy)에 의해 유발되는 발암과정(tumorigenesis)을 분석하였다. 우리는 마이토콘드리아의 기능장애(mitochondrial dysfunction)에서 발암과정을 분석하기 위해 핵심적 발암 유전자와 단백질, 세포, 그리고 미소환경(microenvironment)을 포함하는 멀티스케일 모델을 개발하였다. 시뮬레이션 결과로부터 우리는 첫째, 자가포식과 관련된 세포과정 동안 세포질 내 ATP의 농도가 암의 발생을 결정하는데 매우 중요한 역할을 한다는 사실을 발견하였다. 둘째, 이러한 발암 단계에서 마이토콘드리아의 노화속도 (mitochondrial aging rate)가 매우 중요한 영향을 미치며, 셋째, 세포 사멸이 진행되는 동안 산소결핍과 산화 스트레스의 특이 조합에서 발암과정이 촉진된다는 것을 발견하였다. 이러한 결과를 종합해 볼 때, 냉혹한 미소환경(harsh microenvironment)에서 마이토콘드리아는 암의 발생에 매우 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있다. 두 번째 사례로, 우리는 장샘에 대한 멀티스케일 모델을 개발하여 정상상태에서의 장샘 항상성을 시뮬레이션 하였다. 우리는 먼저 대장암(colorectal cancer)의 발생을 시스템 차원에서 탐구하기 위해 클론확장(clonal expansion)에 섭동을 주고 장샘을 구성하는 세포군집의 동역학을 시뮬레이션 하였다. 또한, 장샘 줄기세포의 분포변화 및 분화된 세포의 이탈비율 변화, 대칭적 그리고 비대칭적 줄기세포의 분화비율 변화 등 다양한 조건에 대한 대규모 시뮬레이션을 통해 장샘의 항상성을 유지시키는 근본 메커니즘을 발견하였다.
본 연구에서 제안된 소프트웨어 디자인 패턴은 많은 모델 개발자(modeler)와 생물학자들로 하여금 멀티스케일 모델의 개발을 보다 편리하게 구현하게 한다. 더욱이, 이러한 소프트웨어 개발 기술을 활용한다면, 발암메커니즘의 규명이나 치료전략의 수립 등에도 새로운 통찰력을 제공해 줄 수 있을 것이다.
