Distributed computation in multicellular synthetic networks

Abstract

Biological systems gather information from the environment and perform computations at multiple levels. Advancements in molecular biology and techniques for cell manipulation, genome engineering and DNA synthesis among others, allowed to rationally engineer biological systems, giving rise to a new biological discipline called synthetic biology (Manzoni, Urrios et al., 2016). Currently the field is focused mainly on implementing gene expression based devices in single cells. However, this approach may have some scalability problems, such as the wiring problem. To overcome this limitation, we proposed the use of multicellular networks to build circuits (Regot et al., 2011). In this PhD thesis, we have studied the use of multicellular circuits to perform biological computations in different scenarios: On one hand, we have addressed the scalability problem by coupling multicellular circuits using S.cerevisiae with spatial segregation. Our goal was to build complex circuits with the minimal cell engineering possible. Our results showed that minimizing circuits to one-input logic gates, connecting cells by a single wire and placing them in different chambers allowed to build complex circuits with little cell engineering (Macia et al., 2016). Additionally, we explored the use of multicellular consortia to build circuits with memory capabilities. To do that, we engineered two populations that produced specific yeast pheromones and inhibited each other (Urrios, Macia, et al., 2016). We showed that when the two populations are mixed together they can stablish memory and remember past inputs.With these results in mind, we applied multicellular consortia to solve a problem with biomedical relevance. We choose Type I Diabetes as a challenge and built circuits that respond dynamically to glucose homeostasis. As a first step, we built a multicellular circuit in S.cerevisiae that respond to different glucose levels, produced a biological output like insulin or glucagon and respond with a pulse behavior (Urrios, Macia et al., submitted). While this approach is feasible at non-physiological levels, the results will serve to design the best architecture to build these circuits in mammalian cells. In summary, these results provide novel insights on the use of multicellularity to build biological circuits.

Els sistemes biològics recopilen informació i la processen a diferents nivells. Els avanços en biologia molecular i d’altres tecnologies com la manipulació cel·lular, l’enginyeria genètica i la síntesis d’ADN, fan que sigui possible dissenyar i construir sistemes biològics. Això ha donat lloc a una nova disciplina anomenada biologia sintètica (Manzoni, Urrios et al., 2016). Actualment la recerca en aquesta àrea està orientada principalment a construir circuits genètics dintre de cèl·lules. Construir circuits complexes dintre d’una cèl·lula té diversos problemes d’escalabilitat. Per a superar aquestes limitacions, es proposa fer servir l’ús de xarxes multicel·lulars a l’hora de construir els circuits biològics (Regot et al., 2011) En aquesta tesis doctoral s’estudia l’ús de circuits multicel·lulars per a produir computacions biològiques en diferents escenaris. En primer lloc, hem adreçat el problema de l’escalabilitat desenvolupant circuits multicel·lulars distribuïts en llevat. Els resultats de l’estudi mostren que minimitzant la complexitat de l’arquitectura intracel·lular dels circuits a una porta lògica d’un únic input, connectant diferents cèl·lules mitjançant una molècula secretable i segregant les cèl·lules en diferents ambients és possible construir circuits complexos (Macia et al., 2016). A més a més, hem explorat l’ús dels circuits multicel·lulars per a construir circuits amb memòria. Per aquest motiu s’han modificat dues poblacions cel·lulars que produeixen feromones de llevat especifiques i s’inhibeixen l’una a l’altre (Urrios, Macia, et al., 2016). En aquest estudi s’observa que la memòria es pot mantenir en un circuit multicel·lular al barrejar les dues poblacions. Amb aquests resultats, ens hem plantejat dissenyar circuits multicel·lulars que donin resposta a situacions biomèdiques. Ens hem centrat a la Diabetis tipus I. Els circuits multicel·lulars s’han construït en llevat i responen a diferents nivells de glucosa, produeixen insulina o glucagó i tenen comportaments dinàmics complexes com la generació de polsos a la secreció (Urrios, Macia et al., submitted). A pesar de que aquests circuits no treballen a nivell fisiològics, els resultats son útils per a dissenyar futurs circuits a cèl·lules de mamífer. En resum, els resultats de la investigació generen nou coneixement sobre l’ús de la multicel·lularitat per a construir circuits biològics.