Matematisk modell kan gi økt forståelse for sykdom

Tryptofan er en av aminosyrene som kroppen vår trenger for å lage proteiner. I tillegg brukes tryptofan til å lage en rekke andre viktige molekyler som er med på å regulere søvnmønstre, humør, læring og hukommelse. Omdanning av molekyler i kroppen kalles metabolisme. Kjemisk ubalanse i tryptofan-metabolismen er observert i en rekke sykdommer, som Huntingtons og Alzheimer sykdom, samt flere former for kreft. Ubalansen forårsaket av kreft er vist å være en mekanisme som kreftcellene bruker til å unnvike immunforsvaret, slik at de ikke blir oppdaget. Ubalansen forårsaket av Huntingtons og Alzheimer sykdom påvirker evnen til å huske og lære nye ting.

Tryptofan-metabolismen danner et komplisert nettverk av kjemiske reaksjoner. For å øke forståelsen av dynamikken i dette nettverket, har vi laget en matematisk modell som kan brukes til å studere effekten av ulike endringer. For eksempel kan vi studere forskjeller i den kjemiske balansen mellom hjerne og lever, men vi kan også studere forskjeller mellom syk og frisk hjerne. Beregninger av kjemiske konsentrasjoner utført med denne modellen stemmer ganske bra med eksperimentelt målte verdier. Vi greier også å reprodusere forventede endringer for Huntingtons sykdom og glioblastoma, som er en form for hjernekreft.

Enkelte av molekylene som produseres i for eksempel lever, kan påvirke den kjemiske balansen i hjernen. For å studere denne typen effekter, koblet vi sammen en modell for hjerne og en for lever. Ved å blokkere et bestemt enzym i levermodellen observerte vi endringer i hjernemodellen som vil være positivt for Huntingtons sykdom. Det samme er observert i en musemodell av Huntingtons sykdom. Her ble det vist at deler av den kjemiske ubalansen i hjernen til musen ble normalisert ved å gi den en medisin som blokker dette bestemte enzymet i andre vev enn hjerne.

Vi håper denne modellen vil bli et nyttig verktøy for å kunne studere endringer i den kjemiske balansen i forskjellige sykdommer, samt studere effekten av potensielle medisiner.

Personalia:

Anne-Kristin Støbakk Stavrum ble født i 1977 og vokste opp i Ålesund. I 1999 mottok hun graden BSc i bioteknologi fra University of Leeds, England, og i 2005 graden Cand Scient i bioinformatikk fra Universitetet i Bergen. Fra 2005 til 2009 jobbet hun med dataanalyse for Norsk mikromatrise konsortium, en av plattformene under Functional genomics (FUGE) programmet støttet av forskningsrådet. I 2009 startet hun sitt ph.d.-prosjekt. Arbeidet er utført ved Institutt for informatikk, UiB.

Avhandlingen kan lånes på Bibliotek for realfag. For kjøp/bestilling av avhandlingen, kontakt kandidaten direkte.