Uma abordagem baseada na teoria de controle supervisório para controle de redes de regulação gênica

Abstract

Nesta Tese, trataremos do problema de controle realimentado de sistemas biológicos celulares, mais especificamente, do controle das chamadas redes de regulação gênica, segundo uma abordagem fundamentada na Teoria de Controle Supervisório (TCS).A capacidade de reprogramar o comportamento das redes de regulação gênica, elementos determinantes da dinâmica celular, encontra aplicações em áreas como produção otimizada de biocombustíveis, tratamento de doenças como o câncer e síntese de tecidos e órgãos humanos in vitro. Basicamente, duas abordagens podem ser adotadas para controlar redes biológicas intracelulares. Uma delas baseia-se no emprego de dispositivos técnicos externos à célula, como equipamentos de microscopia, computadores e sistemas de microfluídica. A segunda estratégia prefere fazer uso exclusivo de moléculas sintéticas que, inseridas no meio intracelular, desempenham as funções de sensores, controladores e atuadores. Utilizaremos a última das abordagens mencionadas e mostraremos como ideias advindas da TCS podem ser empregadas para definir os critérios de projeto de tais moléculas sintéticas controladoras, capazes de alterar a dinâmica de redes de regulação gênica de maneira pré-determinada. Para tanto, partiremos de um modelo em autômato finito da rede a ser controlada, adicionando a esse autômato os eventos e estados decorrentes das possíveis ações de moléculas sintéticas. Sobre esse novo modelo, resolveremos uma tarefa de controle conhecida na literatura como atração de estados, em que o sistema deve ser levado de um estado inicial a um conjunto de estados-alvo, mantendo-se ali indefinidamente. O supervisor resultante da resolução do problema será convertido, então, em critérios de projeto de moléculas sintéticas. A Tese traz contribuições à TCS e propõe uma formalização inédita para o problema de controle de redes de regulação gênica por moléculas sintéticas. No campo da TCS, estendemos a resolução do problema de atração de estados para o caso em que os eventos da planta, além de serem particionados em controláveis ou não controláveis, são também divididos em forçáveis ou não forçáveis e, por fim, preemptáveis ou não preemptáveis. Esse rico particionamento, como detalhado na Tese, decorre de hipóteses bem fundamentadas biologicamente acerca da dinâmica dos processos de expressão gênica e da forma de intervenção no comportamento celular por nós adotada. Ainda no âmbito do Controle Supervisório, mostramos como conceitos provenientes da teoria de Controle Hierárquico - como abstração por agregação de estados e consistência hierárquica - naturalmente aparecem na resolução do problema de controle de redes de regulação gênica por moléculas sintéticas. A Tese mostra, também, como projetar controladores que induzem o menor consumo de energia celular possível e que sejam realizados por moléculas sintéticas de fácil construção. Por sua vez, a formalização do problema de controle de redes gênicas por moléculas sintéticas como um problema da Teoria de Controle é nova na literatura, haja vista que os estudos correlatos até então divulgados não adotam métodos da Teoria de Controle para sua resolução, o que dificulta a extensão dessas abordagens para alterar o comportamento de redes de regulação com dinâmicas mais complexas.<br>

Abstract: In this thesis, we tackle the issue of feedback control of intracellular biological networks, namely, the control of gene regulatory networks within a perspective founded on Supervisory Control Theory (SCT).The ability to reprogram the behavior of gene networks, major players in cell dynamics, might be employed, for instance, to optimize the production of biofuels, to treat and cure diseases, such as cancer, and to synthesize human tissues and organs in vitro. Two approaches can be adopted to control the dynamics of intracellular networks. The first one employs external technical hardware to close the loop, e.g. microscopy equipment, microfluidics devices and computers. The second, on the other hand, makes use only of synthetic biomolecules that, when inserted in the cell, perform the major tasks of a control system: sensing, control and actuation. We adopt the second of the mentioned strategies and show how ideas from SCT can be employed to define design criteria of synthetic biomolecules that are able to alter cell dynamics, so to achieve a set of specifications. In order to do so, we start with a finite state machine model of the native gene network to be controlled and update this model with the new states (and events) that can be achieved (generated) by programmable synthetic biomolecules. This enlarged model is used to solve a control task known as state attraction, which can be stated as follows: find a supervisor that brings the system from an initial state to a set of target states, keeping it there indefinitely. This supervisor is then translated into design criteria of synthetic biomolecules. Our thesis brings theoretical contributions to SCT and proposes a novel approach to formalize the control of gene networks by means of synthetic biomolecules. In the field of SCT, we extend the solution of the state attraction problem for the case where plant events, besides being partitioned into controllable and uncontrollable ones, are also divided into forcible and non forcible, preemptable and non preemptable. This rich partition, as shown throughout the thesis, is a result of concrete biological assumptions regarding the dynamics of native and synthetic genes. Still concerning the field of SCT, we show how concepts from Hierarchical Control Theory - e.g. abstraction by state aggregation and hierarchical consistency - naturally appear in the process of finding a solution for the posed control problem. The thesis shows also how to design controllers that minimize the energy consumption and that are implemented by synthetic biomolecules that are more easily constructed. The formalization we propose for the control of gene networks with synthetic genes as a control problem is new in the literature, given that the results concerning the intervention in the dynamics of biological networks by means of synthetic molecules do not adopt procedures from Control Theory to solve the problem, thus making it harder to extend such approaches to networks with a more complex dynamics.