e:Bio - Modul E - Verbundprojekt: NoPain - Schmerzregulation durch Modulation von cAMP/PKA - Teilprojekt D

Wir fokussieren uns auf die strukturelle und funktionale Analyse eines in silico Modells zur Beschreibung molekularer schmerz-vermittelnder Mechanismen, um basierend auf diesem Model vielversprechende Interventionsstrategien zu identifizieren, die chronische Schmerzleiden lindern. Das bereits bestehende in silico Modells zur Beschreibung molekularer schmerz-vermittelnder Mechanismen muss dafür um weitere Aspekte erweitert werden, wie fehlende Signalwege, elektrophysiologische Mechanismen der DRG Neuronen, sowie die Repräsentation von einer DRG Neuronen Population. Durch die strukturelle Analyse kann dass erhaltene Modell anhand von wichtigen Netzwerkeigenschaften charakterisiert werden. Simulationsstudien mit dem Modell sollen dazu genutzt werden, um Vorhersagen über den Ausgang von Experimenten zu treffen und um die Konzeption neuer Experimente zu unterstützen. Die Identifizierung aller möglichen model-basierten Interventionen, die zur Linderung von Schmerzleiden führen, wird unter Verwendung von spezialisierten Methoden zur strukturellen, wie auch dynamischen Analyse und unter Einbeziehung der Netzwerk Rekonstruktion durchgeführt. Mittels dieser Vorgehensweise wollen wir das Verständnis über die molekularen Schmerzmechanismen erweitern und damit auch die Entwicklung Mechanismen-basierter Therapien unterstützen. Dieses Ziel kann nur erreicht werden durch die Expertise des NoPain-Konsortiums, dem ständigen Austausch zwischen in vivo, in vitro und in silico Modellen, sowie die Weiterentwicklung der Petri Netz Software.

We focus on the structural and functional analysis of an in silico pain-mediating network to suggest model-based intervention strategies to switch off pain states. Therefore, we need to extend the previously established in silico pain-mediating Petri net model by missing pathways, the electrophysiology of DRG neurons and the representation of DRG neuron population. The obtained model will be characterized by structural analysis to reveal important network features. Simulation studies with the model will be used to predict the outcome of experiments and suggest new experimental designs. The identification of all possible model-based interventions to switch off pain states will be accomplished by advanced structural as well as dynamic analysis and the application of the network reconstruction algorithm. Thereby, we hope to improve our understanding about the molecular mechanism in pain as such and support the development of a mechanism-based pain therapy. To achieve this final aim, we heavily rely on the expertise of the consortia and thereby, on the exchange between in vivo, in vitro and in silico model, as well as on the Petri net software support.