A simple model with a novel type of dynamics is introduced in order to investigate the emergence of self-ordered motion in systems of particles with biologically motivated interaction. In our model particles are driven with a constant absolute velocity and at each time step assume the average direction of motion of the particles in their neighborhood with some random perturbation ($\eta$) added. We present numerical evidence that this model results in a kinetic phase transition from no transport (zero average velocity, $| {\bf v}_a | =0$) to finite net transport through spontaneous symmetry breaking of the rotational symmetry. The transition is continuous since $| {\bf v}_a |$ is found to scale as $(\eta_c-\eta)^\beta$ with $\beta\simeq 0.45$.

// Mohit Kumar Jolly 1,2 , Satyendra C. Tripathi 8,* , Dongya Jia 1,5,* , Steven M. Mooney 7 , Muge Celiktas 8 , Samir M. Hanash 8,10 , Sendurai A. Mani 9,11 , Kenneth J. Pienta 12 , Eshel Ben-Jacob 1,5,6,** and Herbert Levine 1,2,3,4 1 Center for Theoretical Biological Physics, Rice University, Houston, TX, USA 2 Department of Bioengineering, Rice University, Houston, TX, USA 3 Department of Physics and Astronomy, Rice University, Houston, TX, USA 4 Department of Biosciences, Rice University, Houston, TX, USA 5 Graduate Program in Systems, Synthetic and Physical Biology, Rice University, Houston, TX, USA 6 School of Physics and Astronomy and The Sagol School of Neuroscience, Tel-Aviv University, Tel-Aviv, Israel 7 Department of Biology, University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada 8 Department of Clinical Cancer Prevention, University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, TX, USA 9 Department of Translational Molecular Pathology, University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, TX, USA 10 Red and Charline McCombs Institute for the Early Detection and Treatment of Cancer, University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, TX, USA 11 Metastasis Research Center, University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, TX, USA 12 The James Brady Urological Institute, and Departments of Urology, Oncology, Pharmacology and Molecular Sciences, Johns Hopkins School of Medicine, Baltimore, MD, USA * These authors have contributed equally to this work ** Deceased on June 5, 2015 Correspondence to: Herbert Levine, email: // Keywords : partial EMT, epithelial-mesenchymal transition, cancer stem cells, multistability, cell-fate decisions Received : January 08, 2016 Accepted : March 07, 2016 Published : March 17, 2016 Abstract Epithelial-to-Mesenchymal Transition (EMT) and its reverse – Mesenchymal to Epithelial Transition (MET) – are hallmarks of cellular plasticity during embryonic development and cancer metastasis. During EMT, epithelial cells lose cell-cell adhesion and gain migratory and invasive traits either partially or completely, leading to a hybrid epithelial/mesenchymal (hybrid E/M) or a mesenchymal phenotype respectively. Mesenchymal cells move individually, but hybrid E/M cells migrate collectively as observed during gastrulation, wound healing, and the formation of tumor clusters detected as Circulating Tumor Cells (CTCs). Typically, the hybrid E/M phenotype has largely been tacitly assumed to be transient and ‘metastable’. Here, we identify certain ‘phenotypic stability factors’ (PSFs) such as GRHL2 that couple to the core EMT decision-making circuit (miR-200/ZEB) and stabilize hybrid E/M phenotype. Further, we show that H1975 lung cancer cells can display a stable hybrid E/M phenotype and migrate collectively, a behavior that is impaired by knockdown of GRHL2 and another previously identified PSF - OVOL. In addition, our computational model predicts that GRHL2 can also associate hybrid E/M phenotype with high tumor-initiating potential, a prediction strengthened by the observation that the higher levels of these PSFs may be predictive of poor patient outcome. Finally, based on these specific examples, we deduce certain network motifs that can stabilize the hybrid E/M phenotype. Our results suggest that partial EMT, i.e. a hybrid E/M phenotype, need not be ‘metastable’, and strengthen the emerging notion that partial EMT, but not necessarily a complete EMT, is associated with aggressive tumor progression.

What are the dominant stocks which drive the correlations present among stocks traded in a stock market? Can a correlation analysis provide an answer to this question? In the past, correlation based networks have been proposed as a tool to uncover the underlying backbone of the market. Correlation based networks represent the stocks and their relationships, which are then investigated using different network theory methodologies. Here we introduce a new concept to tackle the above question—the partial correlation network. Partial correlation is a measure of how the correlation between two variables, e.g., stock returns, is affected by a third variable. By using it we define a proxy of stock influence, which is then used to construct partial correlation networks. The empirical part of this study is performed on a specific financial system, namely the set of 300 highly capitalized stocks traded at the New York Stock Exchange, in the time period 2001–2003. By constructing the partial correlation network, unlike the case of standard correlation based networks, we find that stocks belonging to the financial sector and, in particular, to the investment services sub-sector, are the most influential stocks affecting the correlation profile of the system. Using a moving window analysis, we find that the strong influence of the financial stocks is conserved across time for the investigated trading period. Our findings shed a new light on the underlying mechanisms and driving forces controlling the correlation profile observed in a financial market.

Significance The presence of heterogeneous subsets of cancer stem cells (CSCs) remains a clinical challenge. These subsets often occupy different regions in the primary tumor and have varied epithelial–mesenchymal phenotypes. Here, we devise a theoretical framework to investigate how the tumor microenvironment (TME) modulates this spatial patterning. We find that a spatial gradient of EMT-inducing signal, coupled with juxtacrine Notch-JAG1 signaling triggered by inflammatory cytokines in TME, explains this spatial heterogeneity. Finally, in vitro JAG1 knockdown in triple-negative breast cancer SUM149 cells severely restricts the growth of tumor organoid, hence validating the association between JAG1 and CSC fraction. Our results offer insights into principles of spatiotemporal patterning in TME and identify a relevant target to alleviate multiple CSC subsets: JAG1.

Abnormal metabolism is a hallmark of cancer, yet its regulation remains poorly understood. Cancer cells were considered to utilize primarily glycolysis for ATP production, referred to as the Warburg effect. However, recent evidence suggests that oxidative phosphorylation (OXPHOS) plays a crucial role during cancer progression. Here we utilized a systems biology approach to decipher the regulatory principle of glycolysis and OXPHOS. Integrating information from literature, we constructed a regulatory network of genes and metabolites, from which we extracted a core circuit containing HIF-1, AMPK, and ROS. Our circuit analysis showed that while normal cells have an oxidative state and a glycolytic state, cancer cells can access a hybrid state with both metabolic modes coexisting. This was due to higher ROS production and/or oncogene activation, such as RAS, MYC, and c-SRC. Guided by the model, we developed two signatures consisting of AMPK and HIF-1 downstream genes, respectively, to quantify the activity of glycolysis and OXPHOS. By applying the AMPK and HIF-1 signatures to The Cancer Genome Atlas patient transcriptomics data of multiple cancer types and single-cell RNA-seq data of lung adenocarcinoma, we confirmed an anticorrelation between AMPK and HIF-1 activities and the association of metabolic states with oncogenes. We propose that the hybrid phenotype contributes to metabolic plasticity, allowing cancer cells to adapt to various microenvironments. Using model simulations, our theoretical framework of metabolism can serve as a platform to decode cancer metabolic plasticity and design cancer therapies targeting metabolism. Cancer Res; 77(7); 1564-74. ©2017 AACR.

One of the most important roles of cells is performing their cellular tasks properly for survival. Cells usually achieve robust functionality, for example, cell-fate decision-making and signal transduction, through multiple layers of regulation involving many genes. Despite the combinatorial complexity of gene regulation, its quantitative behavior has been typically studied on the basis of experimentally verified core gene regulatory circuitry, composed of a small set of important elements. It is still unclear how such a core circuit operates in the presence of many other regulatory molecules and in a crowded and noisy cellular environment. Here we report a new computational method, named random circuit perturbation (RACIPE), for interrogating the robust dynamical behavior of a gene regulatory circuit even without accurate measurements of circuit kinetic parameters. RACIPE generates an ensemble of random kinetic models corresponding to a fixed circuit topology, and utilizes statistical tools to identify generic properties of the circuit. By applying RACIPE to simple toggle-switch-like motifs, we observed that the stable states of all models converge to experimentally observed gene state clusters even when the parameters are strongly perturbed. RACIPE was further applied to a proposed 22-gene network of the Epithelial-to-Mesenchymal Transition (EMT), from which we identified four experimentally observed gene states, including the states that are associated with two different types of hybrid Epithelial/Mesenchymal phenotypes. Our results suggest that dynamics of a gene circuit is mainly determined by its topology, not by detailed circuit parameters. Our work provides a theoretical foundation for circuit-based systems biology modeling. We anticipate RACIPE to be a powerful tool to predict and decode circuit design principles in an unbiased manner, and to quantitatively evaluate the robustness and heterogeneity of gene expression.

Epithelial cells undergoing epithelial-to-mesenchymal transitions have often been shown to behave as cancer stem cells, but the precise molecular connection remains elusive. At the genetic level, stemness is governed by LIN28/let-7 double inhibition switch, whereas EMT/MET is controlled by miR-200/ZEB double inhibition circuit and LIN28 is inhibited by miR-200, coupling the two modules. Here, using a specially devised theoretical framework to investigate the dynamics of the LIN28/let-7 system, we show that it can operate as a three-way switch (between low, high and intermediate LIN28 levels termed the D, U and hybrid D/U states) similar to the three-way operation of the miR-200/ZEB circuit that allows for the existence of a hybrid epithelial/mesenchymal (E/M) phenotype. We find significant correspondence between the existence of the three states of the two circuits: E–D, M–U and E/M–D/U. Incorporating the activation of OCT4 by LIN28, we find that the hybrid E/M phenotype has high likelihood (when compared with either the E or M states) to gain stemness. Combining the LIN28/let-7 regulation by NF- κ B and c-MYC, we find that NF- κ B, but not c-MYC, elevates the likelihood of E/M phenotype to gain stemness. Our results are consistent with emerging concept that partial EMT can lead to stemness.

Significance The success rate of therapeutic trials that target tumor antigens is quite limited. We demonstrate for the first time to our knowledge that lung cancer cells that have undergone epithelial-to-mesenchymal transition lose immunoproteasome expression, resulting in markedly reduced antigen presentation. Reduced expression of the immunoproteasome was associated with and can predict poor outcome in non-small cell lung carcinoma (NSCLC) patients. Induction of the immunoproteasome with IFNγ or 5-aza-2′-deoxycytidine (5-aza-dC) treatment can overcome this immune escape mechanism of mesenchymal cells by restoring functional HLA class I-bound peptides. These findings have substantial relevance for development of effective strategies to target tumor cells with inherent resistance to T cell-mediated immunotherapy.