[en] It is well known that injuries affect the tissue integrity. It might be less known that injury mechanisms could be initiated through a compromised cell response, which subsequently affects the tissue integrity. Such injuries are subsequently referred to as biologically-driven injuries. They usually develop over long time periods, and disease progression remains largely silent. Biologically-driven injury mechanisms are still poorly understood, which is partly related to limited methodologies to estimate complex, dynamic cell responses over long periods of time. To this end, this work presents a novel network modelling approach to tackle complex multicellular systems. Thereby, the cell is considered as a "black box" and cell activities, such as mRNA expressions, were directly linked to the surrounding stimulus environment, based on experimental knowledge. To achieve that, a set of integrative methodologies was developed to translate experimental findings into parameters suitable for systems biology models, and to numerically approximate cell activities within complex multicellular environments. This set of methodologies is presented as "PNt-Methodology". The acronym "PNt" refers to the conceptualization of cell activities, as numerous potentially time-dependent (subscript t) networks that are simultaneously acting, i.e. parallel networks (PN). The PNt-Methodology was developed to investigate the intervertebral disc (IVD) Nucleus Pulposus, the degradation of which is assumed to be highly biologically-driven. The objective was to better understand the initiation of IVD degeneration. The effects of key relevant biochemical (glucose, lactate) and mechanical stimuli (load magnitude and frequency) on non-degenerated Nucleus Pulposus cells were investigated. The multicellular system was simulated within a 3D agent-based model and contained both non-inflamed and inflamed cells, whereby the proinflammatory mediators IL1β and TNF-α were considered. This led to four different cell states; non-inflamed, inflamed with IL1β, TNF-α or both, IL1β&TNF-α. For each cell state, the mRNA expressions of the main tissue proteins Aggrecan and Collagen Types I & II and of the crucial proteases MMP3 and ADAMTS4 were estimated. The qualitative results of the model could successfully be validated with findings from the literature through the different steps of development. Eventually, CA of different CS were approximated for different body postures and physical activities, including long-term predictions. To the best of our knowledge, this is the first in silico approach that tackles the cellular level in IVD research. Furthermore, thanks to its generic and scalable design, the PNt-Methodology is adaptable to more complex cell environments and is expected to be applicable to multicellular systems of other tissue. Hence, this contribution complements existing in silico methods by providing a new top-down high-level network modelling approach based on biological measurements to approximate the dynamics of biologically-driven injury mechanisms.

[es] Está conocido que las lesiones afectan la integridad de un tejido. Lo que quizás está menos conocido es que los mecanismos que causan estas lesiones podrían ser iniciados por una respuesta celular comprometida, la cual afecta la integridad de un tejido. A continuación, se refiere a este tipo de lesiones como lesiones con origen biológico. Estas lesiones suelen desarrollarse muy lentamente con una progresión mayormente silenciosa. Todavía no se entienden bien los mecanismos de este tipo de lesiones, lo cual en parte está relacionado con limitaciones metodológicas que permiten estimar respuestas complejas y dinámicas de células durante largos periodos de tiempo. Este trabajo presenta una metodología nueva de modelado de redes para aproximar sistemas complejos en un entorno multicelular. Se considera la célula como una caja negra y las actividades celulares, como expresiones de ARNm, se vinculan directamente con los estímulos que reciben las células, según datos experimentales. Para conseguir esto, se desarrolló un conjunto de métodos integrativos que permiten el traslado de resultados experimentales en parámetros adecuados para modelos de biología de sistemas, y para aproximar numéricamente actividades celulares en entornos complejos multicelulares. Este conjunto de métodos esta presentado como "Métodología-RPt" (PNt-Methodology). El acrónimo "RPt" se refiere a la conceptualización de actividades celulares como numerosas redes, potencialmente dependiendo del tiempo (indexado t) que están actuando simultáneamente, es decir, como redes paralelas (RP). La Metodología-RPt se desarrolló para investigar el Nucleus Pulposus del disco intervertebral, la degradación del cual podría ser mayoritariamente causada por lesiones de origen biológicos. El objetivo fue entender mejor el inicio de la degeneración del disco intervertebral. Los efectos de estímulos claves bioquímicos (glucosa, lactato) y mecánicos (magnitud y frecuencia de una carga) fueron investigados en células no degeneradas del Nucleus Pulposus. El sistema multicelular es simuló en un modelo 3D basado en agentes que incluyó células tanto no inflamadas como inflamadas, considerando los mediadores proinflamatorios IL1β y TNF-α. En consecuencia, se definieron cuatro estados celulares: células no inflamadas, inflamadas con IL1β, inflamadas con TNF-α o inflamadas con ambos, IL1β&TNF-α. Para cada estado celular, se estimó la expresión de ARNm de las proteínas estructurales principales del tejido, Agrecano y Colágeno tipo I & II y de las proteasas claves MMP3 y ADAMTS4. Los resultados cualitativos del modelo se pudieron validar exitosamente con resultados experimentales de la literatura a lo largo del desarrollo. Finalmente, se pudieron aproximar las actividades celulares para diferentes posturas corporales y actividades físicas, incluyendo predicciones durante largos periodos tiempo. A nuestro entender, este es el primer método in silico que trata el nivel celular en la investigación del disco intervertebral. Además, gracias a su diseño genérico y escalable, la Metodología-RPt se puede adaptar a entornos más complejos, y se puede vislumbrar su aplicación a sistemas multicelulares de otros tejidos. Por lo tanto, esta contribución complementa los métodos in silico existentes al ofrecer una nueva estrategia top-down de modelado de redes de alto nivel (high-level), basado en resultados experimentales para aproximar las dinámicas de los mecanismos causantes de lesiones con origen biológico.