Convergence of Transcription, Metabolomics and Wireless Nano‐Sensor Networks Shoumen Datta Massachusetts Institute of Technology Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 1 Gene Expression: Regulation of Transcription © McGraw Hill Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 2 Transcription Unit © McGraw Hill Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 3 Initiation Complex: RNA Polymerase II © McGraw Hill Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 4 Initiation Complex: TATA Binding Protein © McGraw Hill Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> © Darst & Kornberg 5 Initiation Complex: TATA Binding Protein TATA © Darst & Kornberg Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 6 TFIID – TBP : TATA Binding Protein y,h PROLINE (β1)50 Pf LEUCINE (β1)50 y Æ Saccharomyces cerevisiae; h Æ humans; Pf Æ Plasmodium falciparum Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 7 TBP: Yeast, humans and malaria parasite Pol II, Pol III y,h PROLINE (β1)50 Pf LEUCINE (β1)50 Pol I – VSG Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 8 http://dspace.mit.edu/handle/1721.1/41898 Initiation Complex: RNA Polymerase II © McGraw Hill Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> © Roger Kornberg 9 Eukaryotic RNA Polymerase II Subunits © McGraw Hill Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> © Roger Kornberg 10 © Darst RNA Polymerase II Subunit 1 : RPB1 C Terminal Domain (CTD): [YSPTSPS]n TYR [ Y ] SER [ S ] PRO [ P ] THR [ T ] SER [ S ] PRO [ P ] SER [ S ] n Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 11 RNA Polymerase II Subunit 1 : RPB1 C Terminal Domain (CTD): [YSPTSPS]n TYR [ Y ] SER [ S ] PRO [ P ] THR [ T ] SER [ S ] PRO [ P ] SER [ S ] n Pol II Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 12 RNA Polymerase II Subunit 1 : RPB1 C Terminal Domain (CTD): [YSPTSPS]n TYR [ Y ] SER [ S ] PRO [ P ] THR [ T ] SER [ S ] PRO [ P ] SER [ S ] n Yeast yRPB1-CTD: [YSPTSPS]26 Human hRPB1-CTD: [YSPTSPS]52 Malaria pRPB1-CTD: [YSPTSPS]15 Trypanosome + 63 aa tRPB1-CTD: [YSPTSPS]0 Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 13 Host‐Parasite Interactions: CTD Human hRPB1-CTD: [YSPTSPS]52 TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] Malaria pRPB1-CTD: [YSPTSPS]15 + 63 amino acids TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR SER PRO SER [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 14 Host‐Parasite Interactions Host‐Parasite Interactions: CTD Unique CTD Proteins Regulating Malaria Gene Expression in Infected Humans Human hRPB1-CTD: [YSPTSPS]52 TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] Malaria pRPB1-CTD: [YSPTSPS]15 + 63 amino acids TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR SER PRO SER [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 15 Identification of Targets for RNA Immunity ? Are Unique CTD Proteins Regulating Malaria Gene Expression in Infected Humans ? TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR SER PRO SER [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] Malaria specific ? Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 16 If target protein is specifically parasite induced: A Potential for Development of Malaria Therapy TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR SER PRO SER [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] Malaria Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> Protein Sequence Protein Sequence DNA Sequence DNA Sequence dsRNA Target gene Genome Map 17 Detection of Target Human Protein: Constitutive Expression ? Early detection of infection by Malaria parasite P. falciparum ? TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR SER PRO SER TYR SER PRO THR SER PRO SER [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] [ Y ] [ S ] [ P ] [ T ] [ S ] [ P ] [ S ] Malaria Nano‐sensor Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> NanoLetters (2004) 4 1785‐1788 18 Other Tools to Identify Unique Target Proteins: Mass Spec Analysis Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 19 Mass Spectrometric Analysis of Proteomes in Ovarian Cancer Lancet 2002 359 574 Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 20 Convergence MALARIA SENSOR DATA Blood Glucose Nano-sensor Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> TRANSMITTER in vivo TRANSMITTER Nanotube Radio NanoLetters (2007) 7 3508 – 3511 21 MIT Tech Review March/April 2008 Current Glucose Specificity Glucose Concentration (mM) Time (sec) Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 22 Sensors: Not necessarily in vivo, Not necessarily nano Ring Sensors Sokwoo Rhee, Ph.D. thesis, MIT www.sokwoo.com Circuit Boards Batteries Outer Ring (Aluminum) Inner Ring (Elastic Fabric) Optical Sensor Unit Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 23 110 100 90 80 0 10 20 30 40 50 (sec) (a) Heart Rate (beats/min) by Electrocardiogram (ECG) 110 100 90 80 0 10 20 30 40 50 (sec (b) Heart Rate (beats/min) by Fingertip Photoplethymograph (PPG 110 100 90 80 0 10 20 30 40 50 (se (c) Heart Rate (beats/min) monitored by Wireless Ring Sensor shown in Figure Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 24 Goldstein & Brown : Prime Target for Sensor‐based Early detection & RNA‐based Immunity Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 25 Human Chimp Monkey Mouse Rat Dog Cow Opposum Chicken Frogs Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> Stuart Lipton et al Mutation 26 in LRP6 cosegregates with early CAD and high LDL Science (2007) 315 1278 -1282 GLUCOSE CHOLESTEROL Diabetes Heart Disease NanoCom ACETYLCHOLINE Alzheimer’s Multiple Variables Homeostasis Nash Equilibrium ? Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> NanoCom: in vivo Wireless Sensor Networks ? 27 • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 28 • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • 29 • • • • • • • • • • •• •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • •• • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• •• • • • • • •• • • 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• ••• • • • • • • • • • •• • • • •• • • • • • • • • •• • •• •• •• • • •• • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • •• • • • • •• • • • •• • • •• • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • •• •• • • •• • • • • • • • • •• • • • •• • • • • • • • •• • • • •• • • •• • • • • • • • •• •• • •• • • •• • •• • • • • • • • • • • • • • •• • • • • •• • •• • • • • • •• •• • • • • • ••• •• •• • • • • • • • • • • •• • • •• • •• • • • • • • • • • •• •• • • • • • • • • • • • • • •• • • • • •• •• • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • •• • •• • • • • • • ••• •• • • • • • • • • • • • • • • • • •• • •• • • • • • • • •• • • • • •• •• •• • • •• • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • •• • • •• • • • • • • •• • • • • • • • • •• • • • •• • •• • • • • •• • • • • • • • • • • •• • • •• •• • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • •• • • • • • • •• • • •• • • • • • • • • • ••• • • • • • • • • • • • • • • ••• • •• • • •• • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • ••• •• • • •• • • • Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> •• • • • • • • • • • • • • • • • 30 • • • • • • • •• •• • • • • • • •• • • • • • • • • • •• • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • •• • • • • • • • • • • • • • •• • • •• • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• •• • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • •• • • •• • • • • • • • • • • • •• • • • • • • •• • • • • •• • •• • • • • • • • • • • • • •• • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • •• •• • • • •• •• •• •• • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• •• •• •• • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •••• •• • • • • • • • • • • • •• • • •• • • •• • • • • • • • • • • • •• •• • • •• • • • • • • • • • •• • • • • •• • • •• • •• • • • • • • • • • • • • • •• • • • •• • • • • • • • •• • • • • • •• • • • • • • • • •• • • •• • •• • •• • • •• • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • •• • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • •• • • • • • • •• • • • • •• • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • •••• • • • • • • • • • • • • • • • •• •• • ••• • • • • • • • •• • • • • • •• • • • • • • • ••• • • • • •• • • •• • • • • • • • • • •• • • •• • •• • •• • • • • • • •• • • • • • • •• •• • • • •• ••• • • • • • •• •• • • • • •• •• • • • •• • • • • • • • ••• • • • • • •• • • • • • • • •• • • •• •• • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • •• • • • • • • • • • • •• • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • •• • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • •• • • • •• • • • • • • • ••• • • • • • • • • • • • • • • • • • •• •• •• • • • • •• • •• • • • • • • • •• • • • •• • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • •• • • • • • • • •• • •• • • • • • • •• • • •• • •• • • • • • • • •• • • • •• • • • • • •• • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • •• • • • • • • •• • • •• •• • • • • • •• • • ••••• • • • • • • • • • • • ••• • • •• • • • •• • • • • • • • •• • • • • • • • •• • • •• ••• •• • • • • • • • • • Data: Young’s Double Slit Experiment with Electrons Dr. Akira Tonomura, Hitachi Research Laboratories, JP •• • • • • 31 Directed Graph: Today’s Network Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 32 Social Networking Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 33 Sense of Distributed Data Analytics K n = 10; p = 1,000 10 locations 1,000 lags Nx kt y1t = β0 + ∑ ∑αki xkt-i + φ11y1t-1 + φ12y2t-1 + ε1t k=1 i = 1 Estimate Coefficients: 10,000 φ + 10,000 for x’s = 20,000 per stage or 200,000 for n=10 (excluding constants and error coefficients) K Nx kt y2t = β0 + ∑ ∑αki xkt-i + φ21y1t-1 + φ22y2t-1 + ε2t k=1 i = 1 q p σ1t2 = θ0 + ∑ θi ε21t-i + ∑τj σ21t-j i=1 j=1 q p σ2t2 = θ0 + ∑ θi ε22t-i + ∑τj σ22t-j i=1 Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> j=1 34 Datta & Granger, 2007 Healthcare: 50 years notice still policy failures 60 50 IR 40 30 20 10 0 -10 -20 Percent Change UK SE ES FR NL DE RU US -30 IR UK SE ES FR NL DE RU 51.2 14.1 16.7 6.9 12 5.5 - 3.0 - 25.0 US 34 www.populationeurope.org Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 35 GP Hospital Data Paper Doctor Decision Data Paper Treatment Response €$ €$ €$ €$ €$ €$ €$ Service HR Service HR HR Service HR Service HR HR Service HR PARADIGM SHIFT Reduces Healthcare Cost & Improves Service €$ Global Reference Model €$ Intelligent Analysis Exception €$ GP Hospital Monitor Transmit €$ EMR €$ Service HR Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> HR Doctor Decision Transmit €$ EMR Treatment Response €$ €$ Service HR Service HR 36 Data & Information Asymmetry: Isolated DDT Systems Hospital GP HIQA Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 37 HEALTHCARE MANAGEMENT RFID Linked Biometrics & Nano-sensor Net Clive Granger Clive Granger VISIT CLINIC Louis Brennan Louis Brennan Bernard Lown Glenn T Seaborg Yuan T Lee Shoumen Datta Charles Townes Dudley Herschbach Helene Langevin Joliot 802.11b WiFi 802.11g VISIT CLINIC 802.16a Grid AGRMIA Patient Data Omics Data Genetic Risk Glucose Nano-sensor Radio Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 38 ENERGY MANAGEMENT Energy Management Software Application Internet Site Controller MeshGate Hosted Server Rm 100 External Rm 110 LEGEND Wi-Stat MeshRouter Wi-Zone Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> © Milennial Net & www.sokwoo.com 39 Economic History from Norman Poire Conceptual Convergence and the Wealth of Nations Adoption 1853 Textile 1800 1771 1853 1825 1913 Railway 1913 1886 1969 Auto 1969 1939 2025 Computer Agents Grid, SL 2005 1977 2061 2081 Nanotech Hydrogen Fusion 2025 ~1997 Technology Introduced 1959 AI Industrial Revolution Atoms Knowledge Economy Physical World Model Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> Bits 40 “Did not entail being right all the time. It was rather to dare, to propose new ideas, and then to verify them and to know how to admit errors.” * Professor Pierre-Gilles de Gennes (1932-2007) after receiving the 1991 Nobel Prize for Physics * Died 18 May 2007 Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 41 Support research … “ Research is four things: brains with which to think, eyes with which to see, machines with which to measure and fourth, money.” Albert Szent-Gyorgyi de Nagyrolt Nobel Prize in Medicine (1937) Dr Shoumen Datta, MIT <shoumen@mit.edu> 42