Συνδυαστική ανάλυση δεδομένων mRNA-seq, miRNA-seq και DNA μεθυλίωσης οδηγεί στην αναγνώριση δικτύων στο ηπατοκυτταρικό καρκίνωμα.
Creators: name: Μώκος, Παναγιώτης Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2016
Subjects: Μελέτη του ηπατοκυτταρικού καρκινώματος με αναλύσεις δικτύων
Δεδομένα mRNA-seq, miRNA-seq και DNA μεθυλίωσης
Βάση δεδομένων TCGA
Study of hepatocellular carcinoma by a network analysis approach
mRNA-seq, miRNA-seq and DNA methylation data
TCGA data portal

description: Το ηπατοκυτταρικό καρκίνωμα αποτελεί τον έκτο πιο κοινό τύπο νεοπλασίας παγκοσμίως. Οι κύριοι παράγοντες κινδύνου στους οποίους οφείλεται η μεγάλη γενετική ετερογένεια του είναι ο αλκοολισμός, οι χρόνιες μολύνσεις από τους ιούς HBV/HCV, η δηλητηρίαση από την αφλατοξίνη-Β1 και η μη αλκοολική λιπώδης νόσος του ήπατος (NAFLD). Η ηπατοκαρκινογένεση αποτελεί μια πολυσταδιακή διαδικασία που εξελίσσεται με το πέρασμα πολλών ετών και περιλαμβάνει την προοδευτική συσσώρευση διαφορετικών γενετικών και επιγενετικών τροποποιήσεων που, τελικά, οδηγούν στον κακοήθη μετασχηματισμό. Για τη βαθύτερη κατανόηση των καθοδηγητικών μοριακών γεγονότων της ηπατοκαρκινογένεσης πραγματοποιήθηκε συνδυαστική ανάλυση δεδομένων mRNA-Seq, miRNA-Seq και DNA μεθυλίωσης. Τα ακατέργαστα δεδομένα αντλήθηκαν από τη βάση δεδομένων The Cancer Genome Atlas (TCGA). Αρχικά, προσδιορίστηκαν τα προφίλ διαφορικής έκφρασης των mRNAs/miRNAs και διαφορικής μεθυλίωσης υποκινητών γονιδίων που διαφοροποιούν τα δείγματα των ασθενών με ηπατοκυτταρικό καρκίνωμα σταδίου Ι, ΙΙ και ΙΙΙ από τα φυσιολογικά δείγματα. Επιπλέον, κατασκευάστηκαν τα δίκτυα των σημαντικότερων miRNA-mRNA αλληλεπιδράσεων κάθε σταδίου καθώς και το δίκτυο των σημαντικότερων συντηρημένων αλληλεπιδράσεων κατά την εξέλιξη του ηπατοκυτταρικού καρκινώματος. Ακολούθησε ο προσδιορισμός των δικτύων των συνεκφραζόμενων γονιδίων για κάθε στάδιο του ηπατοκυτταρικού καρκινώματος καθώς και των συντηρημένων διαφορικά εκφραζόμενων δικτύων κατά την εξέλιξη αυτού του τύπου καρκίνου με ταυτόχρονη επισήμανση των miRNA-mRNA αλληλεπιδράσεων καθώς και των γεγονότων μεθυλίωσης. Τέλος ανιχνεύτηκαν νέοι μοριακοί στόχοι οι οποίοι θα μελετηθούν περαιτέρω τόσο στο ρόλο που διαδραματίζουν στην ηπατοκαρκινογένεση όσο και στη χρησιμότητά τους στην πρόγνωση, στη διάγνωση και στη θεραπεία της νόσου.
description: Hepatocellular carcinoma is the sixth most prevalent cancer worldwide. The impressive genetic heterogeneity reflects genomic variation due to variable influence of several known risk factors including alcoholism, chronic HBV/HCV infection, exposure to aflatoxin-B1 and non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). Hepatocarcinogenesis is a multistep process that lasts decades and involves the progressive accumulation of genetic and epigenetic alterations leading to malignant transformation. Over the past years many efforts have been made to elucidate the molecular basis of the initiation and progression of HCC. However, most of these studies have been focused on individual genes or single data type, which lack the power to detect the complex mechanisms of cancer formation. To gain insight into the molecular driver events, integrated analysis of mRNA-Seq, miRNA-Seq and DNA methylation data was performed. We utilized raw data from The Cancer Genome Atlas (TCGA). We identified differentially expressed mRNAs/miRNAs and differentially methylated CpG sites from three comparison sets: STAGE I/NORMAL, STAGE II/NORMAL and STAGE III/NORMAL. Furthermore, we constructed networks of the most statistically significant miRNA-mRNA interactions representative of each stage and the conserved network of miRNA-mRNA interactions during HCC progression. We then constructed gene co-expression networks representative of each stage and their integrative differentially expressed networks of conserved miRNA-mRNA interactions and DNA methylation events. We have identified novel candidate molecular targets which will be functionally validated for their role in hepatocarcinogenesis and their potential as novel prognostic, diagnostic and therapeutic biomarkers.