Yolak temelli biyomarkör keşif çalışması: Kolanjiyokarsinom kanserine ait gen ifade verilerinin in-siliko yaklaşımlar bütünü ile incelenmesi
Pathway-based biomarker discovery study: İnvestigation of gene expressions of arm clinic carcinoma cancer with a whole in-silico approaches
Yazar: MERVE ARDA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI KUTLU
İstinye Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Kanser Biyolojisi ve Farmakolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Biyoloji = Biology
Dizin: Biyobelirteçler = Biomarkers ; Biyobelirteçler-tümör = Biomarkers-tumor ; Erken teşhis = Early diagnosis ; Genler = Genes ; Kanser hastaları = Cancer patients ; Karsinoma = Carcinoma ; Kolanjiokarsinoma = Cholangiocarcinoma ; Moleküler tanı = Molecular identification ; Neoplazmlar = Neoplasms

Özet:
Son yıllarda sağlık teknolojisindeki gelişmeler, kişiselleştirilmiş tıbbın temeli olarak kabul edilen sağlık biliminde veri birikimini hızlandırmaktadır. Gene Expression Omnibus (GEO) veri setleri, hasta gruplarındaki gen ekspresyon modellerindeki benzerlik ve farklılıkları yakalamak için sağlık bilimindeki çalışmaların ayrılmaz bir parçası haline gelmektedir. Bu çalışma kapsamında, potansiyel genleri biyobelirteç olarak belirlemek için hem intrahepatik kolanjiyokarsinom (iKKA) hem de ekstrahepatik kolanjiyokarsinom (eKKA) vakalarının GEO veri setlerini seçtik. Kolanjiyokarsinom (KKA)'nın moleküler mekanizması henüz tam olarak bilinmediğinden, tedavi yanıtı ve 5 yıllık sağ kalım oranları çok düşük seyretmektedir. Bu nedenle erken tanı veya alt tiplerini ayırmak, etkili tedavi seçenekleri gibi çeşitli amaçlar için kullanılabilecek biyobelirteçlere sürekli ihtiyaç duyulmaktadır. Burada, iKKA ve eKKA hastalarını temsil etmek için GSE45001(iKKA), GSE76311(iKKA) ve GSE132305(eKKA) veri setlerini seçtik. KKA hastalarında, KKA ile ilişkili yolakları ve seçilmiş genlerdeki yanlış anlamlı varyantları aydınlatmak için istatistiksel ve hesaplama yaklaşımlarını içeren bir çalışma hattı oluşturduk. iKKA ve eKKA arasında yukarı yönde ifade edilen genlerde kanserle ilişkili olan 5 ortak yolak bildirdik. Bildirilen ortak yolaklar kanserde etkili olan invazyon, migrasyon ve metastaz gibi süreçlerde rol almaktadır. Daha sonra gen bileşenlerini, halihazırda KKA ile ilişkili olsun ya da olmasın, yanlış anlamlı varyantlar açısından analiz ettik. COL1A1, COL1A2 ve MMP7 genlerinin, KKA'da COL1A1 ve COL1A2'nin iKKA'yı eKKA'dan ayırt edebilecek umut verici biyobelirteç adayları olduğunu belirledik. Ayrıca, iKKA'da ANLN, COL1A1, COL1A2, DSG2, ESRP1 & SPINK1 ve eKKA'da FN1, JUP, MYH14 & PLA2G7 KKA ile ilişkili farklı varyant genleri bildirdik. Genlerin ilişkili olduğu hastalıklar değerlendirildiğinde KKA risk faktörleri ile ilişkili bulunmamıştır.

Abstract:
The advances in health technology within recent decades have accelerated the accumulation of data in health science, considered as fundamental of personalized medicine. Gene Expression Omnibus (GEO) data sets becomes integral part of conducted studies in health informatics to capture the similarity and differences in gene expression patterns within designed cohorts that were designed to explain more about specific questions. Within the scope of this study, we select GEO datasets of Cholangiocarcinoma cases both in iCCA and eCCA to identify potential genes as biomarker. Since the molecular mechanism of CCA is not yet fully understood, the treatment response and 5- year survival rates are so low and hence there is a continuous need for biomarker(s) that could be used for varied purposes including early diagnosis or differentiating sub-types for effective treatment. Herein, we selected GSE45001 (iCCA), GSE76311 (iCCA) and GSE132305 (eCCA) data sets to represent iCCA and eCCA cases, and we set a study pipeline including statistical and computational approaches to elucidate significant pathway in CCA cases and CCA-related missense variants in selected genes. We reported 5 common pathways between iCCA and eCCA, and then gene components were further analyzed in terms of missense variants either being already associated with CCA or not. We identified COL1A1, COL1A2, and MMP7 genes were promising biomarker candidates in CCA, in which COL1A1 and COL1A2 can distinguish iCCA from eCCA. Also, we reported different CCA-associated variants genes in iCCA (ANLN, COL1A1, COL1A2, DSG2, ESRP1 & SPINK1) and eCCA (FN1, JUP, MYH14 & PLA2G7).