Pankreas kanserlerinde tanı ve tedaviye yönelik işaretçilerin in silico yöntemlerle tespiti
Detection of diagnostic and treatmental markers in pancreas cancers by in silico methods
Yazar: JALE ÖZ ÜNAL
Danışman: PROF. DR. ENDER BERAT ELLİDOKUZ
Dokuz Eylül Üniversitesi / Tıp Fakültesi / İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2022
Konu: İç Hastalıkları = Internal diseases
Dizin: Genler = Genes ; Hücresel yolaklar = Cellular pathways ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Pankreas = Pancreas ; Pankreas hastalıkları = Pancreatic diseases ; Pankreas neoplazmları = Pancreatic neoplasms ; Tedavi = Treatment ; Teşhis = Diagnosis ; Teşhis teknikleri ve prosedürleri = Diagnostic techniques and procedures

Özet:
Amaç: Pankreas kanseri mortalitesi yüksek kanserler arasında yer almaktadır. Çoğunlukla hastalık tanı anında metastatik olmakta ve sağkalım süresi azalmaktadır. Bu nedenle pankreas kanserinde erken tanı ve tedavi çok daha önemli olmaktadır. Tanı ve tedavi amacıyla kullanılabilecek olan biyobelirteç özelliğindeki gen/genler ve/veya hastalık oluşmasında önemli olan yolaklar tam olarak netleştirilmemiştir. Bu çalışmada da agresif seyirli ve hızlı metastaz yapma özelliğinde olan pankreas kanseri için erken tanı ve tedavisinde kullanılabilecek yeni moleküler hedeflerin bulunması amaçlanmıştır.
Materyal ve metot: Pankreas duktal adenokarsinomunda normal dokuya göre farklı eksprese olan genleri bulmak amacıyla GEO (Gene Expression Omnibus) veritabanı kullanıldı. Toplamda 68 adet normal dokuya, 81 adet pankreatik duktal adenokarsinomaya ait mikroarray verisi toplandı. Bu veri setleri RStudio programında işlenerek Gen Ontolojisi (GO), Kyoto Genler ve Genler Ansiklopedisi (KEGG), Hallmark ve Metabolit yolak analizi yapıldı. Elde edilen bu genlerden protein-protein etkileşim analizi yapılması amacıyla STRING (Etkileşen genlerin saptanması için arama aracı) veritabanı kullanıldı ve Cytoscape' e aktarılarak görselleri elde edildi.
Bulgular: 68 adet normal dokuya, 81 adet pankreatik duktal adenokarsinomaya ait mikroarray verisinden istatistiksel olarak anlamlı değişim gösteren 107 adet gen elde edildi. Bu genlerden 26 tanesinin down regüle, 81' nin ise up regüle olduğu görüldü. Yolak analizleriyle birlikte pankreas kanserinde genlerin özellikle ekstraselüler matriks düzenlenmesi, epitelyal-mezenşimal geçiş gibi yollar üzerinden etki ettiği gösterildi. Protein-protein etkileşim analiziyle birlikte bu etkileşim ağının merkezinde FN1, COL1A2, TIMP1, POSTN, COL3A1, MMP1, EGF, THBS2, ALB, ITGA2' nin yer aldığı görüldü.
Sonuç: Bu çalışma pankreas kanserinde farklı eksprese olan birçok geni tespit etmiş olup tanısal/prognostik belirteçler ve yeni tedavi hedeflerinin belirlenmesi amacıyla ileri araştırmalar için yardımcı olacaktır.

Abstract:
Objectives: Pancreatic cancer is among the cancers with high mortality. Most of the pancreatic cancers are diagnosed in metastatic dieaseas therefore survival times are short. Early diagnosis of pancreatic cancer has a huge impact on treatment and survival time therefore focusing on diagnosis in early stage is much more important. Gene/genes with biomarker properties that can be used for pancreatic cancer diagnosis and treatment and/or pathways that are important in disease formation haven't been fully understanded. In this study, we aimed to find new molecular targets that can diagnose panceatic cancer in early stages and impact treatment options for pancreatic cancer, which has an aggressive course and rapid metastasis.
Material and Method: GEO (Gene Expression Omnibus) database was used to find genes that are expressed differently in pancreatic ductal adenocarcinoma compared to normal tissue. In total, microarray data of 68 normal tissues and 81 pancreatic ductal adenocarcinomas were collected. These data sets were processed in the RStudio program, and Gene Ontology (GO), Kyoto Encyclopedia of Genes and Genes (KEGG), Hallmark and Metabolite pathway analysis were performed. The STRING (Search tool for the retrieval of interacting genes) database was used for protein to protein interaction analysis from these obtained genes and their images were obtained by transferring them to Cytoscape.
Results: 107 genes with statistically significant changes were obtained from the microarray data of 68 normal tissues and 81 pancreatic ductal adenocarcinoma. It was seen that 26 of these genes were down-regulated and 81 of them were up-regulated. Along with pathway analysis, it was shown that genes in pancreatic cancer act through pathways such as extracellular matrix regulation and epithelial-mesenchymal transition. With the protein-protein interaction analysis, it was seen that FN1, COL1A2, TIMP1, POSTN, COL3A1, MMP1, EGF, THBS2, ALB, ITGA2 are located at the center of this interaction network.
Conclusion: This study identified many differentially expressed genes in pancreatic cancer and will be helpful for further research to identify diagnostic/prognostic markers and new therapeutic targets.