Mide kanserlerinde tanı ve tedaviye yönelik işaretçilerin in silico yöntemlerle tesbiti
Determination of points for diagnosis and treatment in gastric cancers by in silico methods
Yazar: RAUF MEHTIYEV
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: Biyoinformatik = Bioinformatics ; Gen ifadesi = Gene expression ; Mide hastalıkları = Stomach diseases ; Mide neoplazmları = Stomach neoplasms ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Tedavi = Treatment ; Teşhis = Diagnosis

Özet:
Amaç-hipotez: Mide kanseri (GC), dünyada kansere bağlı ölümlerin dördüncü en sık nedenidir. Dünyada önemli bir sağlık yükü oluşturmaktadır. GC hastalarının birçoğu tanı anında mide kanserinin ileri evrelerinde yer almakta ve en iyi tedavi fırsatını kaçırmaktadır. Bu çalışmada GC' nin moleküler mekanizmalarını ortaya çıkarmayı ve GC prognozu, erken tanı ve hedefe yönelik tedavi için spesifik biyobelirteçlerin tanımlanmasını amaçladık.
Gereç-yöntem: 10 mRNA veri kümesi (GSE79973, GSE34942, GSE38749, GSE35809, GSE22377, GSE66222, GSE54129, GSE42252, GSE19826 ve GSE13911) Gene Expression Omnibus (GEO) veri tabanından seçilmiştir. Veri kümesi 177 normal mide doku örneği ve 360 mide adenokanseri örneği içermekte olup, toplam örnek sayısı 537'dir. Diferansiyel olarak eksprese edilen genler (DEG' ler) R yazılımı tarafından seçildi. R yazılımı ve Volkan grafiği, farklı şekilde ifade edilen genleri (DEG' ler) ayırt etmek için kullanıldı. Daha sonra gen ontolojisi (GO) analizi ve Kyoto Gen ve Genom Ansiklopedisi (KEGG) yol analizi gerçekleştirdik. STRING ve Cytoscape yazılımı, 10 veri kümesi arasında ortak olan DEG' lerin protein-protein etkileşimi (PPI) ağlarını analiz etmek için de kullanıldı.
Bulgular: 10 mRNA veri kümesinden 260 yukarı regüle ve 260 aşağı regüle gen dahil olmak üzere toplam 520 DEG tanımlanmıştır. R yazılımı ve Volkan grafiği ile 520 DEG içerisinden log FC>2 olan DEG' ler tespit edildi. KEGG analizi, yukarı-regüle DEG' lerin esas olarak Protein sindirimi ve emilimi, ECM-reseptör etkileşimi, İlaç metabolizması, IL-17 sinyal yolu, Sitokin-sitokin reseptör etkileşimi ve Amoebiasis yolaklarında zenginleştirildiğini göstermiştir. GO analizi, yukarı-regüle DEG' lerin esas olarak hücre dışı matris organizasyonu, hücre dışı yapı organizasyonu, dış kapsülleyici yapı organizasyonu ve hücre popülasyonu proliferasyonunun düzenlenmesi, kolajen fibril organizasyonu ve mitotik kardeş kromatit yolaklarında zenginleştirildiğini göstermiştir.16 yukarı-regüle (log FC> 2) ve 67 aşağı-regüle (log FC <2) olan toplamda 83 DEG arasındaki protein etkileşimi tahmin ve analiz etmek için STRING veri tabanı ve Cytoscape yazılımı kullanıldı. STRING ve Cytoscape analiz sonuçlarını birleştirilerek 10 DEG (INHBA, SULF1, COL1A2, CTHRC1, THBS2, COL1A1, COL11A1, SFRP4, FN1, COL10A1) seçtik. Bunlar genler yukarı-regüle olup, yüksek derece bağlantıya sahip, log FC>2 ve en yüksek FcS olan DEG 'lerdir.

Sonuçlar: Bu çalışma, biyoinformatik analiz yöntemlerini kullanarak INHBA, SULF1, COL1A2, CTHRC1, THBS2, COL1A1, COL11A1, SFRP4, FN1, COL10A1 dahil olmak üzere 10 DEG, mide kanseri hastalarında anlamlı derecede yüksek oranda eksprese edildi. Çalışmamız bu 10 DEG' in GC için potansiyel biyobelirteçler ve terapötik hedefler olabileceğini düşündürmektedir.

Anahtar kelimeler: Mide kanseri (GC), biyoinformatik analiz, gen ekspresyonu omnibus (GEO), diferansiyel eksprese genler (DEG' ler)

Abstract:
Purpose and hypothesis: Gastric cancer (GC) is the fourth most common cause of cancer-related death in the world. Gastric cancer constitutes a significant health burden in the world. Many GC patients are in advanced stages of gastric cancer at the time of diagnosis and miss the opportunity for the best treatment. In this study, we aimed to reveal the molecular mechanisms of GC and to identify specific biomarkers for GC prognosis, early diagnosis and targeted therapy.
Material-method: 10 mRNA datasets (GSE79973, GSE34942, GSE38749, GSE35809, GSE22377, GSE66222, GSE54129, GSE42252, GSE19826 and GSE13911) were selected from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. The dataset includes 177 normal gastric tissue samples and 360 gastric adenocarcinoma samples, with a total sample number of 537. Differentially expressed genes (DEGs) were selected by the R software. R software and Volcano plot were used to distinguish differentially expressed genes (DEGs). We then performed gene ontology (GO) analysis and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analysis. STRING and Cytoscape software were also used to analyze protein-protein interaction (PPI) networks of DEGs common among the 10 datasets.
Results: A total of 520 DEGs were identified, including 260 up-regulated and 260 down-regulated genes from 10 mRNA datasets. DEGs with log FC>2 were detected out of 520 DEGs with R software and Volkan graph. KEGG analysis showed that up-regulated DEGs are mainly enriched in Protein digestion and absorption, ECM-receptor interaction, Drug metabolism, IL-17 signaling pathway, Cytokine-cytokine receptor interaction, and Amoebiasis pathways. GO analysis showed that up-regulated DEGs are mainly enriched in extracellular matrix organization, extracellular structure organization, external encapsulating structure organization and regulation of cell population proliferation, collagen fibril organization, and mitotic sister chromatid pathways. The STRING database and Cytoscape software were used to predict and analyze protein interactions between a total of 83 DEGs, 16 up-regulated (log FC> 2) and 67 down-regulated (log FC <2). We selected 10 DEGs (INHBA, SULF1, COL1A2, CTHRC1, THBS2, COL1A1, COL11A1, SFRP4, FN1, COL10A1) by combining the STRING and Cytoscape analysis results. These genes are up-regulated DEGs with high degree of connectivity, log FC>2 and highest FcS.

Conclusion: Using bioinformatics analysis methods in this study, 10 DEGs, including INHBA, SULF1, COL1A2, CTHRC1, THBS2, COL1A1, COL11A1, SFRP4, FN1, COL10A1, were significantly highly expressed in gastric cancer patients. Our study suggests that these 10 DEGs may be potential biomarkers and therapeutic targets for GC.

Key words: Gastric cancer (GC), bioinformatics analysis, omnibus gene expression (GEO), differentially expressed genes (DEGs)