Glial beyin tümörlerinin ilerlemesinde rol oynayan gen ifade değişikliklerinin ve yolakların incelenmesi
Investigation of gene expression changes and pathways that play a role in the progression of glial brain tumors
Yazar: NURHAN KÜLCÜ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ SÜNNETÇİ AKKOYUNLU
Kocaeli Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Tıbbi Genetik ve Moleküler Biyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Genetik = Genetics
Dizin: Beyin hastalıkları = Brain diseases ; Beyin neoplazmları = Brain neoplasms ; Dizi analizi = Sequence analysis ; Gen ifadesi = Gene expression ; Glioblastoma = Glioblastoma ; Merkez sinir sistemi hastalıkları = Central nervous system diseases ; Merkez sinir sistemi neoplazmları = Central nervous system neoplasms

Özet:
Amaç: Glial beyin tümörleri, tüm beyin tümörlerinin ve Merkezi Sinir Sistemi tümörlerinin yaklaşık %30'unu ve tüm malign beyin tümörlerinin ise %80'ini oluşturur. Vakaların yaklaşık %55'inde glioma, oldukça agresif bir tümör olan derece IV glioblastoma olarak ortaya çıkar. Glioblastomalı hastalar halihazırda, bir yıldan biraz daha uzun süren bir medyan sağkalım ile kötü bir prognoza sahiptir. Bu tez çalışmasının amacı; glial beyin kanserinde gen ifade farklılıklarının analiz edilmesi, ilgili gen ve yolakların incelenip gliomanın oluşumu ve/veya ilerlemesi üzerine etkisinin araştırılmasıdır.
Yöntem: GEO (Gene Expression Omnibus) veri tabanından 150 glioma örneği ve 15 normal beyin dokusu örneği çalışmaya dahil edildi. Tümörlü dokular ile normal dokular arasındaki ve tümörlü dokularda farklı dereceler arasındaki diferansiyel eksprese olan genleri (DEG'leri) elde etmek için GeneSpring Software versiyon 14.9_gx_pa kullanıldı. DEG listeleri DAVID arayüzüne yüklenip, p-değeri <0.05 olarak kabul edilerek DEG'ler arasındaki moleküler yolaklar belirlendi ve gene ontoloji (GO) analizi yapıldı. Her Evrede DEG'ler arasındaki potansiyel ilişkiyi keşfetmek için, Cytoscape 8.3.2 yazılımında STRING uygulaması uygulandı ve protein-protein etkileşim bilgileri doğrultusunda yüksek derecede bağlantıya sahip ilk 15 gen merkez gen olarak seçildi. Merkez genlerin potansiyel bilgilerini belirlemek için DAVID üzerinden GO ve KEGG yolak analizleri de yapıldı.
Bulgular: Kontrol grubu ile karşılaştırıldığında her derecede, ekspresyonu en çok artan ilk 10 gen; BTN1A1, CDX4, HES2, IL36G, KRTAP4-8, KRTAP9-4, NME9, OR7G3, POU5F2 ve TAS2R41, ekspresyonu en çok azalan ilk 10 gen; AFP, ALB, AMBP, APOA2, FABP1, HBG1, KRT18, PMEL, PRAME ve TFF1 olarak belirlendi. Tanımlanan DEG'lerin yolak analizlerinde tüm evreler; nöroakrif ligand-reseptör etkileşimi, sitokin-sitokin reseptör etkileşimi ve hücre yapışma molekülleri ile anlamlı derecede ilişkili olarak bulundu. ALB, CXCL8, EGF, EGFR, FN1, GAPDH, GNG7, GNG13, GNGT1, INS, KNG1, MAPK1, MYC, NOTCH1, SRC, STAT3, TNF, TP53 ve VEGFA merkez gen olarak belirlendi. Tanımlanan DEG'lerin ve merkez genlerin gen ontoloji fonksiyonel analizleri sonucunda; sinyal iletimi, apoptotik sürecin negatif düzenlenmesi, protein bağlanması ve hücre çoğalması gibi terimler glial beyin kanserleri ile ilişkilendirildi.
Sonuç: Analiz sonucunda merkez genlerden; ALB, EGF, EGFR, FN1, IL6, IL10, MYC, NOTCH1, SRC, STAT3, TNF, TP53 ve VEGFA'nın daha önceki çalışmalar doğrultusunda glial beyin tümörleri ile ilişkisi desteklenirken, CXCL8, GAPDH, GNG7, GNG13, GNGT1, INS, KNG1 ve MAPK1 genlerinin ileride yapılacak çalışmalarla araştırılması gereken birer potansiyel biyobelirteç adayı olduğu belirlendi. Tanımlanan tüm veriler, glial beyin tümörlerinin ilerlemesinde etkili olan moleküler mekanizmaların kavranmasını ve glial beyin tümörlü hastalar için potansiyel tedavi hedefleri sağlayabilir.

Abstract:
Objective: Glial brain tumors constitute nearly 30% of all brain tumors and Central Nervous System tumors, and 80% of all of the malignant brain tumors. Nearly 55% of cases have a glioma seen as grade IV glioblastoma, a highly aggressive type of tumor. Patients with glioblastoma have already a poor prognosis with a median survival of over one year. The aim of this study is to analyze gene expression differences for glial brain cancer, to examine the related genes and pathways, and to investigate their effects on glioma formation and/or progression.
Method: From GEO (Gene Expression Omnibus) database, 150 glioma samples and 15 normal brain tissue samples were included in the study. GeneSpring Software version 14.9_gx_pa was used to find differentially expressed genes (DEGs) between tumor tissues and normal tissues, and among different grades of tumor tissues. DEG lists were uploaded to the DAVID interface and <0.05 was set as p-value; afterwards, molecular pathways between DEGs were identified and gene ontology (GO) analysis was performed. STRING application was usedin Cytoscape 8.3.2 software to reveal the potential relationship between DEGs for each Stage andthe first 15 genes with high linkage were selected as the central genesin line with protein-protein interaction data. In order to determine the potential of the central genes, GO and KEGG pathway analyzes were also performed via DAVID.
Results: The top 10 up-regulated genes compared to the control group were determined as follows: BTN1A1, CDX4, HES2, IL36G, KRTAP4-8, KRTAP9-4, NME9, OR7G3, POU5F2 and TAS2R41. And the top 10 down-regulated genes compared to the control group were determined as follows: AFP, ALB, AMBP, APOA2, FABP1, HBG1, KRT18, PMEL, PRAME and TFF1. According to the pathway analyzes of the identified DEGs; it was found that there was a significant correlation between all stages and neuroactive ligand-receptor interaction, cytokine-cytokine receptor interaction, and cell adhesion molecules. ALB, CXCL8, EGF, EGFR, FN1, GAPDH, GNG7, GNG13, GNGT1, INS, KNG1, MAPK1, MYC, NOTCH1, SRC, STAT3, TNF, TP53 and VEGFA were determined as central genes. As a result of GO functional analysis of the identified DEGs and central genes; terms such as signal transduction, negative regulation of the apoptotic process, protein binding, and cell proliferation were associated with glial brain cancers.
Conclusions: As a result of the analysis, it was determined that while the correlation of ALB, EGF, EGFR, FN1, IL6, IL10, MYC, NOTCH1, SRC, STAT3, TNF, TP53, and VEGFA central genes with glial brain tumors was supported as it had been in previous studies, CXCL8, GAPDH, GNG7, GNG13, GNGT1, INS, KNG1, and MAPK1 genes were determined to be potential biomarker candidates that should be examined in future studies. All the identified data can provide insight for the molecular mechanisms involved in the progression of glial brain tumors and potential treatment targets for patients with glial brain tumors.