Personalizirani molekulski označevalci za modulacijo s presnovo povezane bolezni zamaščenih jeter in hepatocelularnega karcinomaWalakira, Andrew (Avtor) Rozman, Damjana (Mentor) Moškon, Miha (Komentor) Hepatocellular carcinomaMetabolic Associated Fatty Liver Diseasegenome-scale metabolic modellingkey pathwaysOzadje: Presnovno povezana maščobna bolezen jeter (MAFLD) je veliko zdravstveno breme po vsem svetu. Več kot 95 % bolnikov, pri katerih bolezen napreduje v hepartocelularni karcinom (HCC), ne preživi več kot pet let po diagnozi. Obvladovanje te bolezni je zapleteno zaradi pomanjkanja neinvazivnih diagnostičnih orodij, ki bi lahko odkrila bolezen v zgodnjih fazah. Poleg tega je na voljo le nekaj možnosti zdravljenja. Naš cilj je bil identificirati nove gene, ki jih je mogoče usmeriti v diagnozo in zdravljenje HCC. Domnevali smo, da; i) analiza podatkov asociacijskih študij celotnega genoma (GWAS) lahko razkrije nove kombinacije genetskih variant in genov, ki so povezani s HCC v kohortah bolnikov, ii) integrirana analiza transkriptomičnih podatkov iz tumorskega in okoliškega netumorskega tkiva lahko razkrije gene pomembne pri HCC, iii) identificirani geni so lahko napovedni dejavniki za razvoj HCC. Metode: Podatki o transkriptomiki in genotipu (zbirna statistika GWAS) iz študij raka na jetrih so bili dostopani iz javnih in hišnih baz podatkov. Podatki so bili predhodno obdelani po standardnih postopkih. Za končno analizo so bile upoštevane samo študije z razpoložljivimi metapodatki. Uporabljeni so bili zbirni statistični podatki iz študij GWAS, ker do podrobnih podatkov GWAS nismo mogli dostopati. Najprej sta bila razvita dva cevovoda za analizo podatkov. Prvi cevovod je bil namenjen odkrivanju medsebojnih interakcij med geni iz podatkov GWAS in je bil namenjen reševanju izzivov, povezanih z analizo tovrstnih podatkov. Ta cevovod minimizira filtriranje polimorfizmov enega nukleotida (SNP) v končni analizi, upošteva nelinearnost v podatkih SNP, upošteva odvisnosti med SNP znotraj gena in določi interakcije tipa gen-gen. Drugi cevovod je bil namenjen učinkoviti uporabi metabolnih modelov na nivoju genoma (GEM). Namen tega cevovoda je bil odpraviti izzive, povezane z ekstrakcijo modelov GEM, kot je izbira najprimernejše metode ekstrakcije modela in določitev pragov za pridobitev najustreznejših modelov. Ta cevovod je bil uporabljen za pridobivanje kontekstno-specifičnih modelov. Razviti cevovod je bil uporabljen za integracijo podatkov o transkriptomiki v človeški referenčni model, Human-GEM. Na podlagi tega smo pridobili kontekstno-specifične modele, ki so bili uporabljeni za računalniške simulacije. Z uporabo teh modelov smo določili spremenjene reakcije in izvedli analizo obogatitve podsistemov ter identificirali kandidatne gene.. Naredili smo metaanalizo diferencialne genske ekspresije med tumorskim in okoliškim netumorskim tkivom. Najprej je bila izvedena diferencialna analiza izražanja genov za vsak niz podatkov s prilagajanjem linearnih modelov z uporabo paketa LIMMA v programskem jeziku R. Temu je sledilo prilagajanje modelov naključnih učinkov za vsak gen za združevanje rezultatov različnih analiz. Geni s p-vrednostjo manj kot 0,05 in povprečjem |log2FC| >= 1 so bili opredeljeni kot signifikantno diferenčno izraženi. Ti geni so bili nato uporabljeni za analizo obogatitve poti KEGG in analizo omrežja v STRING db. Kandidatni geni iz hipoteze 1 in iz meta analize v hipotezi 2 so bili združeni v končni seznam kandidatnih genov. Geni, identificirani kot potencialni markerji, so bili potrjeni v človeški kohorti z uporabo RT-qPCR. Rezultati in zaključki: Identificirali smo naslednje gene kot relevantne pri HCC; ACSL1, ACSL4, ACSM3, GABRP, HAO1, IYD, PIPOX, PROZ, RDH5, APOF, DCN, LPA, GCKR, E2F7, CIDEB in OXT. Več bioloških procesov, kot so metabolizem maščobnih kislin, komplement in koagulacijska kaskada, kemična karcinogeneza in metabolizem retinola, je bilo opredeljenih kot ključne poti pri HCC. Integracija podatkov o transkriptomiki v referenčni metabolni model na nivoju človeškega genoma je pokazala, da so aktivacija maščobnih kislin, presnova purina, vitamina D in presnova vitamina E ključni procesi pri razvoju HCC in jih je zato treba nadalje raziskati za razvoj novih terapij. Geni, LPA, DCN, APOF, PROZ, PIPOX, se izražajo v krvi in so zato dobri kandidati za razvoj diagnostike. Naša računalniška analiza in validacija v človeški kohorti zagotavljata prvi dokaz, da je gen GABRP pomemben pri HCC pri ljudeh in ga je treba skupaj z geni IYD in RDH5 nadalje raziskati v študijah na ljudeh20232023-12-29 07:15:18Doktorsko delo/naloga153384sl