Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Biyomühendislik Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2015
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: TUBA SEVİMOĞLU
Danışman: KAZIM YALÇIN ARĞA
Özet:Tez Başlığı: Sistem esaslı modeller kullanarak sedef hastalığı ağının ve diğer bağışıklık sistemi ile ilintili hastalık ağlarının oluşturulması Sedef hastalığı kompleks, zarar veren ve günlük yaşam kalitesini olumsuz yönde etkileyen otoimmün bir deri hastalığıdır. Bu hastalık konusunda birçok mikrodizi analizi yapılmış ve hastalık patojenezi ile ilintili bazı genler belirlenmiş olsa da sedef mekanizmasını anlamaktan halen çok uzağız. Bu çalışma insan biyolojik ağları ile üç farklı mikrodizi platformundan omiks veri setlerini bütünleşik bir şekilde kullanarak ve bunları yeni bir korelasyon metodu ile birleştirerek sedef hastalığının mekanizmasını ortaya çıkarmayı amaçlamıştır. Ana gen ekspresyonu farklılaşmış genler, protein etkileşim ağları ve onların topolojik ve modüler analizi, transkripsiyonel regülasyon mekanizmalarının aydınlatılması ve sedef ilintili genlerin korelasyon analizini birleştiren sistem bazlı yaklaşım sonucunda büyük oranda korele ve birbiri ile ilişkili bir sedef hastalık ağı ortaya çıkarılmıştır. ELISA ve RT-PCR kullanılarak yapılan deneysel çalışmalar bulgularımızı destekler niteliktedir. Sedef hastalığı ile diğer otoimmün ilintili hastalıkların (Romatoid artrit, atopik dermatit ve sistemik lupus eritematosus.) bağlantısı aynı sistem bazlı yaklaşım ile araştırılmıştır. Romatoid artrit ile sedef hastalığı arasındaki ilişki psoriatik artrit ve bozuk immün rejenerasyon sistemi ile olduğu düşünülmektedir. Atopik dermatit ve sedef hastalığı benzer cilt sorunları ile karşımıza çıkar. Aynı zamanda kemokin sinyal yolizi gibi ortak sinyal iletim yolları da vardır. Sistemik lupus ile sedef hastalığının birlikte görülmesi olasılığı düşüktür ancak ortak immün tepki genleri vardır. Sonuç itibariyle bu çalışma sedef hastalığının moleküler mekanizmasını daha iyi anlayabilmek için ve SUB1 ve IFI44 gibi birkaç biyobelirteç adayını ileride yapılacak olan deneysel çalışmalar için önermek ve aynı zamanda diğer kompleks insan hastalıklarına uyarlanabilecek bir yapı kurmak konusunda önemli bir çabayı ortaya koymaktadır. Bu çalışma aynı zamanda sedef hastalığının diğer otoimmün ilintili hastalıklarla olan bağlantısını anlamak için kullanılabilecek veriler sunmaktadır. Dahası bu araştırma diğer kompleks genetik hastalıklar ile sedef hastalığı arasında ortak genetik bir sebep ortaya koymaktadır. ABSTRACT Thesis Title: Using Systems Based Models to Uncover the Disease Network of Psoriasis and its Associations with other Autoimmune-related Diseases Psoriasis is a complex and debilitating autoimmune disease of skin that greatly impacts the quality of life. Though various microarray studies have already revealed genes that could be implicated in the disease pathogenesis, we are far from understanding the mechanism of psoriasis. This study employs integrated analysis of human biological networks with omics datasets from three different microarray platforms in conjunction with a novel correlation approach to reveal the disease mechanism of psoriasis. A systems-based approach incorporating identification of core differentially expressed genes, reconstruction of protein-protein interaction network and its topological and modular analysis, elucidation of the transcriptional regulatory mechanisms and correlation analysis of psoriasis-associated genes resulted with a highly correlated and interconnected disease network of psoriasis. Experimental studies using ELISA and RT-PCR was done to confirm our findings. The association of psoriasis and three other autoimmune diseases (Rheumatoid arthritis, atopic dermatitis and syslemic lupus erythematosus) have been confirmed by using the same system based approach employed in psoriasis. The association of rheumatoid arthritis and psoriasis is thru psoriatic arthritis as well as defective immune regeneration. Atopic dermatitis and psoriasis is associated with similar skin related symptoms as well as signaling pathways such as chemokine signaling. The coexistence of psoriasis and systemic lupus erythematosus is rare but they do share common genes implicated in immune response. Overall these results implement a comprehensive approach to figure out the molecular framework of psoriasis, and propose several biomarker candidates, such as SUB1 and IFI44 for further experimental studies as well as establishing a new framework that can be applied to other complex human diseases. Furthermore it demonstrates the common genetic causes between psoriasis and the selected autoimmune diseases.