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: KÜBRA KARAGÖZ
Danışman: KAZIM YALÇIN ARĞA
Özet:Tez Başlığı: Meme kanseri ve ilişkili hastalıkların transkriptom verileri ve interaktom ağları kullanılarak sistematik ve bütüncül analizi Hastalıklar nadiren tek bir gendeki anormallikler sonucunda oluşurlar, genellikle karmaşik hücresel ağlardaki (protein-protein etkileşim, transkripsyonel düzenleyici ve metabolik ağlar gibi) bozulmalar sonucunda meydana gelirler. İnsan protein interaktomunun kalite ve kapsamının tıbbi biyoloji gibi çeşitli disiplinlerde kullanılabilmesi için geliştirilmesi gerekmektedir. Bu nedenle, yüksek güvenilirlikli protein etkileşim ağı kurmak için yeni bir skorlama yöntemi geliştirilmiştir. Metotun uygulanabilirliği mayada, Saccharomyces cerevisiae, gösterilmiştir ve sonrasinda yüksek güvenilirlikli ve tamamlanmış bir insan interaktomu kurulmuştur. Bu çalışmada meme kanseri, üçlü negatif meme kanseri ve yemek borusu kanserlerinin moleküler mekanizmaları hakkında detaylı bilgi sunan çoklu omik analizleri kullanılmıştır. Bütüncül analizler sonucu ise her hastalığın mekanizmasına ait önemli ve hedef olabilecek yolaklar belirlenmiş, potansiyel ilaç hedefleri ve biyo-işaretçiler tayin edilmiştir. RHOB, ARGHDIB, GSTM3, MLPH, ATF5, CSF2RA, ve CXCL10 genlerinin üçlü negatif meme kanseriyle, ACPP, C2orf54, DYNLT3, KANK1, ENDOU, FMO2, HOMER3, RFC4, COL10A1, FNDC3B ve MARCKSL1 genlerinin de yemek borusu kanserleriyle ilişkili oldukları ilk olarak bu çalışmayla sunulmuştur. Hastalığa özel yeni ilaç hedefleri ve biyo-işaretçilerin belirlenmesini sağlayan önerdiğimiz çoklu-omik yaklaşımı meme kanseri, üçlü negatif meme kanseri ve yemek borusu kanserlerine yönelik yeni tanı ve kişiselleştirilmiş tıp tedavi yöntemlerinin tasarlanmasına olanak sağlayacaktır. Thesis Title: Systematic and Integrative Analysis of Breast Cancer and Other Associated Diseases Using Transcriptome Data and Interactome Networks The diseases are rarely the outcomes of aberrance in a single gene but they are consequents of the disruptions of the complex cellular networks including protein-protein interaction (PPI), transcriptional regulatory and metabolic networks. The quality and coverage of human protein interactome needs to be improved to be used in various disciplines, especially in biomedicine. Therefore, novel scoring methodology was developed for reconstruction of highly reliable protein-protein interaction network. The applicability of method was shown in yeast, Saccharomyces cerevisiae, and then a consensus – highly reliable, almost complete – interactome of Homo sapiens was reconstructed. A multi-omic discovery approach was developed which could offer detailed information about the molecular mechanisms of breast cancer, triple negative breast cancer (TNBC), and esophageal squamous cell carcinoma (ESCC). As a result of a comprehensive data assessment and processing, we identified disease specific signaling and metabolic pathways together with candidate novel drug targets and biomarkers. The associations of RHOB, ARGHDIB, GSTM3, MLPH, ATF5, CSF2RA, and CXCL10 with TNBC were reported for the first time. Moreover, ACPP, C2orf54, DYNLT3, KANK1, ENDOU, FMO2, HOMER3, RFC4, COL10A1, FNDC3B and MARCKSL1 were reported for the first time in ESCC. The multi-omics molecular target and biomarker discovery approach presented here can offer ways forward on novel diagnostics and potentially help to design personalized therapeutics for breast cancer, triple negative breast cancer and esophageal squamous cell carcinoma in the future.