Identification of drug targets towards prostate cancer

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ELİF ESVAP

Danışman: ŞEFİKA KUTLU ÜLGEN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Prostat kanseri (Pca), erkeklerde en yaygın ikinci kanser olmasının yanı sıra, kanser ölümlerinin en önde gelen sebeplerinden biridir. Erken teşhis ve tedavi yüksek sağkalım oranları ile ilişkili olduğundan, Pca'ya özgü yeni tanı ve ilaç hedeflerinin belirlenmesi önemlidir. Hücre içi süreçler birbirine bağlı olduğundan, bireysel bileşenlerin analizi yerine sistematik bir bakış açısı gereklidir. Protein-protein etkileşimi (PPI) ağları gibi biyolojik ağların biyolojik verilerin etkili temsilleri olduğu kanıtlanmıştır. Bu çalışmada, iki tip ağ oluşturulmuş ve analiz edilmiştir: Protein-protein etkileşim ağı (PPIN), 4 ayrı veri tabanından elde edilen deneysel etkileşimlerin seçilmiş çekirdek set Pca proteinlerinin ortak Gen Ontolojisi (GO) terimleriyle kesiştirilmesi ile elde edilmiştir. Eş Ekspresyon (Co-Exp) ağı, Kanser Genom Atlası'ndan (TCGA) transkrip- tomik veriler kullanılarak Ağırlıklı Korelasyon Ağı Analizi (WGCNA) ile oluşturulmuştur. Her iki ağ, sırasıyla Markov Kümeleme (MCL) ve Topolojik Örtüşme Matrisi (TOM) ile modüllere ayrılmıştır. Gen Set Zenginleştirme Analizi (GSEA), prostat tümörlerinin kanserin sekiz ayırt edici özelliğini kapsadığını göstermiştir. Hastalık Ontolojisi (DO) zenginleştirmesi ve DIAMOnD algoritması tarafından tespit edilen genlerle ilişkili hastalıkların tanımlanması, Pca ile sarkom, karaciğer ve kemik kanseri gibi diğer kanser tipleri arasındaki bağlantıyı ortaya çıkarmıştır. Topolojik özelliklerin genlerin diferansiyel ekspresyonu ile birleşimi 272 potansiyel ilaç hedefinin belirlenmesine yol açmıştır. Bu hedeflerin daha az sayıya indirilebilmesi, Bağlantı Haritasının (C-Map) taranması ile gerçekleştirilmiştir ve kanser süreçlerinin ayırt edici özelliklerine sahip olan 84 potansiyel hedef belirlenmiştir. Bilinen herhangi bir ilaca sahip olmayan bu potansiyel hedeflerin 55'inin yeni varsayımsal hedef olarak kabul edilmesi için daha daha fazla hesaplamalı ve deneysel incelenmesi gerekmektedir.