Mide kanserlerinde tanı ve tedaviye yönelik işaretçilerin in silico yöntemlerle tesbiti

Amaç-hipotez: Mide kanseri (GC), dünyada kansere bağlı ölümlerin dördüncü en sık nedenidir. Dünyada önemli bir sağlık yükü oluşturmaktadır. GC hastalarının birçoğu tanı anında mide kanserinin ileri evrelerinde yer almakta ve en iyi tedavi fırsatını kaçırmaktadır. Bu çalışmada GC' nin moleküler mekanizmalarını ortaya çıkarmayı ve GC prognozu, erken tanı ve hedefe yönelik tedavi için spesifik biyobelirteçlerin tanımlanmasını amaçladık. Gereç-yöntem: 10 mRNA veri kümesi (GSE79973, GSE34942, GSE38749, GSE35809, GSE22377, GSE66222, GSE54129, GSE42252, GSE19826 ve GSE13911) Gene Expression Omnibus (GEO) veri tabanından seçilmiştir. Veri kümesi 177 normal mide doku örneği ve 360 mide adenokanseri örneği içermekte olup, toplam örnek sayısı 537'dir. Diferansiyel olarak eksprese edilen genler (DEG' ler) R yazılımı tarafından seçildi. R yazılımı ve Volkan grafiği, farklı şekilde ifade edilen genleri (DEG' ler) ayırt etmek için kullanıldı. Daha sonra gen ontolojisi (GO) analizi ve Kyoto Gen ve Genom Ansiklopedisi (KEGG) yol analizi gerçekleştirdik. STRING ve Cytoscape yazılımı, 10 veri kümesi arasında ortak olan DEG' lerin protein-protein etkileşimi (PPI) ağlarını analiz etmek için de kullanıldı. Bulgular: 10 mRNA veri kümesinden 260 yukarı regüle ve 260 aşağı regüle gen dahil olmak üzere toplam 520 DEG tanımlanmıştır. R yazılımı ve Volkan grafiği ile 520 DEG içerisinden log FC>2 olan DEG' ler tespit edildi. KEGG analizi, yukarı-regüle DEG' lerin esas olarak Protein sindirimi ve emilimi, ECM-reseptör etkileşimi, İlaç metabolizması, IL-17 sinyal yolu, Sitokin-sitokin reseptör etkileşimi ve Amoebiasis yolaklarında zenginleştirildiğini göstermiştir. GO analizi, yukarı-regüle DEG' lerin esas olarak hücre dışı matris organizasyonu, hücre dışı yapı organizasyonu, dış kapsülleyici yapı organizasyonu ve hücre popülasyonu proliferasyonunun düzenlenmesi, kolajen fibril organizasyonu ve mitotik kardeş kromatit yolaklarında zenginleştirildiğini göstermiştir.16 yukarı-regüle (log FC> 2) ve 67 aşağı-regüle (log FC <2) olan toplamda 83 DEG arasındaki protein etkileşimi tahmin ve analiz etmek için STRING veri tabanı ve Cytoscape yazılımı kullanıldı. STRING ve Cytoscape analiz sonuçlarını birleştirilerek 10 DEG (INHBA, SULF1, COL1A2, CTHRC1, THBS2, COL1A1, COL11A1, SFRP4, FN1, COL10A1) seçtik. Bunlar genler yukarı-regüle olup, yüksek derece bağlantıya sahip, log FC>2 ve en yüksek FcS olan DEG 'lerdir. Sonuçlar: Bu çalışma, biyoinformatik analiz yöntemlerini kullanarak INHBA, SULF1, COL1A2, CTHRC1, THBS2, COL1A1, COL11A1, SFRP4, FN1, COL10A1 dahil olmak üzere 10 DEG, mide kanseri hastalarında anlamlı derecede yüksek oranda eksprese edildi. Çalışmamız bu 10 DEG' in GC için potansiyel biyobelirteçler ve terapötik hedefler olabileceğini düşündürmektedir. Anahtar kelimeler: Mide kanseri (GC), biyoinformatik analiz, gen ekspresyonu omnibus (GEO), diferansiyel eksprese genler (DEG' ler)