Analysis of transcriptome data for the evaluation of metabolic deregulation in cancer

Kanser metabolizması, tümör yönetimi ve tedavisindeki büyük potansiyeli nedeniyle şu anda sıcak bir araştırma alanıdır. Karaciğer Hepatosellüler Karsinom (LIHC), akciğerden sonra en sık görülen altıncı ancak en ölümcül ikinci kanserdir. Muhtemelen organın kemoterapide kullanılan ilaçları detoksifiye etme yeteneği nedeniyle son derece agresif ve tedavisi çok zordur. LIHC'li hastaların prognozu genellikle kötüdür ve tanıdan sonra sağ kalımları çok kısadır. Bu çalışmada, tümör biyoenerjisini, katabolizmasını ve genel olarak anabolizmayı daha iyi anlamak amacıyla, merkezi hücresel metabolizmada yer alan enzimlerin ve tümör ile normal dokuları arasındaki metabolit taşıyıcılarının ekspresyonundaki değişiklikler ölçülmüştür. Daha sonra, AKR1B10'un pentoz fosfat yolu ile potansiyel bağlantısı silico olarak incelenmiştir. AKR1B10, çoğu LIHC hastasında ekspresyonu çok erken bir aşamadan artan önemli bir enzimdir ve düşük genel sağkalım ile ilişkilidir. Bununla birlikte, mekanik olarak bu genin ekspresyonunun neden kötü sağkalım ile ilişkili olduğu kesin olarak bilinmemektedir ve bu çalışmada bu ilişkiyi ve oluştuğu bağlamı belirlemeyi amaçladık. Bu çalışmada, çeşitli biyoinformatik ve hesaplama yaklaşımlarını kullanarak, AKR1B10'un PPP ve bir dizi başka detoksifiye edici enzim ile birlikte çalışarak tümör agresifliğini arttırdığını bulduk. Ayrıca, LIHC hasta sınıflandırması için iki çok gen imzalı prognostik model oluşturmak üzere makine öğrenimindeki en son araçları kullandık.