Veri madenciliği ile yeni ilaç hedeflerinin saptanmasına yönelik interaktomikler: İn silico bir senaryo

Kanserin oluşumu sadece genetik mutasyonların oluşumuna bağlı olmayan kapsamlı bir süreçtir. Genellikle karmaşık hücresel ağlardaki (protein-protein etkileşim, transkripsyonel düzenleyici ve metabolik ağlar gibi) bozulmalar sonucunda meydana gelirler. Kanser gibi karmaşık hastalıklar benzer bir fenotip gösterseler de izledikleri yollar her hastada farklılık göstermektedir. Bu çalışmada transkriptom analizi öncesinde ham halde bulunan RNA sekans verilerine ön işleme adımları gerçekleştirildi. Kolorektal kanserinin moleküler mekanizmaları hakkında detaylı bilgi sunan in silico analizler kullanıldı. Analiz edilebilir hale gelen RNA sekans veri üzerinde ekspresyon düzeylerine bakıldı ve istatistiksel olarak anlamlılık gösteren transkriptom analiz sonuçları ile hedef molekül ve yolak analizleri gerçekleştirildi. Potansiyel moleküller üzerinde protein-protein etkileşim ağları oluşturuldu. Analizler sonucunda kolorektal kanserinde hedef olabilecek yolaklar belirlenerek potansiyel ilaç hedefleri ve biyobelirteçler gösterildi. Ksenobiyotik glukuronidasyon mekanizmaları, UDP-glukuronosiltransferaz enzimleri, ilaç direnç mekanizmaları metastatik kolorektal kanseri ile ilişkili bulunmuştur. İlaç direnç metabolizmalarında özellikle UGT1A ailesi ve PPI ağına bağlı olarak CYP3A4 ilişkili bulunmuştur. CD44 ise KRK için aday ilaç hedefi olarak bulunmaktadır. Hastalığa özgü yeni ilaç hedefleri ve biyobelirteçlerin belirlenmesini sağlayan in silico yaklaşımı kolorektal kanserlerine yönelik yeni tanı ve kişiselleştirilmiş tıp tedavi yöntemlerinin tasarlanmasına olanak sağlayacaktır.