Systems biology analysis of kinase inhibitors in liver cancer cells using next generation sequencing data

Hepatosellüler Kanser (HCC) gelişimi altında yatan mekanizma, kanser dokularının heterojenliği nedeniyle oldukça karmaşıktır. Geleneksel yaklaşımlar temelde tek gen veya lokusa odaklansa da hepatokarsinogenez sırasında kanserojen hücrelerin sinyal yollarındaki varyasyonları anlamak, hastalardaki kanserin ilerlemesini önlemek adına tedavi ve ilaç keşfi için yeni stratejiler geliştirmeye yardımcı olabilir. Bu doktora tez çalışmasının amacı, HCC içerisinde değişken eksprese edilen genlerin başlıca bilinen hastalık sinyal yolaklarında yoğunlaşarak transkriptom dizilemesi yoluyla ortaya çıkarılmasıdır. Bu amaçla, iki çeşit HCC hücre hattı, üç farklı kinaz inhibitörünün tekli veya Sorafenib ile kombinasyonları olacak şekilde hedeflenerek RNA dizilemesi elde edildi. Price Collecting Steiner Tree (PCST) algoritmasının insan transkriptom ağı üzerinde, diferansiyel kontrol edilen genlerle çözümü bize bu genlerle yoğunlaştırılmış fonksiyonel yolaklar sunmuştur. Bu tez çalışması sonucunda, Sorafenib ve PIK-75 inhibitörlerinin birlikte kullanılması ile hem Huh7 hem de Mahlavu hücre hatlarında apoptozu uyardığını buna karşın TGX-221 inhibitörü ile Sorafenib'in birlikte kullanılmasının çarpıcı bir şekilde hücre büyümesini desteklediğini bulduk. Bu kombinasyonun özellikle Mahlavu hücre hattında Sorafenib ile oluşan hücresel ölümü antagonize ettiği gösterilmiştir. Farklı kinaz inhibitörleri ile elde edilen diferansiyel gen ekspresyon statüleri, Cytoscape aracı kullanılarak görselleştirilmiş ve bu kinaz inhibitörlerinin olası sinerjistik ve antagonistik etkilerini anlamak adına yolaklar içerisindeki moleküler etkileşimler derinlemesine analiz edilerek karşılaştırmalar yapılmıştır. Dolayısı ile, bu çalışma HCC hücrelerinin kinaz inhibitörleri karşısında oluşturduğu diferansiyel ekspresyonları incelemek adına kapsamlı bir yaklaşım sunmaktadır. Bu veriler ışığında, karaciğer kanser tedavisi için daha uygun maliyetli seçenekleri çeşitlendirebilecek yeni ilaç hedefleri belirlenmiştir.