Over kanseri tespiti için dolaşımdaki tümör DNA'sı ile metilasyon panelinin geliştirilmesi
Development of methylation panel with circulating tumor DNA for ovarian cancer detection
- Tez No: 880191
- Danışmanlar: PROF. DR. TUBA GÜNEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoloji, Genetik, Onkoloji, Biology, Genetics, Oncology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Moleküler Biyoloji ve Genetik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Over kanseri (OK), dünya genelinde kadınlar arasında en sık teşhis edilen yedinci kanser türü olup, kanserle ilişkili ölümlerin altıncı önde gelen nedenidir. OK'nin %75'i ileri evrede teşhis edilir ve beş yıllık sağkalım oranı sadece %20 civarındadır. OK'nin moleküler alt tipleri, epigenetik ve genetik değişikliklerle ilişkilidir. Bu çalışmada, OK hastaları ve sağlıklı bireyler arasındaki hücre dışı DNA (cfDNA)'da metilasyon değişiklikleri analiz edilmiştir. OK'ni sağlıklı bireylerden ayırabilecek ve OK hasta prognozunu takip edebilecek metilasyon spesifik biyobelirteçler tanımlanmıştır. Tez çalışması kapsamında, farklı metilasyon veri setleri (vs) kullanılarak OK hastaları ile sağlıklı bireyler arasındaki farklı metilenmiş bölgeler (DMR) tanımlanmış ve bu bölgelerin yer aldığı farklı metillenmiş genler (DMG)'ler karşılaştırılmıştır. Pilot VS'nin çalışma grubu, 5 OK hasta ve 19 kontrol örneğinden oluşmaktadır. Bu çalışma grubundaki 5 epitelyal OK ve 5 kontrol örneği, İstanbul Üniversitesi-Tıp Fakültesi Kadın Hastalıkları ve Doğum A.B.D.- Jinekolojik Onkoloji Bölümü'nden toplanmıştır. 14 kontrol ise Erasmus Tıp Merkezi'nden elde edilmiştir. Bu örneklerin izolasyonu ve metilasyon dizilemesi daha önce gerçekleştirilmiş olup, Pilot VS'ne yalnızca ham dizileme sonuçları eklenmiştir. İstanbul Üniversitesi-Tıp Fakültesinde, 5 epitelyal OK hastasından ve 5 kontrol örneğinden toplanan periferal kan örnekleri EDTA'lı tüplerde en geç 4 saat içerisinde soğuk zincir yöntemi ile İstanbul Üniversitesi Moleküler Biyoloji ve Genetik Bölümüne aktarılmıştır. Periferik kandan santrifüj ile elde edilen plazma örneklerinden cfDNA izolasyonu gerçekleştirilmiştir. Dolaşımdaki cfDNA'daki metillenmiş bölgeleri tespit etmek ve dizilemek için kullanılan Metillenmiş DNA İmmunopresipitasyon ve Dizileme (cfMEDIP-Seq) yöntemi ile metillenmiş DNA, metilasyon spesifik 5-mC monoklonal antikorlarla seçilerek zenginleştirilmiştir. Dizileme sonrası elde edilen 5OK ve 19 kontrol örneğine ait ham veriler DESeq2 ve Metilasyon Z-puanı normalizasyon yöntemleri ile normalize edilmiştir. Tanımlanacak DMR'ların güvenilirliğini artırmak amacıyla, Pilot VS haricinde üç farklı“in silico”metilasyon veri seti daha biyoinformatik yöntemlerle analiz edilmiştir. Açık Erişim Veri Seti (AE VS) örnekleri, Gene Expression Omnibus (GEO) veri tabanında GSE243474 erişim koduyla paylaşılan 8 OK hastasına ait cfDNA örneğinin cfMEDIP yöntemi kullanarak dizilenmesi sonucunda elde edilen ham verilerden oluşmaktadır. Tez kapsamında bu ham veriler, DESeq2 ve Metilasyon Z-puanı normalizasyon yöntemleri ile normalize edilmiş ve DMR'lar tanımlanmıştır. cfMEDIP Veri Listesi, Liu ve arkadaşlarının OK cfDNA'sında cfMEDIP yöntemi ile gerçekleştirdikleri çalışmanın DMR listesidir. Son olarak MeDSeq VL, OK hastalarının cfDNA örneklerinde MeD-Seq yöntemi kullanılarak Erasmus Tıp Merkezi'nde yapılan bir çalışmadan elde edilen DMR listesidir. Dört farklı veri seti kullanılarak, OK hastaları ile sağlıklı kontroller arasında değişiklik gösteren DMR'ları n bulunduğu genler karşılaştırılmıştır. Metilasyon veri setlerinin en az iki tanesinde ortak olarak tanımlanan potansiyel hiper ve hipo aday DMG grup olarak belirlenmiştir. HiperGrup ve HipoGrup içerisindeki DMG'lerin OK patogenezindeki rolü ve karakterizasyonu, TCGA ve GTEx projelerinden elde edilen transkripsiyon verileri (TCGA VL) ile Kanser Somatik Mutasyon Kataloğu'ndan elde edilen kanser öncü gen listesi (Kanser ÖGL) kullanılarak değerlendirilmiştir. Karakterizasyon sonrasında tanı ve prognostik adat DMG biyobelirteç listeleri oluşturmuştur. Aday tanı DMG'lerin ayrım güçleri cfDNA'da ısı haritası analizi ile TCGA OK tümör dokusunda ise temel bileşen analizi (PCA) ile değerlendirilmiştir. Aday prognostik DMG'ler ise TCGA OK klinik verileri kullanılarak genel sağkalım analizi ile değerlendirilmiştir. Dört farklı metilasyon veri setiyle yapılan analizler sonucunda elde edilen bulgular, OK hastalarında farklı DMR'leri açığa çıkarmıştır. Pilot VS'nde 4,584 adet DMR tanımlanmış olup, bu DMR'lerin %94'ü hipometile (%4,331), %6'sı ise hipermetile (%253) bölgeler olarak belirlenmiştir. AE VS ise 34,638 DMR içermekte olup, bunların %59'u hipermetile (20,458), %41'i ise hipometile (14,180) bölgelerdir. cfMEDIP (600 DMR) ve MeDseq VL'nde (59 DMR) ise literatürde belirtilen DMR sayıları kullanılmıştır. En az iki farklı metilasyon veri setinde tespit edilen hipermetile DMR'ları içeren 254 DMG HiperGrup'ta ve hipometile DMR'leri içeren 2740 DMG HipoGrup'ta sınıflandırılmıştır. HiperGrup ve HipoGrup DMG'lerinin TCGA VL ile karşılaştırılması sonucu döt farklı patern belirlenmiştir. Her bir patern, belirli bir metilasyon durumu (hipometilasyon veya hipermetilasyon) ile belirli bir gen anlatım durumu (artan veya azalan) arasındaki ilişkiyi tanımlar. Bu paternlerden hipo-artan paternde 242 DMG, Hiper-Azalan Paternde 41 DMG, Hipo-Azalan Paternde 458 DMG ve son olarak Hiper-Artan Paternde 18 DMG belirlenmiştir. Dört farklı paternde yer alan toplamda 759 DMG, metilasyon kat değişimlerine (2'den büyük ve küçük) ve istatistiksel anlamlılık derecelerine (q
Özet (Çeviri)
Ovarian cancer (OC) is the seventh most commonly diagnosed cancer among women globally and ranks as the sixth leading cause of cancer-related mortality. Notably, 75% of OC cases are diagnosed at an advanced stage, with a five-year survival rate of only around 20%. The molecular subtypes of OC are associated with epigenetic and genetic alterations. This study focuses on analyzing methylation changes in circulating cell-free DNA (cfDNA) between OC patients and healthy individuals. In this thesis, methylation-specific biomarkers were identify which they are capable of distinguishing OC patients from healthy individuals as well as monitoring OC patient prognosis. Within the scope of this thesis, different methylation datasets were used to identify differentially methylated regions (DMRs) between OC patients and healthy individuals, comparing differentially methylated genes (DMGs) within these regions. The Pilot dataset included samples from 5 OC patients and 19 controls. Specifically, 5 epithelial OC and 5 control samples were collected from the Istanbul University Faculty of Medicine, Department of Obstetrics and Gynecology, Gynecological Oncology Division, while 14 controls were obtained from Erasmus Medical Center. These samples had previously undergone isolation and methylation sequencing, with only raw sequencing results incorporated into the Pilot dataset. Peripheral blood samples from the 5 epithelial OC patients and 5 controls were transferred to the Istanbul University Department of Molecular Biology and Genetics within 4 hours using the cold chain method in EDTA tubes. CfDNA was isolated from plasma samples obtained through centrifugation of peripheral blood. Methylated DNA was enriched using methylation-specific 5-mC monoclonal antibodies via the Methylated DNA Immunoprecipitation and Sequencing (cfMEDIP-Seq) method to detect and sequence methylated regions in circulating cfDNA. The raw data from sequencing the 5 OC and 19 control samples were normalized using DESeq2 and Methylation Z-score normalization methods. To increase the reliability of identified DMRs, three additional“in silico”methylation datasets were analyzed using bioinformatics methods alongside the Pilot dataset. The Open Access Dataset (OA dataset) comprised raw data obtained from sequencing cfDNA samples from 8 OC patients using the cfMEDIP method, shared under accession number GSE243474 in the Gene Expression Omnibus (GEO) database. Within the scope of this thesis, these raw data were normalized using DESeq2 and Methylation Z-score normalization methods, and DMRs were identified. Additionally, the cfMEDIP Data List contains the DMR list from a study by Liu et al. in OC cfDNA using the cfMEDIP method. Finally, the MeDSeq VL represents the DMR list derived from a study conducted at Erasmus Medical Center using the MeD-Seq method on cfDNA samples from OC patients. The analysis conducted with four different methylation datasets revealed distinct DMRs in OC patients. In the Pilot dataset, 4,584 DMRs were identified, with 94% being hypomethylated (4,331 regions) and 6% hypermethylated (253 regions). The OA dataset contained 34,638 DMRs, with 59% being hypermethylated (20,458 regions) and 41% hypomethylated (14,180 regions). For cfMEDIP (600 DMRs) and MeDseq VL (59 DMRs), the reported numbers of DMRs in the literature were used. Hyper-methylated DMRs identified in at least two different methylation datasets comprised 254 DMGs in the HyperGroup, while hypomethylated DMRs included 2,740 DMGs in the HypoGroup. Comparison of DMGs in the HyperGroup and HypoGroup with the TCGA dataset revealed four distinct patterns. Each pattern describes the relationship between a specific methylation status (hypomethylation or hypermethylation) and a particular gene expression status (up or down). In these patterns, 242 DMGs were identified in the hypo-up pattern, 41 DMGs in the hyper-down pattern, 458 DMGs in the hypo-down pattern, and 18 DMGs in the hyper-up pattern. A total of 759 DMGs present in the four different patterns were filtered based on methylation fold changes (greater than 2 and less than -2) and statistical significance (q
Benzer Tezler
- Over kanserinin erken tanısı için aday miRNA'lardan biyomarkır seçimi
Selection of biomarker from candidate miRNAs for early detection of ovarian cancer
BERKCAN DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Genetikİstanbul ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUBA GÜNEL
- Meme kanseri hastalarında dolaşımdaki tümör hücrelerinin elektrokimyasal biyosensörler ile saptanması
Determination of circulating tumor cells in breast cancer patients by electrochemical biosensors
GÖKÇE ERDEMİR CİLASUN
- A novel methodology for cancer diagnosis and treatment using new generation microfluidic devices: Hydrodynamic cavitation on a chip
Yeni nesil mikroakışkan cihazları kullanarak kanser teşhisi ve tedavisinde yeni bir metodoloji: Çip üstü hidrodinamik kavitasyon
İLAYDA NAMLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
BiyomühendislikSabancı ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ KOŞAR
DR. SİBEL ÇETİNEL
- Investigation of CYP17A1 and CYP19A1 gene expression levels and aromatase activity in invasive ductal breast cancer tissues
Duktal meme kanseri olgularında CYP17A1 and CYP19A1 gen bölgelerinin ekspresyonlarının ve aromataz aktivitelerinin incelenmesi
METE BORA TÜZÜNER
Doktora
İngilizce
2017
Biyokimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN BERMEK
PROF. DR. OĞUZ ÖZTÜRK
- Elektrokimyasal impedimetrik sensörlerin geliştirilmesi ve uygulamaları
Development of electrochemical impedimetric sensors and applications
YEŞİM TUĞÇE YAMAN