YENİ NESİL DİZİLEME TEKNİĞİ KULLANILARAK KARACİĞER KANSERİNİN SİSTEM BİYOLOJİSİ ANALİZİ

The underlying mechanism for the development of Hepatocellular Carcinoma (HCC) is highly complex due to tissue heterogeneity. Although the traditional approaches mainly focus on a single gene or locus, understanding the variations in the signaling pathways of cancerogenic cells during hepatocarcinogenesis may help to develop novel strategies for treatment and drug development to prevent cancer progression in the patients. This thesis study primarily focuses on unveiling the transcriptome sequencing of differentially expressed genes in HCC, which mainly concentrate on known disease signaling pathways. For this purpose, RNA-seq data of two HCC cell lines were targeted by three different kinase inhibitors and two of their combinations with Sorafenib. The functional pathways enriched with differentially expressed genes were identified by solving a graph problem called as Prize Collecting Steiner Tree (PCST) on human interactome generating inhibitor specific networks. As a result of this study, we found that combinatory treatment of Sorafenib with PIK-75 to HCC cell lines Huh7 and Mahlavu stimulates apoptosis, while TGX-221 with Sorafenib strikingly promotes cell growth antagonizing cellular death, especially for Mahlavu cell line. The states of transcriptomes for different kinase inhibitors were visualized using Cytoscape and molecular interactions were scanned deeply to understand synergistic or antagonistic effects of these kinase inhibitory treatments. Hence, this study provides comprehensive pathways analysis for differential kinase inhibitor reactions of HCC. Using these data, novel HCC drug targets were identified which may lead to more cost-effective and diverse treatment options available for the treatment of liver cancer.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.Ph.D. - Doctoral Progra