Vývin metódy pre analýzu molekulárnych dráh v genomických experimentoch

RNDr. Ivana Ihnatová, Ph.D.

Disertační práce

Method development for pathway analysis of genomic data

Abstract:

Pathway analysis is an umbrella term for a multitude of computational methods used for the detection of biological processes altered between groups of interest. The analyzed data is typically resulting from a high throughput gene profiling expreriment. Traditional methods saw pathways as sets of independent elements. A new generation of methods emerged recently. In these methods, pathways are modelled as graphs and pathway topology is exploited. There are only few publication that compare these methods. Colon cancer is one of the most form of cancer in developed countries. Monoclonal antibodies against VGFR and EGFR are one of the newest treatment options for colon cancer. However, only subset of patients seem to benefit from this treatment. Aim of this work is to develop new method for the pathway analysis of genomic data and contribute to the desctiption of the heterogenity of the response to treatment based on monoclonal antibodies. Selected available methods for identification of differentially expressed pathways were critically compared via analysis of real and simulated datasets. In this comparison, the impact of sample size, pathway size, detection of differentially expressed genes, overexpression of single or multiple genes and preprocessing of pathway topologies on the results of the compared method was assessed. Conclusions from the comparison were used to develop new methods that transforms gene expression profiles to pathway expression profiles. This method was applied on the expression profiles of colon cancer metastases prior cetuximab monotherapy. Multivariable methods tend to identify more than half of the tested pathways as differentially expressed in applications with many differentially expressed genes and many samples. For some of them, topological properities of individual genes do not have any impact on the results. On the other hand, results from univariable methods that process lists of differentially expressed genes, are not influenced by sample size or selection of differentially expressed genes. Genes that play different roles have different impact on the results of these methods. Combination of centrality-based transformation and two sample t-test identified pathway associated with immune response and nuclear factor kappa B (NFKB) and toll-like receptor (TLR) signaling pathways as differentially expressed between responders and non-responders to cetuximab monotherapy. Pathways were identified at false discovery rate $5\%$ and they had increased expression in non-responders. Response to cetuximab monotherapy is associated with decreased activity of immune response,~NFKB and TLR signaling pathways. High expression of these pathways significantly increases risk of resistance to cetuximab for patients with \emph{wild-type} KRAS.

Abstract:

Analýzou molekulárnych dráh rozumieme rozsiahlu skupinu metód používaných na detekciu biologických procesov zmenených medzi skupinami. Analyzované dáta pochádzajú z genomických experimentov, v ktorých sa stanovuje expresia veľkého počtu génov. Tradičné metódy pristupujú k molekulárnym dráham ako k množine nezávislých prvkov. V posledných rokoch boli publikované metódy, ktoré modelujú molekulárne dráhy ako matematické grafy a pri hodnotení využívajú štruktúru (topológiu grafu). Existuje len minimum prác, ktoré porovnávajú tieto metódy. Kolorektálny karcinóm je jedno z najčastejších onkologických ochorení v rozvinutých krajinách. Jednou z najnovších foriem chemoterapie tohto ochorenia sú monoklonálne protilátky proti VGFR alebo EGFR. Odpoveď na túto liečbu je pozorovaná len u skupiny pacientov. Cieľom tejto práce je vytvoriť novú metódu hodnotenia genomických dát, ktorá prispeje k vysvetleniu heterogenity odpovedí na liečbu monoklonálnymi protilátkami. Vybrané dostupné metódy na identifikáciu odlišne exprimovaných dráh boli porovnané skrz analýzu veľkého počtu reálnych a simulovaných dátových súborov. U každej z porovnávaných metód bol hodnotený vplyv počtu vzoriek, veľkosti dráhy, identifikácie odlišne exprimovaných génov, prítomnosť jedného alebo viacerých génov so zvýšenou expresiou a predspracovania topologických informácii. Výsledky porovnania boli využité pri vytvorení novej metódy, ktorá transformuje génové expresné profily na dráhové. Táto metóda bola aplikovaná na expresné profily metastáz kolorektálneho karcinómu pred monoterapiou cetuximabom. V dátových súboroch s veľkým počtom génov so zmenenou expresiou a veľkým počtom vzoriek označujú mnohorozmerné metódy väčšinu testovaných dráh za odlišne exprimované. U niektorých z týchto metód nezáleží na okolí génu v dráhe. Na druhej strane, výsledky jednorozmerných metód, ktorým predchádza identifikácia odlišne exprimovaných génov, sú nezávislé na počte vzoriek a výbere génov. Vplyv jednotlivých génov súvisí s jeho úlohou v molekulárnej dráhe. Kombináciou transformácie založenej na centralitách a dvojvýberového t-testu boli ako odlišne exprimované dráhy medzi pacientmi s odpoveďou na liečbu a pacientmi bez odpovede identifikované dráhy súvisiace s imunitnou odpoveďou a signálne dráhy nukleárneho faktoru kappa B (NFKB) a toll-like receptorov (TLR). Tieto dráhy boli identifikované pri FDR $5\%$ a mali zvýšenú expresiu u pacientov bez odpovede. Odpoveď na liečbu cetuximabom je spojená so zníženou aktivitou dráh súvisiacich s imunitnou odpoveďou, NFKB a TLR signálnej dráhy. Vysoká expresia týchto dráh významne zvyšuje riziko rezistencie na terapiu cetuximabom u pacientov bez mutácie v géne KRAS.

Klíčová slova

Analýza biologických dráh, topológia, génová expresia, kolorektálny karcinóm, cielená terapia, cetuximab

Jazyk práce: slovenština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 3. 5. 2017

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 15. 1. 2018
• Vedoucí: doc. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.

Masarykova univerzita

Lékařská fakulta

Doktorský studijní program / obor:
Onkologie (čtyřleté) / Onkologie