PredictSNP onco: server pro automatickou analýzu mutací přispívajících k rozvoji rakoviny

Bc. Adam Dobiáš

Master's thesis

PredictSNP onco: web server for automatic analysis of oncology-based mutations

Abstract:

Rakovina popisuje rozsáhlou skupinu onemocnění způsobených poškozením DNA a narušením buněčné regulace. Je jednou z hlavních příčin smrti ve světe. Tradičná léčba je často neefektivní a způsobuje mnoho nepříznivých vedlejších účinků. Je tedy potřeba personalizované onkologie, která léčí chorobu analýzou mutací konkrétního pacienta a přizpůsobuje léčbu výhradně jeho potřebám. Multidisciplinární komise volí léčbu na základě analýzy mnoha dostupných dat. Takový proces může být časově náročný, potřebuje spoustu práce a odborných znalostí z mnoha rozdílných odvětví. V této práci navrhujeme a vyvýjíme nový nástroj, který by měl pomoci doktorům učinit rozhodnutí v kratším čase za použití bioinformatiky a molekulového dokování. Pracovní postup analyzuje efekt jedno bodových mutací na stabilitu, strukturu a funkci proteinu. Dále k znovupoužití navrhuje léky identifikované virtuálním screeningem. Nástroj je vyvíjen s důrazem na časovou efektivitu a robustnost.

Abstract:

Cancer describes a broad range of diseases that are caused by DNA damage and disrupted cell regulation and is one of the leading causes of death globally. Traditional treatment is often ineffective and causing a lot of adverse effects. Therefore, there is need for personalized oncology which tackles the disease by analyzing the mutations of a particular patient and tailoring the treatment to his exclusive needs. A multidisciplinary board decides the treatment based on the analysis of multiple available data. Such process can be time-demanding and requires a lot of work and expertise in many different fields. In this work, we design and develop a new tool that should help the doctors make educated decisions in a shorter time using bioinformatics and molecular modeling approaches. The data pipeline analyses effects of single-point mutations on protein stability, structure, and function. Moreover, it proposes drugs for repurposing identified by virtual screening. The tool is developed with an emphasis on time effectiveness and robustness.

Keywords

rakovina, onkologie, protein, jedno bodová mutace, bioinformatika, struktura, stabilita, kapsa, tunel, molekulové dokování, cancer, oncology, proteins, single point mutation, bioinformatics, structure, stability, pocket, tunnel, molecular docking

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 2. 2. 2021

Thesis defence

• Date of defence: 15. 2. 2021
• Supervisor: Mgr. David Bednář, Ph.D.
• Reader: doc. RNDr. Barbora Kozlíková, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Science

Master programme / field:
Biochemistry / Chemoinformatics and Bioinformatics