Biological network modeling of pediatric retinoblastoma for early diagnosis and drug repurposing

Abstract

Çocuklarda en sık görülen göz içi kanseri olan retinoblastoma (RB), oldukça agresif ve metastatik bir fenotip ile karakterize edilmektedir. RB'de moleküler düzeyde bilinmeyen mekanizmalar göz önüne alındığında, bu çalışma biyobelirteç adayları, miRNA'lar ve transkripsiyon faktörlerinin (TF'ler) kanser ilerlemesindeki düzenleyici rollerini sağlamayı amaçlamaktadır. Ağ tabanlı bütünleştirici bir analiz yolu kullanılarak yeni bakış açıları sunmak ve RB için potansiyel biyobelirteçleri ve ilaç adaylarını belirlemek amaçlanmıştır. Ağlar, mRNA, miRNA ve transkripsiyon faktörü profillerinin elde edilmesiyle yeniden yapılandırıldı. Diferansiyel olarak ifade edilen genler (mRNA, DEG) ve mikro RNA'lar (DEmiRNA), Gene Expression Omnibus'tan (GEO) elde edilen veri setlerinin analiziyle belirlendi. Analiz sonucunda toplam 922 DEG ve 344 DEmiRNA belirlendi. Protein-protein etkileşim ağının etkileşim analizi yoluyla oluşturulması sonucunda altı hub protein (CDC20, CRK, DLG4, MCM2, PLK1 ve YAP1) belirlendi. İlgili yolakları belirlemek için gen seti zenginleştirme analizi Metascape üzerinden yapıldı. Diferansiyel olarak eksprese edilen genler ise hücre döngüsünde, hücre polaritesinin kurulması veya sürdürülmesinde, hücresel bileşen organizasyonunun negatif düzenlenmesinde ve uyarana yanıt ile ilişkilendirildi. İlaç yeniden konumlandırma analizi L1000CDS2 aracılığıyla gerçekleştirildi ve aday ilaçlar belirlendi. In vitro canlılık testi için niguldipin hidroklorür ve cucurbitacin I seçildi ve RB tedavisi için halihazırda kullanılmakta olan vinkristin sülfat kontrol grubu olarak kullanıldı. Bu araştırma sonucunda, RB'nin düzenleyici mekanizmalarına ilişkin mevcut anlayışı geliştirmiş, yeni biyobelirteçler öne sürmüş ve hastalığın tedavisi için yeni terapötikler önermiştir.

Retinoblastoma (RB), the most common intraocular cancer in children, is characterized by a highly aggressive and metastatic phenotype. Given the unknown mechanisms on the molecular level in RB, this study aims to provide biomarker candidates and the regulatory roles of miRNAs and transcription factors (TFs) in cancer progression. Through a network-based integrative analysis, we aimed to offer new perspectives and identify potential biomarkers and drug candidates for RB. Networks were reconstructed through obtaining mRNA, miRNA and transcription factor profiles. Differentially expressed genes (mRNA, DEG) and microRNAs (DEmiRNAs) were identified by analysing datasets obtained from Gene Expression Omnibus (GEO). Total of 922 DEGs and 344 DEmiRNAs were identified upon analysis. Protein-protein interaction network identified six hub proteins (CDC20, CRK, DLG4, MCM2, PLK1 and YAP1) via interaction analysis. Metascape tool was used for gene set enrichment analysis to determine related pathways. DEGs were enriched in the cell cycle, establishment or maintenance of cell polarity, negative regulation of cellular component organization, and response to stimulus. Drug repurposing analysis was performed via L1000CDS2 and candidate drugs were identified. Niguldipine hydrochloride and cucurbitacin I were selected for performing in vitro viability assay, and vincristine sulfate, currently used for RB treatment, was used as a control drug. This research has improved the current understanding of the regulatory mechanisms of RB, provided novel biomarkers and proposed new therapeutics for treatment of the disease.