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Wissenschaftler knacken "Big Data", um einen neuen Katalog von Krebs-Treiber-Genen zu erstellen

Um unser Verständnis von Krebs zu verbessern und bessere Behandlungsmethoden zu entwickeln, nutzen Wissenschaftler die Fülle an genetischen Daten, die jetzt verfügbar sind, um aus den Genen, die einen Krebs charakterisieren, die bestimmte Untergruppe zu identifizieren, die die Tumorprogression antreibt. Jetzt zeigt eine neue Studie, wie eine Gruppe über 100 neue solcher Krebstreiber identifiziert hat.
Eine der Proteinschnittstellen, die die Forscher fanden, war in diesem bekannten Krebs-Gen, EGFR. Die roten Flecken markieren Mutationen, die die Protein-Protein-Grenzfläche zerstören.
Bildnachweis: Godzik / SBP

Die Studie, die von Sanford Burnham Prebys Medical Discovery Institute (SBP) in La Jolla, CA, geführt wird, ist in der Zeitschrift veröffentlicht PLOS Computerbiologie.

Jede Art von Krebs ist mit einer Reihe von Genmutationen verbunden, von denen nur eine Teilmenge tatsächlich für die Entwicklung des Tumors verantwortlich ist.

Ein wachsendes Gebiet der Krebsforschung ist jetzt damit beschäftigt, die Fülle von Daten zu durchsuchen, die durch groß angelegte Tumorsequenzierungsstudien erzeugt werden, um die "Passagier" -Mutationen von den "Treiber" -Mutationen zu trennen, um unser Verständnis von Krebs zu verbessern und Behandlungen für die Krankheit.

In diesem Bereich gibt es einen Bereich, der nicht gut verstanden wird, und das ist die Rolle von Genmutationen an so genannten "Protein-Protein-Interaction" (PPI) -Schnittstellen als Krebstreiber.

Proteine ??sind wichtige Moleküle, die verschiedene Prozesse innerhalb und zwischen den Zellen ausführen, meist durch Verknüpfung mit anderen Proteinen. Die Art und Weise, wie Proteine ??interagieren - ihre PPI-Schnittstellen - wird als eine lebenswichtige Funktion angesehen, und alles, was sie zu Fehlfunktionen führt - wie Genmutationen - kann zu Krankheiten wie Krebs führen.

Für die neue Studie verwendete das Team Krebs-Mutations- und Proteinstrukturdatenbanken, um Mutationen in Patiententumoren zu identifizieren, die normale PPI-Schnittstellen verändern.

Leitender Autor Eduard Porta-Pardo, ein Postdoktorand bei SBP, sagt, dass seine Studie die ersten dreidimensionalen Proteineigenschaften, wie PPIs, verwendet, um Treibergene in großen Krebs-Datensätzen zu identifizieren. Er fasst die Ergebnisse zusammen:

"Wir fanden 71 Grenzflächen in Proteinen, die bisher nicht als Krebstreiber erkannt wurden, und stellen potenzielle neue Krebsprädiktivmarker und / oder Arzneistoffziele dar. Unsere Analyse identifizierte auch mehrere Treiberschnittstellen in bekannten Krebsgenen, wie TP53, HRAS, PI3KCA und EGFR Methode kann relevante Krebs-Treiber-Gene finden und dass Veränderungen in Protein-Schnittstellen ein gemeinsamer pathogener Mechanismus von Krebs sind. "

Veränderungen von PPI-Schnittstellen, angereichert mit Krebsmutationen

Um die Daten zu analysieren, verwendeten die Forscher eine erweiterte Version von e-Driver, einem Algorithmus, der bei SBP zur Identifizierung von Proteinregionen, die Krebs treiben, entwickelt wurde.

Das Team sammelte Tumordaten von fast 6.000 Patienten im Krebsgenomatlas und über 18.000 dreidimensionale Proteinstrukturen aus der Proteindatenbank.

Die Autoren zeigen, dass die Studie zeigt, dass "Proteine ??als multifunktionale Fabriken anstelle von monolithischen Black Boxes betrachtet werden können", neue Gene für Krebsgene identifizieren und molekulare Erklärungen dafür liefern, warum Patienten mit denselben Treibergenen unterschiedliche Ergebnisse haben oder anders auf die Behandlung reagieren .

Seniorautor Dr. Adam Godzik, Leiter des Bioinformatik- und Strukturbiologie-Programms bei SBP, erklärt, wie er mit e-Driver den riesigen Datensatz verarbeitet hat:

"Der Algorithmus analysiert, ob strukturelle Veränderungen der PPI-Schnittstellen in Krebsmutationen angereichert sind und daher mögliche Treibergene identifizieren können."

Er schließt mit einem weiteren Schlüsselergebnis:

"Interessanterweise identifizierten wir einige potenzielle Krebsmotoren, die am Immunsystem beteiligt sind. Mit der wachsenden Bedeutung des Immunsystems für die Progression von Krebs liefern die Immunitätsgene, die wir in dieser Studie identifiziert haben, neue Erkenntnisse darüber, welche Interaktionen am stärksten betroffen sein könnten . "

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