Non-alkolik yağlı karaciğer hastalığı zemininde gelişenhepatoseluler karsinom ile viral hepatitler zemininde gelişenhepatoseluler karsinom arasındaki genetik molekülerfarklılıkların İn Silico yöntemi ile analizi

AYSU USUBBAYLI

Non-alkolik yağlı karaciğer hastalığı zemininde gelişenhepatoseluler karsinom ile viral hepatitler zemininde gelişenhepatoseluler karsinom arasındaki genetik molekülerfarklılıkların İn Silico yöntemi ile analizi

Tezin Türü: Tıpta Uzmanlık

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Dahili Tıp Bilimleri Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: AYSU USUBBAYLI

Danışman: Nilay Danış

Özet:

Amaç - Biz bu çalışmada hepatoselüler karsinomun en yaygın risk faktörlerinden olan MASLD

ve viral hepatitleri ele alarak spesifik risk faktörlerinin yarattığı farklı zeminlerden köken alan

tümör dokularındaki farklılıkları İn Silico yöntemi ile inceleyerek bahsi geçen risk grupları için

erken tanıda kullanılabilecek spesifik biyobelirteçlerin ve ileriye yönelik olası yeni tedavi

yöntemlerinin geliştirilmesini amaçladık.

Gereç ve yöntem – 2 mRNA veri kümesi (GSE107170, GSE102079) Gene Expression

Omnibus (GEO) veri tabanından seçilmiştir. Veri profilinden alınan toplam örnek sayısı 269

olup, bu örneklerden 118 viral hepatit zemininde gelişen HCC doku örneği ve 151 MASH

zemininde gelişen HCC doku örneği içermektedir. Diferansiyel olarak eksprese edilen genler

(DEG' ler) R yazılımı 4.3.1 sürümü tarafından seçildi. Daha sonra gen ontolojisi (GO) analizi ve

Kyoto Gen ve Genom Ansiklopedisi (KEGG) yol analizi ve Kanser Hallmark yolak analizleri

yapılarak farklı anlamlı eksprese edilen yolaklar ve bu yolaklarda görev alan genler ayırt edildi.

Bulgular - Öncelikle 2 mRNA ekspresyon veri kümesinin ham verileri R (4.3.1) istatistiksel

analiz programı aracılığı ile ilk basamakta verilerin indirilmesi işlemi yapıldı. Sonrasında ise

verilerin okunması ve ekspresyon farkının tespiti yapıldı. 2 mRNA veri kümesi kesişimi sonucu

toplam 127 yukarı-regüle DEG elde olundu. Log2FC ≥ 2 içeren genler MASH zeminli HCC

grubunda ve Log2FC ≤ -2 içeren DEG ler ise Viral zeminli HCC grubunda up- yukarı regüle

olan DEG ler olarak tanımlandı. MASH zeminli HCC grubunda toplam up regule olan DEG

sayısı 34, Viral hepatit zeminli HCC grubunda DEG sayısı 93 tespit edildi. Düzeltilmiş p değeri

ise < 0.05 olarak hesaplanmıştır. Fonksiyonel gen zenginleştirme analizi sonuçlarıda ise KEGG

ve Hallmark kanser yolakları analizlerinde HCC onkogenezinde bu anlamlı DEG lerin yer aldığı

önemli pathway’ler tespit edildi.

Sonuç - Bu çalışmada, biyoinformatik analizlerle MASH ve Viral hepatit kaynaklı hepatosellüler

karsinom (HCC) için anlamlı diferansiyel olarak eksprese edilen genler (DEG) belirlenmiştir.

MASH sekonder HCC’de RPL18A, ENO1, RHOA gibi genlerin kötü prognozla, PFN1, MSH6

gibi genlerin ise iyi prognozla ilişkili olduğu saptanmıştır. Ferroptoz mekanizmasının HCC

tedavisinde anti-tümör potansiyeli vurgulanmış ve bu süreçte ENO1, ACTN4, LSR gibi genlerin

rolü tartışılmıştır. Ayrıca, Sorafenib direnci ile ilişkili ACTN4, LSR ve Lenvatinib direnci ile

bağlantılı ST6GAL1 gibi genler tedavi etkinliğini artıracak hasta bazlı yaklaşımların önemini

ortaya koymuştur. SUZ12, CTNNA2 ve KDM5D gibi genler, farklı HCC alt gruplarında

prognostik değere sahiptir. Çalışma, HCC’nin tanı ve tedavisinde yeni hedefler belirlenmesine

rehberlik etme potansiyeli taşımakla birlikte bulguların doğrulanması için daha ileri moleküler ve

klinik çalışmalara ihtiyaç duyulmaktadır.

Anahtar kelimeler – Viral hepatit (Hepatit B virüsü, Hepatit C virüsü, Hepatit D virüsü),

hepatosteatoz, steatohepatit, MASH – non alkolik steatohepatit, MASLD – non alkolik yağlı

karaciğer hastalığı, MAFLD – metabolik ilişkili yağlı karaciüer hastalığı, HCC – hepatocellular

carcinoma, Biyoinformatik genler, GEO - Gen Ekspresyonu Omnibus, DEG - Diferansiyel

Eksprese Genler. KEGG, GO-BP

Objective - In this study, we aimed to investigate the differences in tumor tissues arising from

diverse backgrounds shaped by specific risk factors, including MASLD and viral hepatitis, which

are among the most common risk factors for hepatocellular carcinoma (HCC). Utilizing the In

Silico method, we sought to identify specific biomarkers that could be used for early diagnosis in

these risk groups and to develop potential new therapeutic approaches for the future.

Materials and Methods - Two mRNA datasets (GSE107170, GSE102079) were selected from

the Gene Expression Omnibus (GEO) database. The total sample size obtained from the dataset

comprised 269 samples, including 118 HCC tissue samples developed on the background of viral

hepatitis and 151 HCC tissue samples developed on the background of MASH. Differentially

expressed genes (DEGs) were identified using R software version 4.3.1. Subsequently, Gene

Ontology (GO) analysis, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analysis,

and Cancer Hallmark pathway analyses were performed to distinguish significantly expressed

pathways and the genes involved in these pathways.

Results - Initially, raw data from two mRNA expression datasets were downloaded using the R

(4.3.1) statistical analysis software. Subsequently, the data were read, and differential expression

was analyzed. The intersection of the two mRNA datasets yielded a total of 127 upregulated

DEGs. Genes with Log2FC ≥ 2 were identified as upregulated DEGs in the MASH-based HCC

group, while genes with Log2FC ≤ -2 were designated as upregulated DEGs in the Viral-based

HCC group. The total number of upregulated DEGs in the MASH-based HCC group was

determined to be 34, whereas 93 upregulated DEGs were identified in the Viral hepatitis-based

HCC group. The adjusted p-value was calculated to be < 0.05. The results of the functional gene

enrichment analysis revealed significant pathways involving these DEGs in HCC oncogenesis, as

identified in KEGG and Hallmark cancer pathway analyses.

Conclusion - This study utilized bioinformatic analyses to identify significant differentially

expressed genes (DEGs) associated with hepatocellular carcinoma (HCC) secondary to non-

alcoholic steatohepatitis (MASH) and viral hepatitis. Genes such as RPL18A, ENO1, and RHOA

in MASH-related HCC were linked to poor prognosis, while PFN1 and MSH6 were associated

with favorable outcomes. The study highlights the anti-tumor potential of ferroptosis, a unique

mechanism of iron-dependent programmed cell death, in HCC treatment, emphasizing the roles

of genes like ENO1, ACTN4, and LSR. Additionally, ACTN4 and LSR were implicated in

Sorafenib resistance, while ST6GAL1 was associated with Lenvatinib resistance, underscoring

the significance of patient-specific therapeutic approaches. Prognostic implications were further

noted for genes such as SUZ12, CTNNA2, and KDM5D in various HCC subgroups. Overall, this

study provides a framework for identifying novel diagnostic and therapeutic targets in HCC,

although the findings require validation through comprehensive molecular and clinical

investigations.

Keywords - Viral hepatitis (Hepatitis B virus, Hepatitis C virus, Hepatitis D virus),

hepatosteatosis, steatohepatitis, MASH – metabolic-disfunction ilişkili steatohepatitis, MASLD –

metabolic-disfunciyon ilişkili fatty liver disease, MAFLD – metabolic-associated fatty liver

disease, HCC – hepatocellular carcinoma, bioinformatics genes, GEO – Gene Expression

Omnibus, DEG – differentially expressed genes, KEGG, GO-BP.