Algorithms and Applications for non-coding RNAs in Aging

Gene expression is a complex molecular process governing fate and function of most eukaryotic cells. The fundamental mechanism, namely that genetic material of a cell is compactly stored on chromosomal DNA and at times being transcribed into messenger-RNA to facilitate on-demand protein biosynthesis, is widely known. However, the interplay of biochemical regulatory pathways underlying an individual’s disease phenotype development remains incompletely understood. Intriguingly, the ∼ 20.000 protein-coding genes only account for 2% of the human genome, triggering profound questions on the purpose of remaining segments. In recent years it became apparent that non-coding RNAs essentially tune the observed gene expression circuits. In particular the small non-coding RNAs such as microRNAs, turned out to be regulatory players by switching on and off protein translation of target messenger-RNAs. Several thousand mammalian microRNAs have been discovered so far but little is known about their impact on the transcriptome, which likely depends on contextual variables like cell type identity, cellular and tissue environment or phase of activation. Previous efforts demonstrated that gene expression programs in human and mouse undergo gradual changes along the life trajectory with amplification at higher ages. In parallel, age-related diseases are currently accumulating in our globally aging population, posing a serious challenge to our society and healthcare systems. Neurodegenerative disorders such as Alzheimer’s disease and Parkinson’s disease show steadily rising incidence rates with several million people already affected. Both are caused by pathological protein accumulation in selectively vulnerable neurons and brain regions. Notably, these neurological disorders do not appear all of a sudden in an individual but are believed to originate after long asymptomatic phases of subtle aberrant changes on the cellular level, turning early diagnosis into an intricate affair. Yet, no single comprehensive model to explain aging associated changes in gene expression exists and certainly any such model must take into account the role of microRNAs and other important non-coding RNAs. With the advent of ultra-high-throughput sequencing techniques and unprecedented computational power, the screening of microRNAs and their targets from human biofluids and tissues became not only affordable but scalable. To deal with the increasing complexity of molecular studies, novel bioinformatics-driven approaches are needed to generate reproducible and comprehensive conclusions from large-scale data sets. Here, the role of small non-coding RNAs in governing gene expression changes observed in complex age-related diseases is explored with the aid of new methods and databases as well as several thousand RNA profiling samples. This cumulative doctoral thesis comprises eight peer-reviewed publications. Basic research covers a comprehensive review on most target prediction tools and a novel experimental and computational workflow for microRNA-target pathway identification. In addition, with miRPathDB 2.0 the so-far largest database on enriched microRNA pathways for human and mouse is presented. Moreover, the new versatile web tool miEAA 2.0 allows rapid annotation of statistically enriched molecular properties and functions for large lists of microRNAs from ten species. The lessons learned from web-based tool development were condensed in an invited summary and survey article on scientific web server availability along with best practices for developers. The here presented toolkit was used in three applied research studies to investigate the association between microRNAs and their target pathways in the context of aging as well as the to date largest Parkinson’s disease biomarker discovery framework. Circulating microRNAs obtained low-invasively from whole-blood samples bear diagnostic and prognostic value in Alzheimer’s and Parkinson’s disease patients, which was discovered using machine learning models. Furthermore, selected microRNA families were found to systematically target entire signaling pathways as to effectively silence gene expression. Indeed, these pathways are affected in prevalent neurodegenerative disorders. Taken together, the published candidate signatures and validated targets are pivotal for subsequent experimental perturbation in microRNA or gene knockout studies. In future efforts, large-scale single-cell studies will be required to further dissect disease and cell-type specificity of aging disease biomarker candidates and their long-term effect on gene expression, possibly indicating early neuropathological hallmarks.Genexpression ist ein komplexer molekularer Prozess, der das Überleben und die Funktion der meisten eukaryotischen Zellen entscheidend beeinflusst. Der zugrunde liegende Mechanismus, nämlich, dass das genetische Material einer Zelle kompakt in chromosomaler DNA vorliegt und je nach Bedarf in messenger-RNA zur Proteinbiosynthese genutzt wird, ist weitgehend bekannt. Allerdings ist das Zusammenspiel der regulatorischen Pfade im Hintergrund der phenotypischen Veränderungen von erkrankten Individuen nur wenig verstanden. Interessanterweise machen die fast 20.000 protein-kodierenden Gene nur in etwa 2% des menschlichen Erbgutes aus. In den letzten Jahren hat man festgestellt, dass nicht-kodierende RNAs eine essentielle Rolle bei der Einstellung der beobachteten Genexpressionsschaltkreise spielen. Insbesondere kleine nicht-kodierende RNAs wie microRNAs, stellten sich als zuvor unterschätzte regulatorische Einheiten heraus, die die Translation von Ziel-messenger-RNA in Proteine an und ausschalten. Mehrere tausend microRNAs wurden bisher bei Säugetieren entdeckt, trotzdem ist immer noch wenig über ihren Einfluss auf das Transkriptom bekannt, ein Zusammenhang der wahrscheinlich vom Kontext wie Zelltypidentität, dem zelluären Umfeld sowie dem umgebenden Gewebe, und den Aktivierungsphasen abhängt. Frühere Forschungsarbeiten haben bereits gezeigt, dass das Genexpressionsprogramm im Menschen und in der Maus sukzessiven Änderungen im Laufe des Lebens unterworfen ist, welche sich im höheren Alter verstärken. Zur gleichen Zeit akkumulieren Fälle von altersbedingten Krankheiten in unserer immer älter werdenden, globalen Population, was ernstzunehmende Herausforderungen für unsere Gesellschaft sowie unser Gesundheitssystem mit sich bringt. Neurodegenerative Krankheiten wie Morbus Alzheimer und Morbus Parkinson zeigen eine kontinuierlich ansteigende Inzidenz, wobei bereits mehrere millionen Menschen weltweit betroffen sind. Besonders für diese Krankheiten ist, dass sie bei einem Menschen nicht spontan oder plötzlich entstehen, sondern vermutlich nach langer Zeit der asymptomatischen Phase aufgrund schleichender, abnormaler Veränderungen auf zellulärer Ebene entstehen, was eine frühe Diagnose überaus schwierig gestaltet. Bisher existiert noch kein verständliches Modell das die altersassoziierten Veränderungen der Genexpression erklären kann, wobei jedes darauf ausgerichtete Modell mit Bestimmtheit die Rolle der microRNAs und anderen wichtigen nicht-kodierenden RNAs zwangsläufig in Betracht ziehen muss. Mit dem Aufkommen der Sequenzierung im Ultrahochdurchsatzverfahren und der unübertroffenen Leistung moderner Computersysteme, wurde die Untersuchung von microRNAs und ihren Zielgenen anhand von Proben menschlicher Flüssigkeiten und Geweben nicht nur möglich gemacht, sondern kann entsprechend hochskaliert werden. Um mit der zunehmenden Komplexität molekularer Studien Schritt zu halten, braucht es neue Ansätze der Bioinformatik um reproduzierbare und nachvollziehbare Schlüsse aus großen Datensätzen gewinnen zu können. Im Rahmen dieser Arbeit wurden kleine nicht-kodierende RNAs hinsichtlich ihrer Rolle der Genregulation in komplexen altersbedingten Krankheiten anhand neuer Methoden und Datenbanken sowie mehreren tausend Proben der RNA-Sequenzierung untersucht. Diese kumulative Dissertationsarbeit umfasst acht von unabhängigen Experten begutachtete (peer-reviewed), wissenschaftliche Publikationen. Die Grundlagenforschung enthält einen umfassenden Übersichtsartikel zu fast allen Methoden der Vorhersage von microRNA Zielgenen sowie ein neuartiges Protokoll bestehend aus Labormethoden und computergestützen Berechnungen zur Identifikation von durch microRNAs regulierte Genpfade. Zusätzlich wird mit miRPathDB 2.0 die bisher größte Datenbank zu signifikant angereicherten microRNA Zielpfaden präsentiert. Des Weiteren, bietet die neue und vielseitige, web-basierte Software miEAA 2.0 die Möglichkeit der rasanten Annotation statistisch angereicherter, molekularer Eigenschaften sowie bekannter Funktionen einer gegebenen Liste an microRNAs von zehn Spezies. Die durch web-basierte Softwareentwicklung zuvor angelernten Fähigkeiten sowie daraus resultierende Empfehlungen für nachfolgende Entwickler wurden kurz und bündig in einem eingeladenen Übersichtsartikel zum Thema Verfügbarkeit wissenschaftlicher Software im Internet veröffentlicht. Die hier präsentierten Werkzeuge wurden gezielt in drei Studien zur angewandten Forschung genutzt um die Assoziation zwischen microRNAs und ihren Zielpfaden im Kontext der allgemeinen Altersforschung sowie im Rahmen der bisher größten Studie zur Entdeckung von Biomarkern der Parkinson Krankheit zu untersuchen. Im Blutkreislauf zirkulierende microRNAs, die anhand von Vollblutproben extrahiert wurden, zeigen diagnostisches und prognostisches Potential bei Alzheimer und Parkinson Patienten, was mit Methoden des maschinellen Lernens entdeckt werden konnte. Überdies konnte herausgefunden werden, dass bestimmte microRNA Familien systematisch Signalwege blockieren können, um die Genexpression herunterzufahren. Tatsächlich sind diese Pfade auch in neurodegenerativen Krankheiten betroffen. Insgesamt sind die hier publizierten Signaturen von Kandidaten-microRNAs und einiger validierter Zielgene herausragend dazu geeignet in weiteren Studien anhand von gezielter Ausschaltung im Labor genauer untersucht zu werden. In zukünftigen Forschungsprojekten sollten groß angelegte Untersuchungen vieler einzelner Zellen im Vordergrund stehen, um zu verstehen wie spezifisch für Krankheit oder Zelltyp die hier genannten Biomarker-Kandidaten für altersbedingte Krankheiten sind. Auch wird es wichtig sein die Langzeiteffekte von dysregulierten microRNAs auf die Genexpression zu verstehen, die möglicherweise frühzeitig neuropathologische Kennzeichen widerspiegeln

ABSTRACT BOOK 50th World Conference on Lung Health of the International Union Against Tuberculosis and Lung Disease (The Union)

The International Journal of Tuberculosis and Lung Disease is an official journal of The Union. The Journal’s main aim is the continuing education of physicians and other health personnel, and the dissemination of the most up-to-date infor mation in the field of tuberculosis and lung health. It publishes original articles and commissioned reviews not only on the clinical and biological and epidemiological aspects, but also—and more importantly—on community aspects: fundamental research and the elaboration, implementation and assessment of field projects and action programmes for tuberculosis control and the promo tion of lung health. The Journal welcomes articles submitted on all aspects of lung health, including public health-related issues such as training programmes, cost-benefit analysis, legislation, epidemiology, intervention studies and health systems research