'Ege Universitesi Turk Dunyasi Incelemeleri Dergisi'
Abstract
Prostate cancer is the most common type of cancer in men and ranks second among the leading causes of cancer-related deaths. Despite its heterogeneous nature in terms of etiology and development, it is known that androgen hormones and the androgen receptor play a significant role in prostate cancer development. However, studies focusing on androgen hormones and receptors have not provided permanent solutions to halt disease progression. Therefore, it is important to identify new target molecules through bioinformatics methods and investigate how these molecules interact with each other and contribute to the development of prostate cancer. In addition to small synthetic molecular inhibitors, the functions of messenger RNA (mRNA), microRNA (miRNA), and long non-coding RNA (lncRNA) are also being explored in prostate cancer research. Prostate cancer pathogenesis involves the interaction of multiple genes and signaling pathways within a complex network structure, where mRNA, miRNA, and lncRNA play significant regulatory roles. The aim of this thesis is to identify candidate mRNA, miRNA, and lncRNA molecules that may be associated with prostate cancer and investigate their interactions using bioinformatics methods. To achieve this, prostate cancer-related datasets were selected from the GEO database based on specific criteria and analyzed using bioinformatics tools. Expression changes of RNA in GEO datasets were analyzed using GEO2R, while expression changes of RNA in TCGA datasets were analyzed using UALCAN and GEPIA bioinformatics tools. Furthermore, target mRNAs of candidate miRNAs were analyzed using TargetScan, miRDB, and miTarBase, and target lncRNAs were analyzed using the RNAInter internet tools. Correlation and survival analyses of candidate genes were performed using GEPIA, and enrichment analyses were conducted using EnrichR internet tools. The protein-protein interaction network was analyzed using the STRING database, and the constructed network structure was visualized using the Cytoscape software. As a result, candidate miRNAs identified in prostate cancer development were hsa-miR-133b, hsa-miR-222-3p, and hsa-miR-182-5p. Candidate mRNAs were identified as CDK5R1, YWHAG, RNF4, KPNA2, HIPK2, STHMN1, FOXO1, PPP1R12A, CCND2, and MITF. HPN-AS1, DGCR5, NFYC-AS1, ZNF674-AS1, TYMSOS, GAS5, ADAMTS9-AS2, PAXIP1-AS2, LINC01140, and LINC01018 were identified as candidate lncRNAs. The analyses revealed that these RNAs interact with each other, localize to the nucleus and other membrane-bound intracellular organelles, interact with the androgen receptor, play a role in overall / disease free survival, and participate in multiple cancer-related signaling pathways. These findings obtained through in silico methods can be further elucidated by supporting them with in vitro and in vivo approaches, providing more detailed insights into the interactions of these RNAs.Prostat kanseri erkeklerde en sık görülen kanser türü olup, kanserin yol açtığı ölüm nedenleri arasında ikinci sırada yer almaktadır. Etiyolojisi ve gelişimi açısından heterojen bir yapı sergilemesine rağmen, androjen hormonlarının ve androjen reseptörünün prostat kanseri gelişiminde önemli bir role sahip oldukları bilinmektedir. Günümüze kadar, androjen hormonu ve reseptörleri ile yapılan çalışmalar, hastalık progresyonunun durdurulması konusunda kalıcı çözümler sunamamıştır. Dolayısıyla, yeni hedef moleküllerin biyoinformatik yöntemlerle tanımlanması, bu moleküllerin birbirleriyle olan etkileşimleri ve etkiledikleri sinyal yolaklarının prostat kanserinin gelişimine nasıl katkıda bulundukları araştırılmalıdır. Yapılan çalışmalarda küçük sentetik moleküler inhibitörlere ek olarak mesajcı RNA, mikroRNA ve uzun kodlamayan RNA' ların fonksiyonları da araştırılmaktadır. Prostat kanseri patogenezinde birçok gen ve sinyal yolağının etkileşim içinde olduğu karmaşık bir ağ yapısı etkili olmakta ve bu ağ yapısında mRNA, miRNA ve lncRNA' ların önemli düzenleyici rolleri bulunmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı, prostat kanseri ile ilişkili olabilecek aday mRNA, miRNA ve lncRNA' ların biyoinformatik yöntemler ile tanımlanıp, bu moleküllerin birbirleriyle olan etkileşimlerinin incelenmesidir. Bu amaçla, GEO veri tabanından prostat kanseri ile ilişkili veri setleri belirli kriterlere göre seçilip, biyoinformatik araçlarla analiz edilip, TCGA veri tabanından da bu aday genlerin ifade değişimlerinin kontrolleri yapılmıştır. GEO veri setlerindeki RNA' ların ifade değişimleri GEO2R ile, TCGA veri setlerindeki RNA' ların ifade değişimleri ise UALCAN ve GEPIA biyoinformatik araçları ile analiz edilmiştir. Bununla birlikte aday miRNA' ların hedef mRNA' ları TargetScan, miRDB ve miTarBase, hedef lncRNA' ları ise RNAInter internet araçları kullanılarak analiz edilmiştir. Aday genlerin korelasyon ve sağkalım analizleri GEPIA, zenginleştirme analizleri ise EnrichR internet araçları kullanılarak yapılmıştır. Protein-protein etkileşim ağının analiz edilmesinde STRING veritabanı, oluşturulan ağ yapısının görselleştirilmesinde ise Cytoscape yazılımı kullanılmıştır. Sonuç olarak, prostat kanseri gelişiminde saptanan aday miRNA' lar hsa-miR-133b, hsa-miR-222-3p ve hsa-miR-182-5p olarak saptanmıştır. Aday mRNA' lar CDK5R1, YWHAG, RNF4, KPNA2, HIPK2, STHMN1, FOXO1, PPP1R12A, CCND2 ve MITF olarak saptanmıştır. HPN-AS1, DGCR5, NFYC-AS1, ZNF674-AS1, TYMSOS, GAS5, ADAMTS9-AS2, PAXIP1-AS2, LINC01140 ve LINC01018 ise aday lncRNA' lar olarak saptanmıştır. Analizler sonrasında bu RNA' ların birbirleriyle etkileşim halinde oldukları; zenginleştirme ve yolak analizleri sonucunda nukleus ve diğer zarla çevrili hücre içi organellere lokalize oldukları; AR ile etkileştikleri, genel / hastalıksız sağkalımda rol oynadıkları ve kanserle ilişkili bir çok sinyal yolağında görev aldıkları saptanmıştır. In silico yöntemlerle elde edilen bu verilerin, in vitro ve in vivo yöntemlerle de desteklenmesiyle ilgili RNA' ların etkileşimleri daha ayrıntılı olarak ortaya konulabilecektir
