Сравнительное исследование особенностей транскриптомных профилей пациентов с плоскоклеточной формой рака пищевода

«Сравнительное исследование особенностей транскриптомных профилей пациентов с плоскоклеточной формой рака пищевода»

ИРН AP09058660

Наука о жизни и здоровье. По подприоритету: 6.2.3 Мультиомные и молекулярные технологии для досимптомной диагностики, профилактики и лечения заболеваний.

Дата начала и завершения проекта: 01.01.2021-31.12.2023, 36 месяцев

Ключевые слова: геномика, транскриптомика, рак пищевода, мета-анализ, биоинформатика.

 

Аннотация

Рак пищевода занимает шестое место по распространенности среди всех типов рака в Казахстане и характеризуется низким уровнем выявления. Из-за эпидемиологических и генетических различий между различными популяциями возрастает сложность выбора лечения для конкретных групп пациентов и гистологических форм рака пищевода. Следовательно, необходимо изучать и исследовать популяционно-специфическую причину возникновения и развития рака пищевода на геномном, транскриптомном и протеомном уровне. Комплексное исследование молекулярных механизмов (экспрессия генов, геномные перестройки и транслокации, регуляция с помощью некодирующих РНК, функциональное изучение fusion-генов, метилирование ДНК, одноклеточное РНК-секвенирование) возникновения и прогрессирования рака пищевода с применением «омиксных» технологий является ключом для выявления биомаркеров ранней диагностики и таргетной терапии. Понимание патогенеза рака пищевода позволит применять более эффективные подходы ранней диагностики заболевания и дальнейшей стратегии лечения.

В настоящее время развитие биомедицины тесно связано с развитием новых подходов анализа в пост «омиксных» исследованиях. Значительный прогресс в области геномики, транскриптомики, протеомики и биоинформатики позволяет использовать современные технологии и методы для комплексного изучения и диагностики многих заболеваний. Исследования рака являются одним из наиболее важных источников крупномасштабных данных молекулярного профилирования. Актуальной задачей современной биоинформатики и системной биологии является детальное изучение огромных массивов «мульти-омиксных» данных, что требует применения надежных математических и статистических методов для поиска и обнаружения скрытых сигналов и сигнальных путей, регулирующих развитие и функциональную активность раковых клеток.

Основная цель проекта заключается в исследовании транскриптомных профилей казахстанских пациентов с плоскоклеточной формой рака пищевода и детальное изучение экспреcсии некодирующих РНК в сравнении с аденокарциномой пищевода. Результаты наших предварительных исследований раковых транскриптомных профилей казахстанских пациентов выявили дифференциально экспрессированные гены, которые требуют дополнительных экспериментальных работ по валидации обнаруженных генов, валидации обнаруженных фьюжн-генов, а также новых экспериментальных работ по изучению некодирующих РНК (микроРНК, малые- и длинные некодирующие РНК) в опухолевых тканях. Также планируется проведение мета-анализа различных транскриптомных наборов рака пищевода с помощью Метода Независимых Компонент для сравнительного исследования воспроизводимых молекулярных сигналов и сигнальных путей.

В результате реализации предлагаемого проекта будут получены следующие конечные результаты:

- Будут проведены выделение и оценка качества РНК из опухолевых тканей казахстанских пациентов с раком пищевода;

- Будет проведена детекция экспрессии отдельных генов в опухолевых тканях казахстанских пациентов с раком пищевода с помощью технологии RT-PCR;

 -Будет проведена оценка ранее идентифицированных fusion-генов в опухолевых тканях казахстанских пациентов с раком пищевода с помощью технологии RT-PCR;

- Будет проведено таргетное профилирование некодирующих РНК с помощью технологий секвенирования нового поколения;

- Будет проведена идентификация некодирующих РНК в опухолевых тканях казахстанских пациентов с раком пищевода с применением методов биоинформатики;

- Будет проведен сравнительный мета-анализ транскриптомных профилей с применением Метода Независимых Компонент и идентификация воспроизводимых молекулярных сигнальных путей, характерных для рака пищевода;

Будут опубликованы:

- не менее 2 (двух) статей и (или) обзоров в рецензируемых научных изданиях по научному направлению проекта, входящих в 1 (первый), 2 (второй) либо 3 (третий) квартили в базе Web of Science;

- не менее 1 (одной) статьи или обзора в рецензируемом зарубежном или отечественном издании, рекомендованном КОКСОН;

Исследовательская группа

Руководитель проекта, Каиров Улыкбек Еруланович, PhD, руководитель Лаборатории Биоинформатики и Системной Биологии - ведущий научный сотрудник, Центр Наук о Жизни, ЧУ "National Laboratory Astana", Назарбаев Университет.

ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8511-8064

Scopus:  https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=55549951000

Рахимова Сауле Еслямовна, к.б.н. – ведущий научный сотрудник Лаборатории геномной и персонализированной медицины, Центр Наук о Жизни, ЧУ "National Laboratory Astana", Назарбаев Университет.

Молкенов Асхат Балтабекович, MSc – научный сотрудник Лаборатории Биоинформатики и Системной Биологии, Центр Наук о Жизни, ЧУ "National Laboratory Astana", Назарбаев Университет.

Шәріп Айгүл Сәрсенбекқызы, MSc – младший научный сотрудник Лаборатории Биоинформатики и Системной Биологии, Центр Наук о Жизни, ЧУ "National Laboratory Astana", Назарбаев Университет.

Данияров Асет Жанатович, MSc – младший научный сотрудник Лаборатории Биоинформатики и Системной Биологии, Центр Наук о Жизни, ЧУ "National Laboratory Astana", Назарбаев Университет.

ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3886-718X

Scopus:  https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57204420341

Сейсенова Айнұр Таңатарқызы, MSc – ассистент исследователя Лаборатории Биоинформатики и Системной Биологии, Центр Наук о Жизни, ЧУ "National Laboratory Astana", Назарбаев Университет.

 

Список опубликованных работ

Ainur Seisenova, Asset Daniyarov, Askhat Molkenov, Aigul Sharip, Andrei Zinovyev and Ulykbek Kairov. Meta-Analysis of Esophageal Cancer Transcriptomes Using Independent Component Analysis // Frontiers in Genetics, 21 October 2021, https://doi.org/10.3389/fgene.2021.683632. (Scopus CiteScore2020=3.7 (44th percentile), SJR Q2; Web of Science IF2020=4.599, Q2)