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Publicação
Causal insights from multi-omics data: uncovering gene networks and potential therapeutic targets in glioma
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 8.2 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Gliomas are the most prevalent primary tumors in the Central Nervous System (CNS),
characterized by high heterogeneity and complexity, making subtype classification and
biomarker selection challenging yet crucial for improving patient outcomes and therapeutic
strategies. Advances in high-throughput technologies have reshaped glioma classification
by enabling detailed molecular profiling. However, attending the high complexity and
diversity of this disease, it is essential to understand the underlying regulatory systems.
To address this complexity, network-based approaches were employed to investigate
Gene Regulatory Networks (GRN) across glioma subtypes. Using Integrative Differential
Network Analysis in Genomics (iDINGO) for differential analysis across different omics
and causal discovery algorithms, particularly the Fast Causal Inference (FCI) algorithm,
key regulatory interactions were uncovered. Our analysis identified distinct biomarker
networks across glioma subtypes. In astrocytoma, the HLA genes (HLA-DOA, HLA-
DPA1, HLA-DPB1, HLA-DRA) and CD74, along with the CCL genes (CCL3, CCL4 and
CCL4L2) subnetwork, emerged as potential biomarkers. In glioblastoma (GBM), the
interaction between S100A8 and S100A9 appeared to be a significant prognostic marker.
The interactions between ANXA2 and ANXA2P2, as well as COL4A1 and COL4A2, were
relevant across both astrocytoma and glioblastoma. Moreover, subnetworks involving
MOBP, MBP and ERMN; C1Q genes (C1QA, C1QB and C1QC), and GABR genes (GABRA1,
GABRG2, GABRB2) were identified as important across all glioma subtypes. CYBA
was implicated in both astrocytoma and GBM, while STX1A was highlighted as a key
biomarker for oligodendroglioma. These findings reveal potential mechanisms driving
glioma heterogeneity and highlight promising therapeutic targets specific to each subtype.
By integrating network discovery methods, this study provides a deeper understanding
of glioma biology.
Os gliomas são os tumores primários mais prevalecentes no Sistema Nervoso Central, sendo caracterizados por uma elevada heterogenidade e complexidade. Assim sendo, tanto a classificação dos diferentes subtipos da doença, como a seleção de biomarcadores, são tarefas desafiantes, embora fundamentais para otimizar estratégias terapêuticas e melhorar o prognóstico dos pacientes. Avanços recentes nas tecnologias de sequenciação de alto rendimento permitiram uma restruturação da classificação dos gliomas através da delineação detalhada dos seus perfis moleculares. Contudo, atendendo à complexidade desta doença, é crucial compreender os sistemas subjacentes que regulam os diferentes subtipos. Para abordar esta questão, foram aplicados métodos baseados em redes para investigar as redes regulatórias de genes nos subtipos de glioma. O iDINGO foi utilizado para efetuar uma análise diferencial de expressão em diferentes ómicas, enquanto algo- ritmos de descoberta causal, particularmente o FCI, foram empregues para identificar interações regulatórias chave. A nossa análise identificou potenciais redes biomarcadoras específicas para os subtipos de glioma. Relativamente ao astrocitoma, os genes HLA (HLA- DOA, HLA-DPA1, HLA-DPB1, HLA-DRA) e CD74, juntamente com a subrede composta pelos genes CCL (CCL3, CCL4 e CCL4L2), revelaram-se como potenciais biomarcadores. No glioblastoma, a interação entre S100A8 and S100A9 destacou-se como um marcador de diagnóstico promissor. As interações entre ANXA2 e ANXA2P2, tal como COL4A1 e COL4A2, mostraram-se relevantes tanto para astrocitoma como para glioblastoma. Parale- lamente, as subredes envolvendo os genes MOBP, MBP e ERMN; os genes C1Q (C1QA, C1QB and C1QC), bem como os genes GABR foram identificadas como possíveis biomarca- dores em todos os subtipos. Por sua vez, o gene CYBA foi implicado tanto no astrocitoma como no glioblastoma, enquanto o gene STX1A foi destacado como biomarcador chave no oligodendroglioma. Tais descobertas permitem vislumbrar mecanismos responsáveis pela heterogeneidade em glioma, além de apontarem para alvos terapêuticos para cada subtipo. Ao integrar métodos de descoberta de redes, este estudo providencia uma visão aprofundada sobre a biologia dos gliomas.
Os gliomas são os tumores primários mais prevalecentes no Sistema Nervoso Central, sendo caracterizados por uma elevada heterogenidade e complexidade. Assim sendo, tanto a classificação dos diferentes subtipos da doença, como a seleção de biomarcadores, são tarefas desafiantes, embora fundamentais para otimizar estratégias terapêuticas e melhorar o prognóstico dos pacientes. Avanços recentes nas tecnologias de sequenciação de alto rendimento permitiram uma restruturação da classificação dos gliomas através da delineação detalhada dos seus perfis moleculares. Contudo, atendendo à complexidade desta doença, é crucial compreender os sistemas subjacentes que regulam os diferentes subtipos. Para abordar esta questão, foram aplicados métodos baseados em redes para investigar as redes regulatórias de genes nos subtipos de glioma. O iDINGO foi utilizado para efetuar uma análise diferencial de expressão em diferentes ómicas, enquanto algo- ritmos de descoberta causal, particularmente o FCI, foram empregues para identificar interações regulatórias chave. A nossa análise identificou potenciais redes biomarcadoras específicas para os subtipos de glioma. Relativamente ao astrocitoma, os genes HLA (HLA- DOA, HLA-DPA1, HLA-DPB1, HLA-DRA) e CD74, juntamente com a subrede composta pelos genes CCL (CCL3, CCL4 e CCL4L2), revelaram-se como potenciais biomarcadores. No glioblastoma, a interação entre S100A8 and S100A9 destacou-se como um marcador de diagnóstico promissor. As interações entre ANXA2 e ANXA2P2, tal como COL4A1 e COL4A2, mostraram-se relevantes tanto para astrocitoma como para glioblastoma. Parale- lamente, as subredes envolvendo os genes MOBP, MBP e ERMN; os genes C1Q (C1QA, C1QB and C1QC), bem como os genes GABR foram identificadas como possíveis biomarca- dores em todos os subtipos. Por sua vez, o gene CYBA foi implicado tanto no astrocitoma como no glioblastoma, enquanto o gene STX1A foi destacado como biomarcador chave no oligodendroglioma. Tais descobertas permitem vislumbrar mecanismos responsáveis pela heterogeneidade em glioma, além de apontarem para alvos terapêuticos para cada subtipo. Ao integrar métodos de descoberta de redes, este estudo providencia uma visão aprofundada sobre a biologia dos gliomas.
Descrição
Palavras-chave
Causal discovery FCI iDINGO Glioma Multi-omics