Dr. Bartha Áron, az ELIXIR Magyarország Data Steward-ja, poszteren ismertette kutatási eredményeit a Semmelweis Egyetem PhD Tudományos Napokon.
Az eredményeket egy tudományos cikkben is összefoglalta „A tumor és a normális szövetek proteotranszkriptomikai megkülönböztetése vesesejtes karcinómában” címmel az International Journal of Molecular Sciences c. folyóiratban
Ez a kutatás egy proteotranszkriptomikai megközelítést alkalmazott a clear cell renal carcinoma (ccRCC), a vese leggyakoribb ráktípusa, normál és daganatos szövetek megkülönböztetésére. A gén-array kohortokban található transzkriptomikus adatok elemzésével és a fehérje mennyiségének célzott tömegspektrometriás kiértékelésével azonosítottuk a ccRCC-ben túlexprimált géneket. A transzkriptomikus eredmények proteomikus szinten történő további vizsgálata érdekében ccRCC műtéti úton eltávolított szövetmintákat gyűjtöttünk.
A legjobban felülexpresszált gének meghatározásához felhasználtunk egy 558 vese szövetmintából álló adatbázist az NCBI GEO-ból, majd ezeket az eredményeket 162 rosszindulatú és normál vese szövetmintával való protein szintű elemzéshez használtuk fel. A legkövetkezetesebben felülexpresszált gének közé tartoztak az IGFBP3, PLIN2, PLOD2, PFKP, VEGFA és CCND1 (p < 10-5 minden gén esetén). A tömegspektrometriás vizsgálat tovább igazolta ezeknek a géneknek a differenciális fehérje mennyiségét (IGFBP3, p = 7,53 × 10-18; PLIN2, p = 3,9 × 10-39; PLOD2, p = 6,51 × 10-36; PFKP, p = 1,01 × 10-47; VEGFA, p = 1,40 × 10-22; CCND1, p = 1,04 × 10-24). A teljes túléléshez kapcsolódó fehérjéket is azonosítottunk. Végül, a protein-szintű adatok felhasználásával egy támogató vektor gépek alapú osztályozási algoritmust hoztunk létre. A transzkriptomikus és proteomikus adatok felhasználásával sikerült azonosítani egy minimális, ccRCC-szövetekre nagyon specifikus fehérje panelt. Az előállított génpanel ígéretes eszközként használható a klinikai beállításban.
Az eredeti cikk itt olvasható.
