Combined network analysis and molecular dynamics simulations study for characterization of prevalent somatic mutations in breast cancer: Sf3b1 case study

Abstract

Meme kanseri kadınlar arasında en fazla görünen ve ölüm oranı en yüksek kanset-r tipidir. Hastalığa neden olan faktörler çok çeşitli ve karmaşık olduğundan, hastalığa sebep olan gerçek faktörler tam anlaşılamamıştır. Somatik mutasyonlar, meme kanserine yol açan bu faktörlerden biridir. Meme kanserinde birçok somatik mutasyon tespit edilmiştir. Ne yazık ki, birçok durumda, bu mutasyonlar hakkındaki bilgimiz, bu faktörlerin görülme sıklıkları ile sınırlıdır ve bu nedenle kanserle ilişkileri için daha fazla araştırılmaları gerekmektedir. Bu tezde, açık veri tabanları ile biyoinformatik ve hesaplamalı biyofizik araçları kullanılarak somatik mutasyonların meme kanseri üzerindeki etkilerini araştırmak için bir in-siliko yani bilgisayar benzetimleri yaklaşımı tanımlanmıştır. İlk olarak, genleri birbirine ekleyerek 67 genden oluşmuş bir gen ağı oluşturuldu. Bu gen ağının analizleri neticesinde, 3B-alt bir-1 eklentili genin (SF3B1), diğer genlere nazaran daha yüksek ağ metriklerine ve en yüksek mutasyon oranına sahip bir merkezi düğüm noktası olduğu gözlemlenmiştir. Akabinde, veri ve ağ anailizleri neticesinde i) anormal uçbirleştirmenin hücre proliferasyonu, apapotozu ve transkripsiyonu gibi diğer biyolojik süreçleri üzerindeki etkisi, ii) bir kanserden diğerine dönüşümü açıklayabilecek hematolojik maligniteler ile meme kanseri arasında ilişkilerinin olduğu gösterilmiştir. Son olarak da, klasik moleküler dinamik simülasyonu gerçekleştirilerek K700E'nin, SF3B1'in dinamikleri ve yapısı üzerindeki etkisi incelenmiştir. Doğal fenotip ve mutantların izlediği gezinim yörüngülerinin karşılaştırılmalı analizinde mutasyonların i) SF3B1, p14 ve pre-mRNA gibi yapıların birbirine ekli bileşenlerinin stabilitesini azalttığını ve sonuç olarak aralarındaki etkileşimi zayıflattığını, ve ii) SF3B1 kalıntılarının arasındaki etkileşimi bozduğunu göstermiştir. Bu değişimler alternatif dallanma noktası seçimine, anormal pre-mRNA uçbirleştirmeye ve anormal transkriptlerin üretilmesine yol açabilir. Bu tez, i) kanser için yeni önlemlerin geliştirilmesi, prognostik ve terapötik yaklaşımların gelişimini sağlayacak genler, metotlar ve hastalıklar arasındaki karmaşık etkileşimlere farklı bir sezgi ve ii) K700E'nin bileşenlerinin birbirine eklenmesi kurgusu üzerindeki fonksiyonel sonuçlarını anlamak için SF3B1'i potansiyel bir biyobelirteç ve kanser için terapötik hedef olarak öneren moleküler detayları ortaya çıkarmıştır. Bu bulgular ışığı altında, biyoenformatik, gen ağı analizleri, ve hesaplamalı biyofizik tabanlı araçları kullanan in-siliko yani bilgisayar benzetimleri daha da iyi geliştirilebilir ve bunun neticesinde kansere sebep olan mutasyona uğramış genlerin daha iyi karakterize edilmesine olanak sağlanabilir. Bu şekilde kanserle olan savaşta daha yeni önlemler ve yeni tedavi yaklaşımları geliştirilebilir.

Breast cancer has the highest incidence and mortality rates among women. The etiology of the disease has remained elusive because of complex interactions among various factors. The somatic mutations are one of such factors that lead to breast cancer development. Many somatic mutations have been identified in breast cancer. Unfortunately, in many cases, our knowledge about these mutations is limited to their allele frequencies and their relations to cancer deserve further investigation. In this thesis, in silico approach was defined to investigate the impact of somatic mutations in breast cancer by utilizing publicly available databases, bioinformatics, and computational biophysics tools. Firstly, a gene network of 67 genes participate in splicing mechanism was constructed. Analysis of this network reveals that splicing factor 3B subunit 1 (SF3B1) is the central node having higher network metrics and the highest mutation rate among other genes. Then, data and network analyses showed i) impact of aberrant splicing on other biological processes such as regulation of cell proliferation, apoptosis, and transcription and ii) relations among hematologic malignancies and breast cancer that may explain the transformation from one cancer to another. Lastly, the impact of K700E on dynamics and structure of SF3B1 was investigated by performing classical molecular dynamics simulation. Comparative analysis of wild type vs. mutant trajectories showed that the mutation i) decreases the stability of the components of the splicing machinery such as SF3B1, p14, and pre-mRNA, which consequently weakens the interaction formed between pre-mRNA and both K700E and p14$^{RRM}$and ii) distorts the communication among SF3B1 residues. These changes may lead to alternative branch point selection, aberrant splicing of pre-mRNA, and production of abnormal transcripts. This thesis provided i) insights into complex interactions among genes, pathways, and diseases that may improve the development of new prevention, prognostic and therapeutic approaches for cancer and ii) molecular details to understand the functional consequences of K700E on the spliceosomal machinery, proposing SF3B1 as a potential biomarker and therapeutic target for cancer. In light of these findings, the defined in silico process, which is based on bioinformatics, network analysis, and computational biophysics tools, can be improved and employed in the identification and characterization of highly mutated genes that lead to cancer development and/or prognosis. Consequently, developing new prevention and therapeutic approaches can be improved to combat cancer.