Network-based discovery of molecular targeted agent treatments in hepatocellular carcinoma

Abstract

Hepatosellüler karsinom en ölümcül kanserlerden biridir ve en sık görülen primer karaciğer kanseri türüdür. Multikinaz inhibitörü Sorafenib, hepatosellüler kanser tedavisindeki FDA onaylı hedeflenmiş ajanlardan biridir. PI3K/AKT/mTOR yolağı hepatosellüler karsinomun yaklaşık % 51'inde değiştirilir, bu yüzden Sorafenib ve PI3K/AKT/mTOR yolağı inhibitörlerinin sinyal verme seviyesinde nasıl etki ettiğinin anlaşılması, hedefe yönelik terapiler için çok önemlidir ve yan etkilerini (hedef dışı etkiler) ortaya çıkarır. Bu çalışmada biz yedi farklı ajan ve onların kombinasyonu ile tedavi edilen hepatosellüler karsinom hücrelerinin (Huh7 ve Mahlavu) gen ekspresyon profillerini (GEP) kullanıyoruz. Amacımız, ajan tedavilerindeki önemli hedefleri ve modülatörleri moleküler etkileşimlerin düzensizliğini anlayarak ortaya çıkarmaktır. Başka bir deyişle, biz ajanların etki mekanizmasını genler listesinin haricinde bir ağ kaynağında araştırıyoruz. Bu amaçla Califano Lab tarafından geliştirilen DeMAND (Ağ bozulmasına dayalı etki mekanizması belirleme) algoritmasını kullanıyoruz. DeMAND, GEP karşılaştırır ve STRING veri tabanından elde edilen ağırlıklı interaktomdaki özgün etkileşimlerin değişimini değerlendirir. Sonuç olarak, herbir gen ekpresyon profilinden ajana özel 18 ağ yeniden oluşturduk. Bu ağlar içindeki her gen ve etkileşimin değeri bu genlerin kimyasal ağ bozulmasından ne kadar fazla etkilendiğini gösterir. Daha sonra, biz her bir ağda zenginleştirilmiş yolaklar bulduk. İlk olarak tek ajan tedavilerinin ağlarını ve bu ajanların kombinasyonunu karşılaştırdık; yani PI3Ki-α, Sorafenib ve bunların birleştirilmiş tedavi şeklini. Ardından, tüm ağları eşzamanlı olarak karşılaştırdık. Yeniden yapılandırılmış ağların gen düzeyinde ve yolak seviyesinde eşzamanlı karşılaştırması ajan tedavilerinde çeşitli yolak ve proteinlerin yaygın olarak etkilendiğini göstermektedir (örneğin, Wnt, HIF-1, Notch yolakları ve MCM proteinleri, mTOR). Öte yandan, bazı yolaklar sadece belirli bir ajan tedavisinde etkilenir (örneğin, SNARE interaksiyonları).

Hepatocellular carcinoma (HCC) is one of the most-deadly cancers and the most common type of primary liver cancer. Multikinase inhibitor Sorafenib is one of FDA approved targeted agents in HCC treatment. PI3K/AKT/mTOR pathway is altered in about 51% of HCC; hence, understanding how Sorafenib and PI3K/AKT/mTOR pathway inhibitors act at signaling level is crucial for targeted therapies and to reveal the off-target effects. In this work, we use gene expression profiles (GEPs) of HCC cells (Huh7 and Mahlavu) which were treated with seven different agents and their combination. Our aim is to reveal the important targets and modulators in agent treatments by inferring the dysregulation of Interactome. In other words, we search for the mechanism of action of the agents in a network context beyond the list of genes. For this purpose, we use the DeMAND (Detecting Mechanism of Action based on Network Dysregulation) algorithm developed by Califano Lab. DeMAND compares GEPs and assesses the change in the individual interactions from weighted interactome obtained from STRING database. As a result, we reconstructed 18 agent-specific networks from each GEPs. Each gene and interaction within these networks have a value signifies how strongly these genes are affected from the chemical network perturbation. Then, we found enriched pathways in each network. We initially compared the networks of single agents and their combination; i.e. PI3Ki-α, Sorafenib and their combined treatment. Then, we compared all networks simultaneously. The simultaneous comparison of the reconstructed networks at gene and pathway levels shows that several pathways and proteins are commonly affected across agent treatments (e.g., Wnt, HIF-1, Notch pathways and MCM proteins, mTOR). On the other hand, some pathways are only affected in a specific agent treatment (e.g., SNARE interactions).