Zeitschrift für klinische Studien
Offener Zugang

Abstrakt

Identifizierung und Analyse molekularer Signalwege und wichtiger Biomarkerkandidaten bei Glioblastoma multiforme

Aditi Stuti Kumari

Glioblastoma Multiforme (GBM) ist ein maligner Primärtumor Grad IV im zentralen Nervensystem. Trotz Fortschritten in der Behandlung ist die Prognose schlecht, da die mittlere Überlebenszeit 14–15 Monate beträgt. Ziel dieser Studie war es, die infrage kommenden Biomarker sowie die in GBM regulierten Funktionspfade zu identifizieren. Der abgerufene Datensatz (GSE100675) umfasste 3 Glioblastomgewebe, 3 gepaarte Gewebe und 3 normale Gewebe. Die differentiell exprimierten Gene (DEGs) wurden mithilfe von GEO2R identifiziert, wobei insgesamt 1.609 DEGs (916 herunterreguliert und 693 hochreguliert) gefunden wurden. Mit den DEGs wurde eine Genontologie und eine KEGG-Pfadanalyse durchgeführt. Die KEGG-Pfadanalyse wurde dann zum Aufbau eines Protein-Protein-Interaktionsnetzwerks (PPI) verwendet, um die Gene von Interesse zu identifizieren. Das Interaktionsnetzwerk wurde dann in Cytoscape eingefügt und 10 Hub-Gene wurden identifiziert. Um die Zuverlässigkeit der Forschung zu gewährleisten, wurden diese Hub-Gene in GEPIA eingefügt und die Daten auf Konsistenz der Forschung verglichen, wobei die Regulierung aller 10 Hub-Gene mit der eines größeren Datensatzes übereinstimmte. An den Hub-Genen wurde eine Kaplan-Meier-Analyse durchgeführt, die zeigte, dass eine Hochregulierung des Signaltransduktors und Aktivators der Transkription 3 (STAT3) mit einer geringeren Überlebensrate verbunden war. Die Studie zeigt, dass das STAT3-Gen ein Schlüsselfaktor für das Fortschreiten von GBM sein könnte, da es für die Zellproliferation entscheidend ist. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass STAT3 zusammen mit den identifizierten molekularen Signalwegen als potenzieller prognostischer und diagnostischer Biomarker verwendet werden kann und dazu beitragen kann, unser Verständnis von GBM zu erweitern.