Jelátviteli útvonalak rendszerszintű adatbázisa és elemzése: Új fehérjefunkciók, jelátviteli keresztbeszélgetések és gyógyszercélpont-jelöltek meghatározása

Abstract

A különböző tudományterületek integrálása, és az eredmények hálózatos módszerekkel történő vizsgálata a jelátviteli útvonalak kutatásának egy új irányzata. A bemutatott munkában öt terület, a biokémia, a genetika, a sejtbiológia, a bioinformatika és rendszerbiológia eredményeit és módszereit integráltam, hogy három többsejtű élőlény (a Caenorhabditis elegans, a Drosophila melanogasterés az ember) jelátviteli útvonalainak hálózatát felépítsem egy erre a célra készített programkörnyezetben. A létrehozott jelátviteli adatbázis a felhasznált területek számára új eredményekkel tud szolgálni. Ezen eredményeket az adott diszciplína a hagyományos eszköztárával nehezen tudta volna elérni, mivel a jelátvitel rendszerszintű vizsgálatához szükséges az integratív megközelítés.

A korábbi nézőpontokkal ellentétben a jelátviteli útvonalakat ma már nem önálló, lineáris útvonalaknak tekintik, hanem keresztbeszélgetések által erősen keresztkapcsolt hálózatnak. Ez a paradigmaváltás szükségessé tette új, rendszerszintű megközelítések (gyűjtési és elemzési technikák) kidolgozását. Annak érdekében, hogy ennek megfeleljünk, létrehoztam egy jelátviteli útvonal adatbázist, amelyet SignaLinknek neveztem el.

A SignaLink három többsejtű élőlény, a fonálféreg C. elegans, a gyümölcslégy D. melanogaster és az ember 8, egyedfejlődésben és a felnőtt életben is fontos jelátviteli útvonalait tartalmazza, egységes gyűjtési szabályok alapján. Az elkészített adatbázist összehasonlítottuk a már meglévő útvonal-adatbázisokkal, és azt találtuk, hogy több minőségi és mennyiségi szempont szerint is jobb, sőt, hiánypótló. Kidolgoztunk több új megjelenítési lehetőséget a jelátviteli hálózatok ábrázolására. A http://SignaLink.org honlapon interaktív, felhasználóbarát módon ezek az ábrázolási módok megtalálhatóak.

A SignaLink egységes gyűjtésének és adatszerkezetének köszönhetően lehetőségünk nyílt az eredeti céljainkban megfogalmazott rendszerszintű vizsgálatokra. Ennek eredményeként sikerült azonosítanom 253 új jelátviteli komponenst (szignalógot), és igazolnom ezek újdonságát. A SignaLink adatait felhasználva összehasonlítottam a jelátviteli útvonalakat és az azok között lévő keresztbeszélgetéseket minőségi és mennyiségi szempontból. Miután azt találtam, hogy emberben mind a nyolc vizsgált útvonal egymással kapcsolatban van, megvizsgáltam a keresztbeszélgetések szövet-specifikus jelenlétét is. Egészséges szövetekből és hepatocelluláris karcinómából származó minták felhasználásával bemutattam, hogy a SignaLink statikus adatait expressziós mintázatokkal integrálva lehet specifikus vizsgálatokat végezni. Ezen vizsgálat során három útvonal-expresszió típust találtam. Megvizsgálva a szignalógok és a keresztbeszélgetésekben fontos fehérjék tulajdonságait, sikerült két olyan listát (short list) készíteni, amely az ígéretes, új gyógyszercélpont-jelölteket tartalmazza.

Végezetül megállapítható, hogy egy rendszerszintű vizsgálatokra alkalmas, keresztbeszélgetéseket és többútvonalas fehérjéket, azok irányított kapcsolatait tartalmazó adatbázis jött létre. A létrejött adatbázis alkalmas arra, hogy elméleti és alkalmazott kutatásokat végezzünk rajta, hiszen a jelátvitel evolúciójától, modellezésétől, a jelátvitel felépítésén át, a betegségek hatásainak és gyógyszerek lehetséges új célpontjainak azonosítása is lehetséges a SignaLink alkalmazásával. Ezen megközelítések egy részét a disszertáció „Eredmények” részében mutattam be, és a jövőben elvégezhető vizsgálatok közül néhányat a „Az eredmények megvitatása” részben soroltam fel.

A doktori munkám során kapott új tudományos eredményeim a következők:

1. Egységes gyűjtési szabályrendszer alapján létrehoztam a SignaLink adatbázist, hogy megalapozzam a jelátvitel rendszerszintű és összehasonlítható elemzését.

2. Összeállítottam három többsejtű faj, a C. elegans, a D. melanogaster és a H. sapiens 8 jelátviteli útvonalának hálózatát, és 253 új jelátviteli komponenst (szignalógot) azonosítottam.

3. Megvizsgálva a szignalógok és a keresztbeszélgetésekben fontos fehérjék tulajdonságait, sikerült kiemelnem 30 ígéretes, új gyógyszercélpont-jelöltet.

A gyűjtési szabályrendszert témavezetőimmel és Farkas Illéssel közösen alakítottuk ki. Az adatbázisban lévő adatokat én gyűjtöttem, az elemzéseket és az ábrázolásokat Farkas Illéssel együtt terveztük, és Fazekas Dávid TDK hallgatómmal közösen végeztük el. A szignalógok azonosítását és az összehasonlításokat egyedül végeztem. A gyógyszercélponti elemzéseket Farkas Illéssel közösen végeztük.

Alternate abstract:

Integrating existing disciplines and applying network analysis is a novel trend for signal transduction research. In the presented work, I integrated the methods and results of 5 disciplines, biochemistry, genetics, cell biology, bioinformatics, and systems biology to create a signaling pathway network in a designated program environment for 3 metazoans (Caenorhabditis elegans, Drosophila melanogaster, and human). I performed manual curation with uniform rules, using bioinformatical sources and scientific publications. The developed network database could give new results and possibilities for the mentioned 5 disciplines. These possibilities cannot be achieved by the classical methods of these disciplines as they require integrative approach and systems level examination of the signaling system.

In contrast to earlier views, intracellular signaling is now viewed as a set of intertwined pathways forming a single signaling network. This paradigm shift calls for novel experimental, curation, and network modeling techniques. Accordingly, I developed a signaling pathway database, called SignaLink. SignaLink contains the signaling pathways of 3 metazoans, the nematode C. elegans, the fruit fly D. melanogaster and humans. These pathways are important in both development and adulthood, and they were curated based on uniform curation rules. We compared SignaLink with 3 existing pathway databases. SignaLink was found to be better both in quantitative and qualitative properties. We created several novel methods to visualize signaling networks. All these visualized networks can be interactively accessed in a user-friendly website at http://SignaLink.org.

Thanks to the uniform curation rules and data structure of SignaLink, we had the opportunity to perform system-level examination on the signaling network. I identified 253 novel signaling proteins, called signalogs, and verified their novelty. Based on the pathway data of SignaLink, I compared the pathways and their cross-talks, and found that only in humans every pathway can cross-talk. I found that in humans, cross-talk expression is tissue and disease-specific, which underscores its importance in development and medicine. I could identify 3 cross-talk expression types. Examination of signalogs, multi-pathway proteins, and proteins important in cross-talk of cancer cells, allowed us to create a short list of possible novel drug targets.

Finally, I conclude that the newly developed database is capable for system-level analyses, as well as to examine cross-talks and multi-pathway proteins. The database can be further used for theoretical and applied research (e.g., evolution of signaling networks, modeling of drug effects). Some approaches have been shown in the result chapter of the Thesis, while I listed some other possibilities in the Discussion chapter.

The major scientific results of my PhD work are the following:

1. Based on uniform curation rules, I developed the SignaLink database to allow system-level and comparative analyses on the signaling network. 

2. I compared the signaling pathway networks of 3 metazoan species, C. elegans, D. melanogaster, and H. sapiens, and identified 253 novel signaling components (signalogs).

3. With the property analysis on signalogs and cross-talking proteins, I could highlight 30 promising novel drug target candidates. 

The curation protocol was created with my mentors and Illés Farkas. The curation was done by me, the analyses and visualization was plant in partnership with Illés Farkas, and was done with Dávid Fazekas. I alone identified the signalogs an compared the networks. The drug target relevance analyses were done by me and Illés Farkas.