[论文解读] Cancer systems biology: exploring cancer-associated genes on cellular networks

Edwin Wang, Anne E.G. Lenferink+1 more|ArXiv.org|Dec 21, 2007

Bioinformatics and Genomic NetworksBiochemistry, Genetics and Molecular Biology参考文献 72被引用 21

一句话总结

本文提出一种系统生物学方法，通过将癌症相关基因整合到细胞蛋白互作和信号转导网络中，以理解其功能。通过分析网络拓扑结构，研究发现癌症基因通常作为枢纽蛋白，连接多个通路，并利用表达数据重建基因-基因及基因调控网络，识别出新的候选基因，推动致癌调节因子的发现。

ABSTRACT

Genomic alterations lead to cancer complexity and form a major hurdle for a comprehensive understanding of the molecular mechanisms underlying oncogenesis. In this review, we describe the recent advances in studying cancer-associated genes from a systems biological point of view. The integration of known cancer genes onto protein and signaling networks reveals the characteristics of cancer genes within networks. This approach shows that cancer genes often function as network hub proteins which are involved in many cellular processes and form focal nodes in the information exchange between many signaling pathways. Literature mining allows constructing gene-gene networks, in which new cancer genes can be identified. The gene expression profiles of cancer cells are used for reconstructing gene regulatory networks. By doing so, the genes, which are involved in the regulation of cancer progression, can be picked up from these networks after which their functions can be further confirmed in the laboratory.

研究动机与目标

• 理解癌症相关基因在细胞网络背景下的作用。
• 识别已知癌症基因在网络拓扑结构中的模式，特别是其中心性与连通性。
• 开发一种系统层面的方法，通过基因组数据与表达数据的网络整合，识别新型癌症相关基因。
• 从癌症细胞的基因表达谱中重建基因调控网络，以确定致癌发生的关键调节因子。

提出的方法

• 将已知的癌症基因整合到蛋白质-蛋白质和信号转导相互作用网络中，以分析其网络特性。
• 通过文献挖掘构建基因-基因相互作用网络，以识别潜在的癌症相关基因。
• 利用计算方法从癌症细胞的基因表达谱中重建基因调控网络。
• 在网络中识别枢纽蛋白和瓶颈蛋白，以优先筛选在癌症中具有潜在功能重要性的基因。
• 应用网络中心性度量方法，评估癌症基因在信号转导通路中的重要性。
• 通过实验室环境中的实验后续验证预测的调控关系。

实验结果

研究问题

• RQ1 癌症相关基因在细胞蛋白和信号转导网络中如何分布？
• RQ2 癌症基因的哪些网络特性（如中心性或连通性）具有代表性？
• RQ3 能否通过文献挖掘获得的基因-基因相互作用网络识别出新型癌症相关基因？
• RQ4 如何利用基因表达谱重建揭示癌症进展关键驱动因子的调控网络？
• RQ5 癌症基因在信号转导通路间的信息流中在多大程度上充当枢纽或瓶颈？

主要发现

• 癌症相关基因在细胞网络中显著富集为枢纽蛋白，表明其在多种细胞过程中起核心作用。
• 这些枢纽蛋白通常连接多个信号转导通路，表明其在协调致癌信号中的重要性。
• 基于文献挖掘的基因-基因相互作用网络分析成功识别出潜在的新型癌症相关基因。
• 从癌症细胞表达谱重建的基因调控网络突出了参与癌症进展调控的特定基因。
• 基因组数据与网络拓扑结构的整合能够优先筛选候选癌基因，以供进一步实验验证。
• 癌症基因经常占据网络中的瓶颈位置，表明其作为致癌信号通路中关键控制点的潜力。