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Rekonstruktion von Gen-Interaktionsnetzen durch in vitro RNA Interferenz und globale Expressionsanalyse

Fellmann, Mark

English Title: Reconstruction of gene interaction networks by in vitro RNA interference and global expression analysis

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PDF, German
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Abstract

In dieser Arbeit wurde durch die Kombination von gezielten posttranskriptionellen Genstilllegungen mit Hilfe von sequenzspezifischen siRNAs und anschließender genomweiter Expressionsanalyse mit cDNA Microarrays die Rekonstruktion von Gen-Interaktionsnetzwerken in der ER-positiven Mammakarzinom Zelllinie MCF-7 etabliert. Zunächst wurden die verfügbaren Techniken der RNA Interferenz und der genomweiten Expressionsanalyse grundlegend an die Fragestellung und die Bedingungen der MCF-7 Zelllinie angepasst. Durch die Experimente wurden hochwertige Messdaten für die statistische Auswertung der Messungen zur Erstellung bzw. Rekonstruktion von Netzwerken erstellt. Der "Nested Effects Model" (NEM) Netzwerk Algorithmus konnte durch unterschiedliche Vergleiche (Literaturdaten, Epistaseanalyse und Connectivity Map Datenbank) mehrfach biologisch validiert werden. Durch die Interpretation des transitiv reduzierten, gerichteten Graphen der statistischen Analyse mit dem NEM Algorithmus konnte der bisher nicht beschriebene aktivierende Effekt der CCNG2 Expression auf die Expression von ESR1 dargestellt werden. Die Vergleiche der Expressionsprofile nach Silencing von AKT2 bzw. XBP1 mit den Experimenten der Connectivity Map Datenbank zeigten starke Korrelationen zu Behandlungen von MCF-7 Zellen mit antiestrogenen Substanzen (Fulvestrant und Raloxifen) bzw. PI3K Inhibitoren (Wortmannin und LY294002). Aufgrund dieser Ergebnisse, sowie der Positionierung der beiden Gene oberhalb des Estrogenrezeptors im postulierten NEM-Interaktionsnetzwerk, wurden AKT2 und XBP1 als potentielle neue therapeutische Ziele in der Behandlung von estrogenabhängigen Mammakarzinomen postuliert. Durch einen Vergleich der Expressionsänderung nach Stimulation des Estrogenrezeptors mit 17-Estradiol bzw. Inhibition mit Tamoxifen und der gezielten Stilllegung durch sequenzspezifische siRNAs in Form von hierarchischen Clusteranalysen konnte der transkriptionelle Kofaktor FHL2 als weiteres potentielles therapeutisches Ziel postuliert werden.

Translation of abstract (English)

By combining targeted post-transcriptional gene silencing using sequence specific siRNAs and genome-wide cDNA microarrays, this work was focused on reconstructing gene interaction networks in ER-positive MCF-7 breast carcinoma cells. Initially, the technique of RNA interference and genome-wide expression profiling was adapted to the constitutive problems and requirements of the employed MCF-7 cell line system. High-grade performance data for statistical interpretation of the recordings were compiled for use in generating and reconstructing gene interaction networks. The "Nested Effects Model" (NEM) algorithm was validated biologically using different approaches (literature data, epistasis analysis and Connectivity Map database). Interpretation of the transitive reduced and directed graph resulting from the statistical analysis of the NEM algorithm yielded a description of the activating effect of CCNG2 expression on the expression of ESR1 which was unknown until now. The comparison of the expression profiles (after silencing of AKT2 and XBP1) with the results from the Connectivity Map database resulted in a strong correlation to the treatment of MCF-7 cells with anti-estrogens (fulvestrant and raloxifene) or PI3K inhibitors (Wortmannin and LY294002). According to these results, as well as the positioning of the AKT1 and XBP1 upstream of the estrogen receptor in the postulated NEM interaction network, these two genes could be postulated as potential new therapeutical targets in the treatment of erstrogen depending breast carcinomas. Hierarchical cluster analysis of the expression profiles after selective stimulation of the estrogen receptor with 17-Estradiol, the inhibition with tamoxifen, and the targeted knock down of ESR1 with sequence specific siRNAs revealed the transcriptional cofactor FHL2 as a potential new therapeutical target for sufficient treatment of estrogen dependent breast cancer.

Item Type: Dissertation
Supervisor: Buselmaier, Prof. Dr. Werner
Date of thesis defense: 30 September 2008
Date Deposited: 07 Oct 2008 13:09
Date: 2008
Faculties / Institutes: Service facilities > German Cancer Research Center (DKFZ)
Subjects: 570 Life sciences
Controlled Keywords: RNS-Interferenz, Genexpression, Microarray, Brustkrebs, Tamoxifen
Uncontrolled Keywords: Expressionsanalyse , Nested Effects Model , Netzwerkrekonstruktion , RNAi , siRNAexpression analysis , Nested Effects Model , Network reconstruction , RNAi , siRNA
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