Integrating Multi-Omics Analysis for Enhanced Diagnosis and Treatment of Glioblastoma: A Comprehensive Data-Driven Approach
Notice bibliographique
Résumé
The most aggressive primary malignant brain tumor in adults is glioblastoma (GBM), which has poor overall survival (OS). There is a high relapse rate among patients with GBM despite maximally safe surgery, radiation therapy, temozolomide (TMZ), and aggressive treatment. Hence, there is an urgent and unmet clinical need for new approaches to managing GBM. The current study identified modules (MYC, EGFR, PIK3CA, SUZ12, and SPRK2) involved in GBM disease through the NeDRex plugin. Furthermore, hub genes were identified in a comprehensive interaction network containing 7560 proteins related to GBM disease and 3860 proteins associated with signaling pathways involved in GBM. By integrating the results of the analyses mentioned above and again performing centrality analysis, eleven key genes involved in GBM disease were identified. ProteomicsDB and Gliovis databases were used for determining the gene expression in normal and tumor brain tissue. The NetworkAnalyst and the mGWAS-Explorer tools identified miRNAs, SNPs, and metabolites associated with these 11 genes. Moreover, a literature review of recent studies revealed other lists of metabolites related to GBM disease. The enrichment analysis of identified genes, miRNAs, and metabolites associated with GBM disease was performed using ExpressAnalyst, miEAA, and MetaboAnalyst tools. Further investigation of metabolite roles in GBM was performed using pathway, joint pathway, and network analyses. The results of this study allowed us to identify 11 genes (UBC, HDAC1, CTNNB1, TRIM28, CSNK2A1, RBBP4, TP53, APP, DAB1, PINK1, and RELN), five miRNAs (hsa-mir-221-3p, hsa-mir-30a-5p, hsa-mir-15a-5p, hsa-mir-130a-3p, and hsa-let-7b-5p), six metabolites (HDL, N6-acetyl-L-lysine, cholesterol, formate, N, N-dimethylglycine/xylose, and X2. piperidinone) and 15 distinct signaling pathways that play an indispensable role in GBM disease development. The identified top genes, miRNAs, and metabolite signatures can be targeted to establish early diagnostic methods and plan personalized GBM treatment strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».