Целью предлагаемого вниманию исследования было выявить гены-концентраторы и пути, связанные с патологией ESCA, в качестве диагностических или терапевтических мишеней.

Материалы и методы: В иследовании было загружено 2 набора данных, связанных с ESCA, из базы данных Gene Expression Omnibus (GEO). Затем с помощью статистического анализа определяли дифференциально экспрессируемые гены (DEG) ESCA. Как Gene Ontology (GO), так и Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) анализ пути обогащения DEG проводился с использованием онлайн-аналитических инструментов. Сетевой анализ использовался для построения сети белок-белковых взаимодействий (PPI) и для фильтрации генов-концентраторов. Был оценён уровень экспрессии и влияние хаб-генов на выживаемость пациентов с ESCA с помощью веб-сервера OncoLoc. 

Результаты: Всего было идентифицировано 210 oбразцов. Анализ Gene Ontology показал, что DEG были обогащены генами деления клеток. Анализ пути KEGG показал DEG, которые были обогащены генами регуляции клеточного цикла, известными как пути развития рака, генами путей передачи сигналов PI3K-Akt и путей передачи сигналов cGMP-PKG. 
10 главных генов-концентраторов были заметно активированы в ткани ESCA по сравнению с нормальной тканью пищевода. Более того, уровень экспрессии генов-концентраторов был различным на разных патологических стадиях ESCA. Дальнейший прогностический анализ выявил, что 10 главных хаб-генов были связаны с поздним выживанием пациентов с ESCA, но мало связаны с ранним временем выживания. 

Заключение: Сигнальные пути с участием DEG, вероятно, представляют собой патологический механизм, лежащий в основе ESCA. Гены-концентраторы были связаны с выживаемостью пациентов с ESCA.
 

Integrated Analysis of Hub Genes and Pathways In Esophageal Carcinoma Based on NCBI's Gene Expression Omnibus (GEO) Database: A Bioinformatics Analysis - PubMed (nih.gov)
Yu-Jing T, Wen-Jing T, Biao T. Integrated Analysis of Hub Genes and Pathways In Esophageal Carcinoma Based on NCBI's Gene Expression Omnibus (GEO) Database: A Bioinformatics Analysis. Med Sci Monit. 2020 Aug 5;26:e923934. doi: 10.12659/MSM.923934. PMID: 32756534; PMCID: PMC7431388.