19.05.2026
Neue Publikation: Netzwerk-basierte Vorhersage von Driver-Kandidaten für Oligodendrogliome
Eine neue computergestützte Analyse von Oligodendrogliomen – einer spezifischen Art von Hirntumoren – wurde von PD Dr. Michael Seifert im Computational and Structural Biotechnology Journal veröffentlicht.
Die vorliegende Publikation stellt einen computergestützten, netzwerkbasierten Ansatz zur Analyse von Einzelzell-Transkriptomen bei Oligodendrogliomen vor, der potenzielle Kandidaten für Driver-Gene innerhalb der Region der 1p/19q-Kodeletion ermittelt. Die 1p/19q-Kodeletion ist seit vielen Jahren als charakteristischer molekularer Marker von Oligodendrogliomen bekannt. Durch diese Kodeletion wird die Expression hunderter Gene auf beiden betroffenen Chromosomenarmen verändert. Solche wiederkehrenden Veränderungen der Genexpression erlauben es nicht, direkt zwischen potenziellen Driver- und Passenger-Genen zu unterscheiden. Folglich hat die Suche nach potenziellen Kandidaten für Driver-Gene bei Oligodendrogliomen auf den Chromosomenarmen 1p und 19q in den letzten Jahren nur geringe Fortschritte gemacht. Um zur Überwindung dieser Problematik beizutragen, wurde eine computergestützte, netzwerkbasierte Analyse von Einzelzell-Transkriptomen aus Oligodendrogliomen durchgeführt, um potenzielle Kandidaten für Driver-Gene rein auf der Grundlage von Tumorzellen zu ermitteln.
Die Studie identifizierte konsistent neun Gene mit starkem Einfluss auf zelluläre Signalwege (ATP6V0B, F3, FUCA1, FTL, HNRNPR, ID3, JUN, MIIP und PGM1) sowie sechs teilweise überlappende Gene mit starkem Einfluss auf Immunwege (F3, FTL, FOSB, IFI6, ISG15 und SPINT2) in mindestens zwei der drei analysierten Oligodendrogliome. Von fast allen dieser Gene ist bekannt, dass sie wichtige Rollen bei Zellwachstum, Zellproliferation und in den Stammzellen eng verwandter Gliome spielen. Darüber hinaus wurden in Gliomstudien auch Funktionen bei der Migration oder der Reprogrammierung der Mikroumgebung beschrieben. Vergleiche mit einer früheren netzwerkbasierten Analyse von Oligodendrogliomen aus Bulk-Proben sowie zusätzliche Validierungen auf der Grundlage zweier unabhängiger Oligodendrogliome stützen die vorhergesagten Kandidatengene.
Network-Based Prediction of Oligodendroglioma Driver Gene Candidates within the Region of the 1p/19q Co-deletion Utilizing Single-Cell Transcriptomes
Michael Seifert, Comput Struct Biotechnol J. 2026;35:0059.DOI:10.34133/csbj.0059