Detection of somatic mutations and mutational signatures in pancreatic cancer using RNA-sequencing data

master's thesis

• Title (croatian): Detekcija somatskih mutacija i mutacijskih potpisa tumora gušterače korištenjem podataka RNA-sekvenciranja
• Author: Jan Pantlik
• Mentor: Rosa Karlić (mentor)
• Mentor: Paula Štancl (komentor)
• Committee member: Rosa Karlić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Tomislav Ivanković (član povjerenstva)
• Committee member: Maja Matulić (član povjerenstva)
• Committee member: Damjan Franjević (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Science; (Department of Biology); Zagreb
• Defense date and country: 2023-09-27, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: NATURAL SCIENCES; Biology

Abstract

Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is an extremely deadly cancer whose late detection
and aggressive nature pose significant challenges, leading to treatment failures. Recent
oncological advancements have substantially enhanced survival rates for various cancers by
utilizing novel techniques for early detection and personalized therapies. The scope of clinical
genetic testing has been significantly broadened by recent advancements in next-generation
sequencing technologies, which have enabled the cataloging of genetic variation in population
samples and the determination of cancer driver genes. RNA sequencing (RNA-Seq) has great
potential for the identification of somatic mutations and mutational signatures associated with
different mutational processes. The goal of this research is to use RNA-seq data to detect
variants and identify mutational signatures present in PDAC tumor samples. Mutations were
called with the variant-calling tool Strelka2, annotated, and compared to somatic variants
identified from exome sequencing data. Detected mutations were then utilized to build
mutational catalogs for mutational signature fitting with signature.tools.lib. The results
showed that SBS1, SBS5, SBS18, and SBS123 are the most frequent mutational signatures in
analyzed PDAC samples. Mutational signature analysis using RNA sequence data showed
exciting potential as a novel and precise method for tumor characterization, which could help
tumor diagnosis and treatment.

Abstract (croatian)

Duktalni adenokarcinom gušterače (engl. pancreatic ductal adenocarcinoma, PDAC) izrazito
je smrtonosan karcinom, čije kasno otkrivanje i agresivnost predstavljaju velike prepreke koje
dovode do neuspjeha u liječenju. Napreci u polju onkologije, prvenstveno unaprjeđenje
tehnika ranog otkrivanja karcinoma i personalizirane terapije, znatno su poboljšali stope
preživljavanja pacijenata oboljelih od karcinoma. Zahvaljujući napretku tehnologija
sekvenciranja nove generacije značajno su proširene mogućnosti genetskog testiranja te je sad
moguća preciznija kategorizacija genetskih varijanti detektiranih iz uzoraka unutar populacije
te određivanje onkogena. Sekvenciranje RNA (RNA-Seq) ima veliki potencijal za
identifikaciju somatskih mutacija i mutacijskih potpisa povezanih s različitim mutacijskim
procesima. Cilj ovog istraživanja je korištenje RNA-seq podataka za otkrivanje varijanti i
identificiranje mutacijskih potpisa prisutnih u uzorcima PDAC tumora. Mutacije su određene
pomoću alata za pozivanje varijanti Strelka2, anotirane i uspoređene sa somatskim
varijantama identificiranim iz podataka sekvenciranja eksoma. Detektirane mutacije su zatim
korištene za izradu mutacijskih kataloga u svrhu identifikacije mutacijskog potpisa pomoću
signature.tools.lib alata. Rezultati su pokazali da su SBS1, SBS5, SBS18 i SBS123 najčešći
mutacijski potpisi u analiziranim uzorcima PDAC. Analiza mutacijskih potpisa korištenjem
podataka sekvenci RNA pokazala je uzbudljiv potencijal kao nova i precizna metoda za
karakterizaciju tumora, koja bi mogla pomoći u dijagnozi i liječenju tumora.

• Keywords: computational genomics; mutational signatures; RNA sequencing
• Keywords (croatian): računalna genomika; mutacijski potpisi; RNA sekvenciranje
• Language: english
• URN:NBN: urn:nbn:hr:217:857654
• Study programme: Title: Molecular Biology; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra molekularne biologije (magistar/magistra molekularne biologije)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Open access
• Created on: 2023-10-25 08:28:31