CANCERHUBS: A NETWORK-CENTRIC FRAMEWORK FOR CANCER GENE PRIORITISATION
type: CreativeWork
description: Il cancro è una patologia complessa che trae origine da mutazioni genetiche, le quali rappresentano il principale evento scatenante della trasformazione neoplastica. Tuttavia, tali lesioni non sono di per sé sufficienti a spiegare la complessità della malattia, che emerge dall'interazione con alterazioni epigenetiche e regolative capaci di rimodellare circuiti molecolari. In questo contesto, approcci tradizionali centrati sul singolo gene rischiano di trascurare elementi chiave che, pur non risultando frequentemente mutati o differenzialmente espressi, svolgono un ruolo determinante e centrale nella malattia. In questa tesi viene descritto lo sviluppo di CancerHubs, una pipeline di integrazione dati che combina profili mutazionali, associazioni prognostiche (tramite meta-Z score di PRECOG) e reti di interazioni proteina-proteina (PPI). L'algoritmo assegna a ciascun gene un Network Score, che riflette sia la sua posizione topologica negli interattomi tumorali sia la sua connessione con mutazioni e outcome clinici. Questo approccio consente di evidenziare geni con un ruolo potenzialmente determinante nello sviluppo del tumore, ma che resterebbero invisibili a un'analisi centrata esclusivamente su frequenza mutazionale o espressione genica. Per garantire che i risultati fossero fruibili da una platea più ampia di ricercatori è stata sviluppata un'applicazione web in R/Shiny, chiamata CancerHubs Data Explorer, che permette di esplorare interattivamente gli hub identificati in 11 tipi di tumore. L'app include tabelle, visualizzazioni di interattomi globali e locali dei geni selezionati, con filtri su dati mutazionali e prognostici. In questo modo, la pipeline non solo produce nuove conoscenze, ma le rende immediatamente accessibili a biologi molecolari, oncologi e ricercatori traslazionali. Infine, alcune predizioni di CancerHubs sono state sottoposte a validazione sia in silico che sperimentale. In particolare, TGOLN2 è stato validato come gene con caratteristiche…
abstract: Il cancro è una patologia complessa che trae origine da mutazioni genetiche, le quali rappresentano il principale evento scatenante della trasformazione neoplastica. Tuttavia, tali lesioni non sono di per sé sufficienti a spiegare la complessità della malattia, che emerge dall'interazione con alterazioni epigenetiche e regolative capaci di rimodellare circuiti molecolari. In questo contesto, approcci tradizionali centrati sul singolo gene rischiano di trascurare elementi chiave che, pur non risultando frequentemente mutati o differenzialmente espressi, svolgono un ruolo determinante e centrale nella malattia. In questa tesi viene descritto lo sviluppo di CancerHubs, una pipeline di integrazione dati che combina profili mutazionali, associazioni prognostiche (tramite meta-Z score di PRECOG) e reti di interazioni proteina-proteina (PPI). L'algoritmo assegna a ciascun gene un Network Score, che riflette sia la sua posizione topologica negli interattomi tumorali sia la sua connessione con mutazioni e outcome clinici. Questo approccio consente di evidenziare geni con un ruolo potenzialmente determinante nello sviluppo del tumore, ma che resterebbero invisibili a un'analisi centrata esclusivamente su frequenza mutazionale o espressione genica. Per garantire che i risultati fossero fruibili da una platea più ampia di ricercatori è stata sviluppata un'applicazione web in R/Shiny, chiamata CancerHubs Data Explorer, che permette di esplorare interattivamente gli hub identificati in 11 tipi di tumore. L'app include tabelle, visualizzazioni di interattomi globali e locali dei geni selezionati, con filtri su dati mutazionali e prognostici. In questo modo, la pipeline non solo produce nuove conoscenze, ma le rende immediatamente accessibili a biologi molecolari, oncologi e ricercatori traslazionali. Infine, alcune predizioni di CancerHubs sono state sottoposte a validazione sia in silico che sperimentale. In particolare, TGOLN2 è stato validato come gene con caratteristiche…
author: FERRARI, IVAN
language: eng
keywords: CancerHub, cancer, network, interactome, mutation, pan-cancer, shiny-app, Settore BIOS-08/A - Biologia molecolare
date published: 2026-02-23
date modified: 2026-07-27T20:19:12Z
provider: Università degli Studi di Milano
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Università degli Studi di Milano

PropertyValue
property ID: Handle
value: https://hdl.handle.net/2434/1211196