Permatasari, Ikfa (2026) Integrative Mutation-Centered Transcriptomic Analysis of Driver-Specific Programs and Biomarker Candidates in Acute Myeloid Leukemia. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Ikfa Permatasari_202215280_MS_Thesis_Approved.pdf Restricted to Repository staff only until 1 July 2027. Download (4MB)

Arabic Abstract

ابيضاض الدم النخاعي الحاد (AML) ابيضاض الدم النخاعي الحاد (AML) هو ورم خبيث غير متجانس جينيًا، حيث تؤثر الطفرات المحركة المتكررة على بيولوجيا المرض، وسلوكه السريري، واستجابته للعلاج. ومع ذلك، فإن حالة الطفرة وحدها لا تفسر بشكل كامل البرامج الجينية اللاحقة المرتبطة بمحركات محددة، أو علاقتها بتشخيص المرض وبيولوجيا الاستجابة للعلاج. تقدم هذه الأطروحة إطارًا معلوماتيًا حيويًا تكامليًا يركز على الطفرات، ويربط بين تحديد أولويات المحركات، وتحليل النسخ الجيني المتطابق للطفرات باستخدام تقنية تسلسل الحمض النووي الريبوزي (RNA-seq)، وتفسير المسارات، ونمذجة البقاء، واختبار الأداء التنبؤي، واكتشاف المؤشرات الحيوية الاستكشافية. تم تحليل بيانات الطفرات الجسدية من BEATAML1.0 وTARGET AML باستخدام OncodriveCLUSTL لتحديد أولويات الجينات ذات التجمعات الموضعية غير العشوائية للطفرات. تم اختيار DNMT3A وFLT3 وSRSF2 كمحركات تمثيلية لابيضاض الدم النخاعي الحاد، تعكس التنظيم فوق الجيني، والإشارات الخلوية، وتضفير الحمض النووي الريبوزي، على التوالي. استُخدمت بيانات تسلسل الحمض النووي الريبوزي (RNA-seq) المتطابقة من مشروع BEATAML1.0 لتحليل الجينات المُعبَّر عنها تفاضليًا (DEG) المصنفة حسب الطفرات باستخدام برنامج edgeR، متبوعًا بتحليل إثراء مجموعة جينات Hallmark (GSEA). وقورنت برامج التعبير المرتبطة بـ FLT3 بين مشروعي BEATAML1.0 وTARGET AML لتقييم التوافق بين المجموعتين. وقيّمت تحليلات البقاء حالة الطفرة، والدرجات المُستمدة من DEG، ودرجات المسارات، والمتغيرات السريرية. وأظهرت جينات DNMT3A وFLT3 وSRSF2 بنية جينومية مميزة. أنتج DNMT3A بصمة تعبيرية مركزة، بينما أظهر FLT3 برنامجًا أوسع مرتبطًا بالالتهاب/الإشارات، وأنتج SRSF2 تحولًا واسعًا ولكنه استكشافي في التعبير نظرًا لصغر المجموعة الفرعية الطافرة. وكشفت المقارنة بين المجموعتين لـ FLT3 عن تباين كبير على مستوى الجينات بين مشروعي BEATAML1.0 وTARGET AML، مما يدعم تفسير برامج التعبير المرتبطة بالطفرات بناءً على المجموعة. أظهرت تحليلات البقاء أن حالة الطفرة وبرامج التعبير الجيني اللاحقة ليست طبقات سريرية متكافئة: احتفظت حالة طفرة FLT3 بأهميتها التنبؤية بعد التعديل، بينما لم تحتفظ درجة التعبير التفاضلي لـ FLT3 بها؛ في المقابل، لم تكن حالة طفرة DNMT3A تنبؤية، لكن درجة التعبير التفاضلي لـ DNMT3A أظهرت ارتباطًا طفيفًا بالبقاء الكلي. أشارت تحليلات الأداء التنبؤي ودرجة المسار إلى أن هذه السمات الجزيئية حسّنت التفسير البيولوجي بشكل أوضح من التنبؤ السريري. ولأن DNMT3A قدّم أوضح رابط بين إعادة تشكيل النسخ الجيني وتسجيل التعبير المرتبط بالبقاء، فقد تم توسيعه ليشمل تحليل المؤشرات الحيوية الاستكشافي. برز GPC3 كمؤشر حيوي مرشح مرتبط بـ DNMT3A، والذي انخفض تعبيره في ابيضاض الدم النخاعي الحاد ذي الطفرة DNMT3A، بينما ارتبط ارتفاع تعبير GPC3 بخصائص بيولوجية ضارة ومقاومة في جميع عينات ابيضاض الدم النخاعي الحاد. ربطت تحليلات إضافية ارتفاع مستوى GPC3 في سرطان الدم النخاعي الحاد بأنماط مقاومة الاستجابة للأدوية خارج الجسم الحي، وبرامج الفسفرة التأكسدية/الأيضية، والمرشحين المرتبطين بإصلاح الحمض النووي، بما في ذلك ATP5B وERCC2. تشير هذه النتائج إلى أن GPC3 وATP5B وERCC2 مرشحة لتوليد فرضيات للتحقق منها مستقبلاً، مع التأكيد على أن الفائدة التنبؤية السريرية والعلاقات السببية مع المقاومة تتطلب دراسات تجريبية مستقلة.

English Abstract

Acute myeloid leukemia (AML) is a genetically heterogeneous malignancy in which recurrent driver mutations influence disease biology, clinical behavior, and treatment response. However, mutation status alone does not fully explain the downstream transcriptional programs associated with specific drivers or their relationship to prognosis and treatment-response biology. This thesis presents an integrative mutation-centered bioinformatics framework that links driver prioritization, matched mutation–RNA-seq transcriptomic analysis, pathway interpretation, survival modeling, predictive performance testing, and exploratory biomarker discovery. Somatic mutation data from BEATAML1.0 and TARGET AML were analyzed using OncodriveCLUSTL to prioritize genes with non-random positional mutation clustering. DNMT3A, FLT3, and SRSF2 were selected as representative AML drivers reflecting epigenetic regulation, signaling, and RNA splicing, respectively. Matched BEATAML1.0 mutation–RNA-seq data were used for mutation-stratified differentially expressed genes (DEG) analysis with edgeR, followed by Hallmark gene set enrichment analysis (GSEA). FLT3-associated expression programs were further compared between BEATAML1.0 and TARGET AML to assess cross-cohort concordance. Survival analyses evaluated mutation status, DEG-derived scores, pathway scores, and clinical covariates. DNMT3A, FLT3, and SRSF2 showed distinct transcriptomic architecture. DNMT3A produced a focused expression signature, FLT3 showed a broader inflammatory/signaling-associated program, and SRSF2 produced a broad but exploratory expression shift due to the small mutant subgroup. FLT3 cross-cohort comparison revealed substantial gene-level discordance between BEATAML1.0 and TARGET AML, supporting cohort-dependent interpretation of mutation-associated expression programs. Survival analyses showed that mutation status and downstream expression programs were not equivalent clinical layers: FLT3 mutation status retained prognostic relevance after adjustment, whereas the FLT3 DEG score did not; conversely, DNMT3A mutation status was not prognostic, but the DNMT3A DEG score showed a modest association with overall survival. Predictive performance and pathway-score analyses indicated that these molecular features provided a clearer biological interpretation than clinical prediction. Because DNMT3A provided the clearest link between transcriptomic remodeling and survival-associated expression scoring, it was included in the exploratory biomarker analysis. GPC3 emerged as a DNMT3A-associated candidate biomarker that was downregulated in DNMT3A-Mutant AML, whereas higher GPC3 expression was associated with adverse and resistance-like biology across AML samples. Additional analyses linked GPC3-high AML to ex vivo drug-response resistance patterns, oxidative phosphorylation/metabolic programs, and DNA-repair-associated candidates, including ATP5B and ERCC2. These findings nominate GPC3, ATP5B, and ERCC2 as hypothesis-generating candidates for future validation, while emphasizing that clinical predictive utility and causal relationships with resistance require independent experimental studies.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Computer Research Math
Department:	College of Chemicals and Materials > Bioengineering
Thesis Advisor:	Irshad Ahmad,
Thesis Committee Members:	Alexis Mouanda, Fakhri Alam Khan,
Depositing User:	IKFA PERMATASARI
Date Deposited:	02 Jul 2026 07:34
Last Modified:	02 Jul 2026 07:34
URI:	https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/144637