With recent interest in biological networks, the gene coexpression network has emerged as a novel holistic approach for microarray analysis. The recent availability of large amount of microarray data on human cancer allowed us to collect 10 tumor-normal datasets spanning 13 tissue origins. To explore tissue-wide coexpression pattern, we integrated these datasets by employing meta-analytic methods, which had proved to be reliable and robust against noises of microarray data in previous differential expression studies. We constructed two distinct coexpression networks whose edges connected genes consistently coexpressed over tumor and normal samples respectively. The comparison of the two networks revealed that cancer induces many significant changes in coexpression relationships. We observed increased coexpressions among genes involved in the cell cycle and DNA/RNA/protein synthesis, and decreased coexpressions among genes involved in the signal transduction, mitochondrial energy metabolism, and plasma membrane functions. In addition, it was suggested that the aberrant coexpression of ubiquitin ligases and associated cell-cycle regulators would contribute to tumor development, regardless of cancer type.
생물학적 네트워크에 대한 최근의 고조된 관심과 함께 유전자 발현 네트워크가 마이크로어레이 분석의 새로운 동향으로서 자리잡고 있다. 유전자 발현 네트워크란 발현의 패턴이 함께 변하는 두 유전자를 연결한 네트워크를 일컫는다. 본 연구에서는 13가지의 조직에서 유발된 암에 대한 여러 독립적인 데이터를 메타 분석이라는 통계적 기법을 이용하여 통합함으로써, 일반적인 암에서의 유전자 발현 네트워크 (암 네트워크) 와 그에 대한 정상 조직에서의 유전자 발현 네트워크 (정상 네트워크) 를 구성하여 이 둘을 비교하고자 하였다. 한편, 메타 분석의 생물학적, 통계학적 유의성은 전립선암과 간암에서의 차등 발현 연구를 통하여 입증하였다. 암 네트워크와 정상 네트워크를 비교한 결과 세포분열 및 DNA/RNA/단백질 합성에 관련된 유전자들 간의 네트워크 연결이 증가된 것과 신호전달, 미토콘드리아에서의 에너지 대사, 그리고 세포막에 관련된 유전자들 간의 네트워크 연결이 감소된 것을 관찰할 수 있었다. 이는 암에서의 기능 항진 및 기능의 약화가 그 기능과 관련된 유전자들 간의 발현의 상관관계를 높이거나 낮춤으로써 이루어질 수 있음을 의미하는 것이라 할 수 있다. 또한, ubiquitin 매개 단백질 분해에 관련되는 유전자들과 세포분열 유전자들 간의 발현 상관관계에서의 이상이 암의 진행에서 중요한 역할을 할 수 있음이 보여졌다.
