A tüdőrák és a krónikus obstruktív tüdőbetegség (COPD) igen elterjedt megbetegedések az egész világon. A diagnosztizálásuk a mai napig nem kézenfekvő és gyakran csak kései stádiumban történik meg. Kezelésük során is az egyik hátrányt a pontos diagnózis hiánya okozza, hiszen nehéz csak tünetek alapján megkülönböztetni őket. Egy másik nagy akadály, hogy a COPD növeli a tüdőrák kialakulásának kockázatát, ezáltal sok esetben társbetegségként vannak jelen az emberi szervezetben. Ezért szükség van olyan megbízható, és a betegek számára alacsony kockázattal járó, molekuláris diagnosztikai eljárások továbbfejlesztésére, mint például a vér alapú diagnosztikai módszer, amelyek megfelelő specificitással és érzékenységgel képesek előre jelezni az aktuális betegség (tüdőrák, COPD vagy mindkettő) jelenlétét és prognózisát. Ezáltal jelenleg is nagy hangsúlyt fektetnek új diagnosztikai eljárások fejlesztésére. Az egyik ilyen módszer a molekuláris biomarkerek azonosítása vérszérumból, amely akár egy vérvétel által választ adhatna a betegség típusára. A biomarkerek olyan jellemzők, amelyek objektíven mérnek biológiai vagy patogén folyamatokat vagy terápiás kezelésekre adott válaszok specifikus indikátorai. Az élő sejtek felszínét nagyszámú és igen változatos komplex cukor szerkezetek – úgynevezett glikánok – borítják, amelyek már egy betegség korai szakaszában specifikusan módosulhatnak. Az olyan daganatos és gyulladásos folyamatokban, mint a tüdőrák és a COPD, változások következhetnek be a glikán-bioszintézisben, amelyek a sejtfelszíni és a vérben keringő proteinek poszttranszlációs módosulásában számos eltérést eredményezhetnek. Ezeknek a specifikus módosulásoknak az azonosítása potenciális diagnosztikai szerepet tölthet be. Az elmúlt évtizedekben a glikobiomarker kutatásokra egyre nagyobb hangsúlyt fektettek számos betegség diagnosztikai módszereinek fejlesztése során. Az eltérések megbízható és validálható azonosítása nagyszámú minta feldolgozását igényli, aminek kiértékelése új statisztikai módszerek fejlesztését teszi szükségessé. A PhD munkám fő célkitűzése az volt, hogy elősegítse a vérszérumban lévő N-glikán szerkezetek kutatását és a diagnosztikai fejlesztésekben való alkalmazhatóságukat. Már számos kutatás bizonyította, hogy a rosszindulatú tumoros megbetegedések és a szervezetben fellépő gyulladások hatására specifikus glikozilációs folyamatok mennek végbe. A munkám folyamán tüdőbetegektől származó humán vérszérum minták N-glikánjainak analízisét végeztem el CE-LIF módszerrel. Vizsgálataim során meghatároztam 61 N-glikán struktúrát a humán vérszérumban. Ezek a szerkezetek adták meg azokat a glikán alcsoportokat, amelyekben potenciális glikobiomarkereket kerestem a tüdőrák, a COPD és a két betegség együttes diagnosztizálására. Az volt a célom hogy olyan specifikus módosulásokat találjak, amelyek az adott betegségre jellemzőek. A kutatómunka eredményeként összeállítottam egy N-kötött glikán struktúrákból álló panelt, amely potenciális glikobiomarkereket tartalmaz a tüdőrák a COPD, valamint a két betegség együttes jelenlétére a szervezetben. A tüdőrák esetén volt a legtöbb nagy mértékű változás megfigyelhető FA4BG4[3,3,3,3]S4,FA3G3[6]S3, A2BG2S2, M3, FA2G2S2, FA2BG2S2, A2BG2S1, FA2G2S1, FA2BG2S1, A2B és az FA2G2 glikán struktúrák esetén. Azonban az FA4BG4[3,3,3,3]S4, FA3G3[6]S3, A2BG2S2, M3, FA2BG2S2, FA2G2 glikán struktúrák mennyisége jelentősen változott a COPD kialakulásakor is. Amikor mind a két betegség együttesen volt jelen a szervezetben csak az FA3G3[6]S3, FA2G2S1, FA2G2 glikán szerkezetekben lépett fel jelentős eltérés. Az adott glikán szerkezetek különálló vizsgálata mellett megvizsgáltam azt is, hogy milyen hatással vannak a szervezetben kialakult kóros állapotok az egyes glikán csoportok megváltozására. A tüdőrák kialakulása jelentősen befolyásolja a mono- tri- és tetrasziálsavas és a mono- tri- és tetraantennáris N-glikán struktúrák mennyiségét. A COPD esetén kisebb mértékű változások figyelhetők meg a tüdőrákhoz képest, azonban a tetra-sziálsavas, a mono- és a tetra-antennáris csoportok esetén nagymértékű a növekedés. A tüdőrák diagnosztikai módszereinek fejlesztése mellett napjainkban kiemelkedő a kezelés hatékonyságának és nyomon követhetőségének fejlődése is. A második fő célom az volt, hogy a már diagnosztizált és kezelt betegek humán szérummintáinak vizsgálatával információt szerezzek a kezelés hatására fellépő N-glikán profil változások és a klinikai paraméterek közötti összefüggésekről. Tüdőrákos betegek vérszérum mintáit CE–LIF módszerrel analizáltam. Az adatok feldolgozásához egyedül álló módon döntési fa elemzést alkalmaztam. Az eredményeim bebizonyították, hogy a módszer alkalmas a korrelációk feltérképezésére a tüdőrákos betegek esetén. Két típusú kezelést vizsgáltam, a reszekciós műtétet és a kemoterápiát. Mind a két esetben specifikus változásokat találtam a vizsgált N-kötött glikán szerkezetek mennyiségében a kezelés hatására számos klinikai paraméter esetén. Ezek az összefüggések validálást követően jelentősen hozzájárulhatnak, olyan módszerek fejlesztéséhez, amellyel egyszerűbbé válik mind a műtétek, mind a kemoterápiás kezelések hatékonyságának nyomon követése és esetlegesen a kezelések kimenetelének javítása az időben történő beavatkozások által. A megfelelő kezelés kiválasztása nagy szerepet játszhat a terápia hatékonyságában, ezáltal minden információ hasznos lehet, amely elősegítheti a személyre szabott terápia kiválasztását is.

Lung cancer (LC) and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) are prevalent ailments with a great challenge to distinguish them based on symptoms only. Since they require different treatments, it is important to find reliable methods capable to readily diagnose them. Moreover, COPD increases the risk of lung cancer development, leading to their comorbidity. Therefore, there is an urgent need to develop novel molecular diagnostic tools capable of predicting the presence and prognosis of the actual disease (LC, COPD or comorbidity) with adequate specificity and sensitivity. Therefore, new possibilities for non-invasive or partially invasive diagnostic procedures are widely investigated. The identification of molecular biomarkers in serum samples could be the basis for a diagnostic method based on blood testing. Biomarkers are specific objective indicators for biological or pathogen processes or therapeutic treatment. The surface of living cells is covered by a large number of diverse complex sugars, which could be specifically modified even in the early stages of diseases. Malignant and inflammatory processes, such as lung cancer and COPD, could induce changes in glycan biosynthesis, so they could result in varioius differences in the post-translational modification of the cell surface and circulating glycoproteins in blood. The identification of these specific modifications could be used for a diagnostic purposes. In the last decades, research and application of glycobiomarkers are getting more and more attention in the development of diagnostic procedures. The reliable and validable identification of molecular alterations associated with certain diseases often requires the processing of a large number of samples, which also increases the necessity for the development of new statistical methods. The main goal of my thesis work was to promote the research of N-glycan structures in blood serum and their applicability in diagnostic developments. Numerous studies have already proven that specific glycosylation processes take place as a result of malignant transformation and inflammations. I analyzed the N-glycan profile of human blood serum samples from lung cancer patients using CE-LIF and determined 61 N-glycan structures in human blood serum. These structures provided a glycan panel, in which I searched for potential glycobiomarkers for the diagnosis of lung cancer, COPD and their comorbidity. My goal was to find specific changes that were characteristic of the given disease or disease group. As a result, a panel of 13 N-linked glycan structures were determined containing potential glycobiomarkers for lung cancer, COPD and their comorbidity. The most significant changes were observed in the case of lung cancer affecting the following oligosaccharides (FA4BG4[3,3,3,3]S4, FA3G3[6]S3, A2BG2S2, M3, FA2G2S2, FA2BG2S2, A2BG2S1, FA2G2S1, FA2BG2S1, A2B, FA2G2). However, the amount of FA4BG4[3,3,3,3]S4, FA3G3[6]S3, A2BG2S2, M3, FA2BG2S2 and FA2G2 glycan structures also significantly changed in case of COPD. In case of lung cancer comorbidity with COPD the relative peak area of FA3G3[6]S3, FA2G2S1 and FA2G2 structures considerably changed. In addition to the individual examination of the specific glycan structures, I also investigated how lung cancer, COPD and their comorbidity affected the glycan subclasses. The development of lung cancer significantly altered the level of mono-tri- and tetrasialylated as well as the mono-tri- and tetra-antennary N-glycan structures. In case of COPD, smaller changes could be observed compared to lung cancer, however, the tetrasialylated, mono- and tetra-antennary classes had a great extent increment. My second main goal was to reveal any correlation between changes in the N-glycan profile as a result of treatment and clinical parameters by examining the human serum samples of already diagnosed and treated patients. I analyzed the blood serum samples of lung cancer patients utilizing CE-LIF and applied a classification tree analysis in a novel way to process the data. My results proved that the method was suitable for mapping correlations between the changes of N-glycans and the clinical parameters in lung cancer patients. I analyzed two types of treatments, resection surgery and chemotherapy. In both, I found specific changes in the amount of the examined N-linked glycan structures as a result of the treatment in case of several clinical parameters. The specified correlations, after validation, could promote the development of a monitoring method measuring the effectiveness of surgeries and chemotherapy treatments and possibly improving the outcome of the treatments through timely interventions. Applying the proper treatment plays an important role in effectiveness, and for selecting the right one, accurate diagnostic information is key.