Çölyak hastalığı ile immün yanıt arasındaki ilişkinin meta analizi
Meta analysis of the relationship between celiac disease and immune response
Yazar: ÖZGÜL ÖZER
Danışman: PROF. DR. EMİNE ŞEKÜRE NAZLI ARDA
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı / Moleküler Biyoloji ve Genetik  Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; Genetik = Genetics ; Moleküler Tıp = Molecular Medicine
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Meta analizi = Meta analysis ; Serolojik testler = Serological tests ; Çölyak hastalığı = Celiac disease

Özet:
Çölyak hastalığı; buğday, arpa, çavdar gibi tahıllarda bulunan glutenin tetiklediği, genetik olarak yatkın bireylerde kronik bağırsak iltihabı ve villusların körelmesi ile karakterize otoimmün bir hastalıktır. İnsidansı coğrafi koşullardan ve toplumların etnik yapısından etkilense de dünya genelinde görülme sıklığı %1 ile %2 arasındadır. Hastalar genellikle karın ağrısı, ishal, kusma gibi tipik belirtiler gösterdiği gibi, büyümede gerilik, anemi, yorgunluk, sinirlilik, cilt problemleri gibi atipik belirtiler de gösterebilir. Hasta profilindeki çeşitlilik ve standardize edilmemiş serolojik testler klinik uygulamalarda oldukça zorlayıcı olmaktadır. Hastalık immün sistem ile yakından ilişkilidir. İmmün sistemin glutene karşı oluşturduğu tepki, ilk olarak kanda ilgili otoantikorların saptanmasıyla belirlenir. Gluten yoluyla tetiklenen immün sistem mekanizmalarının ince bağırsakta oluşturduğu tahribatın bir sonucu olarak körelen villuslardaki histolojik değişimlerin derecesine bakılarak hastalığın kesin tanısı konur. ÇÖLYAK HASTALIĞI ile İMMÜN YANIT ARASINDAKİ İLİŞKİNİN META ANALİZİ xii Tanının ilk aşamasında serolojik testler kullanılır. Serolojik testlerin pozitif çıkması durumunda hasta ince bağırsak biyopsisine yönlendirilir. Bu yüzden serolojik testlere ait duyarlılık, özgüllük ve prediktif değerler gibi tanısal doğruluk parametreleri biyopsi kararında çok önemlidir. Buna rağmen çoğu klinik çalışmada bu değerler verilmemektedir. Bu eksik parametreler serolojik testlerin standardizasyonunu ve tanıyı güçleştirmektedir. Literatürde çölyak serolojik testlerinin tanısal doğruluğunu inceleyen geleneksel meta analiz çalışmaları olmasına rağmen, çölyak hastalığı ile bağışıklık sistemi arasındaki ilişkiyi makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak değerlendiren bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu tezin amacı, hastalığın immün göstergelerinden biri olan otoantikorların ölçümünde kullanılan serolojik testlerin tanısal doğruluk parametrelerini makine öğrenmesi algoritmalarıyla tahmin eden farklı bir meta analiz yaklaşımı geliştirmektir. Bu amaçla, anti-gliadin antikoru (AGA), anti-endomisyum antikoru ve anti doku transglutaminaz antikoruna ait veri setlerine karar ağaçları, rastgele orman, gradyan artırma ('gradient boosting') ve naive Bayes sınıflandırması olmak üzere dört farklı makine öğrenmesi algoritması uygulanmıştır. Çölyak tanısında kullanılan immünolojik testlerin duyarlılık parametrelerini en başarılı tahmin eden makine öğrenme algoritmasının, %88.7 doğrulukla karar ağaçları algoritması olduğu bulunmuştur. Bu algoritma ile tahmin edilen tanısal doğruluk parametrelerinin serolojik testlerin standardizasyonuna katkı sağlayacağı, ayrıca epidemiyolojik çalışmalarda ve meta analizlerde eksik verileri tolere edebileceği düşünülmektedir.

Abstract:
Celiac disease is an autoimmune disease triggered by gluten found in grains such as wheat, barley and rye, characterized by chronic intestinal inflammation and villus atrophy in genetically susceptible individuals. Although the incidence is affected by geographical conditions and ethnic structure of societies, it is between 1% and 2% worldwide. Patients usually have typical symptoms such as abdominal pain, diarrhea and vomiting, as well as atypical symptoms such as retardation of growth, anemia, fatigue, irritability, and dermatological problems. Clinical applications are highly challenging because of the high variability in patient profile, and non-standardized serological tests. The disease is closely related to the immune system. The immune system's response to gluten is first determined by detecting the relevant autoantibodies in the blood. The definitive diagnosis of the disease reached by investigating the degree of histological changes in the villus as a result of the destruction of the small intestine by the immune system mechanisms triggered META ANALYSIS OF THE RELATIONSHIP BETWEEN CELIAC DISEASE AND IMMUN RESPONSE xiv by gluten. Serological tests are used in the first stage of diagnosis. If the serological tests are positive, the patient is directed to the intestinal biopsy. Therefore, diagnostic accuracy parameters such as sensitivity, specificity and predictive values of serological tests are very important in the biopsy decision. However, these values are not given in most clinical studies. These missing parameters complicate the standardization of serological tests, and diagnosis. Although there are traditional meta-analysis studies examining the diagnostic accuracy of celiac serological tests in the literature, no study has been found, evaluating the relationship between celiac disease and the immune system by using machine learning algorithms. The aim of this thesis is to develop a different meta-analysis approach that estimates the diagnostic accuracy parameters of serological tests used in the measurement of autoantibodies, one of the immune indicators of the disease, with machine learning algorithms. For this purpose, four different machine learning algorithms: decision trees, random forest, gradient boosting and naive Bayes classification were applied to the datasets of anti-gliadin antibody (AGA), anti-endomysium antibody and anti-tissue transglutaminase antibody. It was found that the machine learning algorithm that most successfully predicted the sensitivity parameters of the immunological tests used in the diagnosis of celiac was the decision trees algorithm with an accuracy of 88.7%. It is thought that the diagnostic accuracy parameters estimated by this algorithm will contribute to the standardization of serological tests and can tolerate missing data in epidemiological studies and meta-analyses.