İlaç tasarımında aday moleküllerin birleştirilmiş sınıflandırma yöntemleri ile seçimi
Selection of candidate molecules by combined classification methods in drug design
Yazar: DENİZ AĞIRDAN
Danışman: DOÇ. DR. AYÇA ÇAKMAK PEHLİVANLI
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Eski çağlarda insanların ağrılarını hafifletmek ve hastalıklarını tedavi etmek amacıyla günümüz ilaç keşfinin hala temelini oluşturan deneme-yanılma yolu ile doğada bulunan şifalı otlardan ve bitkilerden elde edilen bir takım birleşimler kullanılıyordu. Günümüzde, temelinde aynı deneme-yanılma yaklaşımı olan daha modern ve gelişmiş araç, çalışma ve analizler ile elde edilen ilaçlar aslında doğadaki milyonlarca molekülden sadece bir tanesidir. Bir ilacın ortaya konmasına yönelik tüm çalışmalar ilerlemiş teknolojide dahi 10-15 yıl süren çok maliyetli ve emek gerektiren bir süreçtir. Bu çalışmanın temel amacı bu süreci daha az maliyet ve sürede çok daha az hayvan deneyi ile gerçekleyen bir yaklaşım sunmaktır. Böylece ilaç keşfinin önemli bir kısmını içeren in vitro yani labaratuvar ortamında gerçekleşen çalışmalar in silico yani bilgisayar ve istatistiksel analiz destekli ilaç tasarım çalışmalarına dönüştürülmüş olacaktır. Bu amaçla çalışma, ilaç tasarım sürecinde labaratuvar deneyleri başlamadan önceki hazırlık aşamasını iyileştirmeye yönelik olarak tasarlanmıştır. Bu yaklaşım labaratuvar deneyleri başlamadan önce milyonlarca aday (potansiyel) ilaç molekülü arasından labaratuvarda incelenmeye değer yüksek ilaç olma potansiyeli gösteren moleküllerin birleştirilmiş yöntemler ile belirlenip deneylerde öncelik verilmesi temeline dayanmaktadır. Bu kapsamda Rastgele Orman ve AdaBoost yöntemleri birleştirilmiş sınıflama yöntemleri yanı sıra Destek Vektör Makinesi karşılaştırma ve geçerleme amaçlı kullanılmıştır. Sonuçlar ilaç olduğu onaylı moleküller ile ilaç olmayan ancak ilaç olmaya aday moleküllerden oluşan veri seti ilaç olma olasılığı diğerlerine göre daha yüksek olduğu yaklaşımımızca belirlenen çok daha küçük bir veri setine indirgenerek labaratuvar aşamasına sunulabilecektir. Ayrıca söz konusu çalışma daha küçük bir veri seti üzerinde ilaç olmaya aday molekülleri en iyi  açıklayan değişken altkümelerinin seçimlerine yönelik bir meta çalışmayı da içermektedir. Çeşitli filtreleme yöntemleri ve sınıflama yöntemleri veri seti üzerinde uygulanmış sonuç olarak değişken seçiminin ilaç tasarım sürecine etkisi tartışılmıştır.

Abstract:
In ancient times, in order to alleviating the pain of people and to treat their diseases, a number of medicinal herbs and herbaceous combinations that still form the basis of today's drug discovery, were used in the trial-and-error. Today, medicines which are actually only one of the millions of molecules in nature are obtained by more modern and sophisticated tools, studies and analyzes that are basically the same as the trial-and-error approach. All the studies for introducing a drug are costly and labor-intensive process that takes 10-15 years even in advanced technology. The main purpose of this study is to provide a less costly and realistic approach with much less animal testing in the process. Thus, in vitro studies involving a significant portion of drug discovery, that means laboratory studies, will be transformed into silico, that means computer and statistical analysis-supported drug design studies. For this purpose, the study was designed to improve the preparation phase prior to the start of laboratory experiments in the drug design process. This approach is based on the prioritization of experiments in which molecules that show potentially high drug potential worth researching in millions of candidate (potential) drug molecules prior to laboratory experiments are identified by combined methods. In this context, Random Forest and AdaBoost which are combined classification methods, have been used for comparison as well as Support Vector Machine has been used for validation. The results will be presented to the laboratory stage by reducing to a much smaller set of data that is more likely to be a drug than the other data set consisting of approved molecules that are drugs and candidate molecules that are not drugs but drug candidates. Moreover, It includes a meta-study of the selection of variable subclasses that best describe molecules that are candidates for drugs on a smaller data set. Various filtering methods and classification methods have been applied on the data set and the effect of variable selection on drug design process has been discussed.