Kansere neden olan gen mutasyonlarının ve gen etkileşimlerinin yapay zeka yöntemleri ile belirlenmesi
Identification of cancer-causing gene mutations and gene interactions with artificial intelligence methods
Yazar: SALİHA ACAR
Danışman: PROF. DR. EYYÜP GÜLBANDILAR
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Donanımı Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Moleküler kanser etkenlerinin belirlenmesi hassas onkoloji açısından kritik öneme
sahiptir. Bu çalışmada öncelikle; kanser sürücü genlerinin hangileri olduğu, hastalık
süresince nasıl bir rol oynadıkları ve birbirleriyle etkileşimlerinin olup olmadığı gibi
soruların cevaplarını tahmin etmek amacıyla mutasyon ve gen ifade verilerini kullanarak
karma yöntemli iki aşamalı bir algoritma geliştirilmiştir. Kural tabanlı kontrol, ağırlıklı
mutasyon skoru ve çeyrekler açıklığı hesaplarına dayanan bu hibrit kümeleme algoritması 8
farklı kanser kohortunda test edilmiştir. Yakın zamanlarda yayınlanmış 4 farklı çalışma ile
yapılan karşılaştırmalar sonucunda, bu algoritmanın genel performans açısından bu 4
çalışmadan daha iyi olduğu anlaşılmıştır. Bu çalışma kapsamında ayrıca paraganglioma,
düşük dereceli glioma ve glioblastoma gibi merkezi sinir sistemi tümörlerinin sürücü genler
ve gen ifadeleri açısından karşılaştırılması yapılmış, ortak sürücü genlerin ve ifadeleri
değişmiş genlerin hücresel çoğalma mekanizmalarındaki rolleri ve birbirleriyle etkileşimleri
de araştırılmıştır. Analizler sonucunda ATRX, NF1, MUC16 ve TTN genlerinin her üç
tümör tipi için de sürücü gen adayı oldukları belirlenmiş; FSTL5, GABRG2, VSNL1 ve LPL
genlerinin de ekspresyonu en çok değişen ortak genler olduğu bulunmuştur. Bulgular
sonucunda, belirtilen genlerin glial ve nöroendokrin hücre tümörlerinin tedavisinde
potansiyel hedefler olabileceği ortaya konulmuştur. Bu tez kapsamında yapılan son
çalışmada ise paraganglioma/feokromositoma, düşük dereceli glioma ve glioblastoma
tümörlerinin klinik ve moleküler verilerle ağırlıklı oy tabanlı bir topluluk sınıflandırma
algoritması tasarımı yapılmıştır. Algoritma, en yüksek doğru sınıflandırma başarısına sahip
6 sınıflandırıcı (Yapay Sinir Ağları, Lojistik Regresyon, Ekstra Ağaçlar, Rastgele Orman,
Gradyan Arttırma ve Aşırı Gradyan Arttırma) ile oluşturulmuştur. Yapılan deneyler
sonucunda %90,4'lük bir doğruluk oranına ulaşılmış, böylece iyi bir sınıflandırma
performansı elde edilmiştir. Bulgular, bu yöntemin merkezi sinir sistemi tümörleri için
tedavi planlamasında önemli bir destek olabileceğini göstermiştir.

Abstract:
Determination of molecular cancer factors is of critical importance for precision
oncology. In this study, first of all, a two-stage mixed-method algorithm was developed
using somatic mutation and gene expression data to predict the answers to questions such as
which cancer driver genes are, what role they play during the disease, and whether they
interact with each other. This hybrid clustering algorithm, based on rule-based control,
weighted mutation score, and interquartile range calculations, was tested in 8 different
cancer cohorts. The algorithm was compared with 4 different studies published recently. The
comparisons showed that this algorithm is better than the 4 studies compared in terms of
overall performance. Within the scope of this study, a comparative analysis was conducted
on driver genes and gene expressions in central nervous system tumors such as
paraganglioma, low-grade glioma, and glioblastoma. As a result of the analyses, the genes
ATRX, NF1, MUC16, and TTN were identified as potential driver gene candidates across
all three tumor types. FSTL5, GABRG2, VSNL1, and LPL were also identified as common
genes with the most significant changes in expression. The findings showed that, these genes
were identified as potential therapeutic targets for the treatment of glial and neuroendocrine
cell tumors. The final study within the scope of this thesis involves designing a weighted
vote-based ensemble classification algorithm for paraganglioma/pheochromocytoma, lowgrade glioma, and glioblastoma tumors using clinical and molecular data. The algorithm was
developed using the 6 classifiers with the highest accuracy (Artificial Neural Networks,
Logistic Regression, Extra Trees, Random Forest, Gradient Boosting and Extreme Gradient
Boosting). As a result of the experiments, an accuracy rate of 90.4% was achieved, indicating
strong classification performance. These findings suggest that this method could provide
significant support in treatment planning for central nervous system tumors.