Yapay öğrenme ve biyoinformatik yöntemlerle obezitenin kansere etkisinin araştırılması
Investigation of the effect of obesity on cancer with artificial learning and bioinformatics methods
Yazar: AYŞEGÜL ÇİFÇİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR GÜMÜŞ
Ege Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Sağlık Biyoinformatiği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Biyoinformatik = Bioinformatics ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Obezite = Obesity ; Sağkalım = Survival ; Sağkalım analizi = Survival analysis ; Vücut kitle indeksi = Body mass index ; Öğrenme = Learning

Özet:
Literatürde obezite durumu olan kanser hastalarının ölüm oranlarında normal kilolu hastalara göre istatistiksel olarak anlamlı bir artış olduğu bildirilmiştir. Vücut Kitle İndeksi (VKİ) ile düşük veya yüksek kanser ölüm riski ilişkinin nedeni günümüzde hala belirsizliğini korumaktadır.
Kanser Genom Atlası (TCGA) veri tabanındaki VKİ bilgisi bulunan BLCA, CHOL, COAH, ESCA, KIRP, LIHC, DLBC, READ, SKCM, THYM, UCS ve UVM kanser tiplerindeki metastatik olmayan kanserli hastaların klinik, RPPA (protein ekspresyonu) ve RNA sekans (dolayısıyla gen) bilgisi bu tez çalışmasının veri kümesi oluşturmuştur. Yapılan veri ön işlem basamakları sonunda tez çalışması için seçilen hastalar dört VKİ grubuna ayrılmıştır. Hastalara ait veri kümesindeki özniteliklerin VKİ grup bazındaki farklılığının istatistiksel olarak anlamlılığı Tek Yönlü Varyans Analizi ile belirlenmiştir. Lojistik regresyon (LOGREG) sınıflandırma modeliyle hastalar yaşam durumuna göre sınıflandırılmış ve model özniteliklerden hangilerinin bu sınıflandırmadaki başarıya katkı sağladığı belirlenmiştir. Son aşamada ise katkısı yüksek olduğu belirlenen özniteliklerin VKİ grubundaki hastaların sağkalımı üzerindeki etkisi Cox Orantılı Tehlike (CoxPH) modeli ile belirlenmiştir.
Yapılan CoxPH analizleri sonucunda düşük kilolu VKİ grubunda CMAS, PART1 ve CPNE8 genlerinin; normal kilolu VKİ grubunda SPNS1, IDO1 ve LSS genlerinin; obezite öncesi VKİ grubunda FN1, ALG3 ve ASAP1 genlerinin ve obez VKİ grubunda FN1, BCORL1 ve WNT10A genlerinin hastaların sağkalım üzerinde etkili olduğu bulunmuştur.
Bu tez çalışması sonucunda 'Kanser ve ölüm ilişkisinde obezitenin rolü nedir?' sorusuna yapay öğrenme ve biyoinformatik yöntemlerinin kullanılmasıyla yenilikçi ve kapsamlı bir cevap sunulmuştur.

Abstract:
It has been reported in the literature that there is a statistically significant increase in the death rate of cancer patients with obesity compared to normal weight patients. Reletıons between Body Mass Index (BMI) and low and high cancer death risk remains unclear today.
Clinical, RPPA (protein expression) and RNA sequence (hence gene) of patients with non-metastatic cancer in BLCA, CHOL, COAH, ESCA, KIRP, LIHC, DLBC, READ, SKCM, THYM, UCS and UVM cancer types with BMI information in the Cancer Genome Atlas (TCGA) database information formed the dataset of this thesis. At the end of the data preprocessing steps, the patients selected for the thesis study were divided into four BMI groups. The statistical significance of the differences of the features in the dataset of the patients on the basis of BMI group were determined by One-Way Analysis of Variance. with the logistic regression (LOGREG) classification model, patients were classified according to their living conditions and it was determined which of the model features contributed to the success in this classification. At the last step, the effects of the features that were determined to have high contribution on the survival of the patients in the BMI group were determined by the Cox Proportional Hazard (CoxPH) model.
As a result of the CoxPH analysis it was found that CMAS, PART1 and CPNE8 genes in the low-weight BMI group; SPNS1, IDO1 and LSS genes in normal weight BMI group; FN1, ALG3 and ASAP1 genes in the pre-obese BMI group and the FN1, BCORL1 and WNT10A genes in the obese BMI group were effective on the survival of the patients.
As a result of this thesis, the question of 'What is the role of obesity in the cancer and cancer related death' has been answered comprehensively and innovatively by using artificial learning and bioinformatics methods.