Metastatik kolorektal kanser tanılı hastaların birinci basamak tedavisinde hedefe yönelik ajan seçiminin 'makine öğrenmesi' ile prediksiyonu
Prediction of targeted agent selection by 'machine learning' in first-line treatment of patients diagnosedwith metastatic colorectal cancer
Yazar: ALKIM YOLCU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ATİKE PINAR ERDOĞAN
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Tıp Fakültesi / İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı / Tıbbi Onkoloji Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2021
Konu: İç Hastalıkları = Internal diseases
Dizin: Birinci basamak sağlık hizmetleri = Primary health care ; Kolorektal neoplazmlar = Colorectal neoplasms ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Neoplazm metastazları = Neoplasm metastasis ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Tedavi = Treatment ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; İlaç hedefleme = Drug targeting

Özet:
Bu çalışmanın amacı, metastatik kolorektal kanserli hastaların (mKRK)
birinci basamak tedavisinde hedefe yönelik ajan seçimini 'makine öğrenmesi'
ile predikte etmektir. Bu amaçla retrospektif olarak, Nisan 2012-Ağustos 2020
tarihleri arasında Manisa Celal Bayar Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi
Tıbbi Onkoloji Polikliniği'ne başvurmuş ya da servisinde yatarak tedavi almış
mKRK tanılı 104 hastanın verilerini incelendi.
Analizimiz, hastalarımızın 6. aya göre progresyon oranlarının, birinci
basamak tedavide aldıkları iki farklı hedefe yönelik ilaç (bevasizumab veya
setuksimab/panitumumab) üzerinden makine öğrenmesi ile tahmin etmeye
bunu yaparken de ilaç yanıtını predikte edici özellikleri belirlemeye
odaklanmaktadır. Hasta verilerinin anonimleştirilmesi ve veri ön hazırlık
aşamasının tamamlanması sonrası elde edilen veri setimizde 6 farklı makine
öğrenmesi algoritması kullanıldı. Aralarında çalışmamıza en uygun, en yüksek
doğruluk oranına sahip olan algoritma Naive Bayes olarak belirlendi. Her
özelliği birbirinden bağımsız olarak değerlendirebilme, az ve dengesiz veri
setinde de kullanılabilir olması bu algoritmanın en iyi sonucu vermesinde etkili
bulundu. Progresyonu tahmin etmedeki doğruluk oranı ise %84,38 olarak
sonuçlandı.
Makine öğrenme modelinin oluşturulmasında özellik seçimi için
kullandığımız istatistiksel analiz ve genetik algoritma programlarının ortak
olarak anlamlı bulduğu özellikler arasında hastanın boyu, karaciğere metastaz
durumu, metastaz anındaki karsinoembriyojenik antijen değeri, metastaz
anındaki hemoglobin değeri ve kullanılan ajana ait tedavi süresi yer aldı. Bu
seçilmiş özelliklerle, makine öğrenmesi modelimizin 8 hasta ile yapılan performans değerlendirmesinde ise sadece 1 hasta için hatalı tahminde
bulunduğu görüldü.
Çalışmamız tedaviye yanıt veya direnç olasılığını gösterecek prediktif
özelliklerin makine öğrenmesi ile analiz edilerek klinik karar alma sürecine
katkıda bulunabileceğini göstermiştir. Elektronik sağlık kayıt sislemlerinin
yaygınlaşmasıyla, sağlık uygulamalarındaki sorunları ele almak için
geliştirilecek makine öğrenmesi programları zaman ve işgücü tasarrufuna
önemli katkı sağlayacaktır.

Abstract:
The aim of this study is to predict the selection of targeted agents in the
first-line treatment of patients with metastatic colorectal cancer (mCRC) with
'machine learning'. For this purpose, the data of 104 patients with a diagnosis
of mCRC who applied to the Manisa Celal Bayar University Medical Faculty
Hospital Medical Oncology Outpatient Clinic or received inpatient treatment
between April 2012 and August 2020 were analyzed retrospectively.
Our analysis focuses on predicting our patients' progression rates at 6.
month using machine learning over two different targeted drugs (bevacizumab
or cetuximab/panitumumab) they receive in first-line therapy, and in doing so,
it focuses on identifying features that predict drug response. Six different
machine learning algorithms were used in our data set, which was obtained
after the anonymization of patient data and the completion of the data
preparation phase. Naive Bayes was determined as the algorithm with the
highest accuracy and most suitable for our study. The fact that each feature
can be evaluated independently of each other and that it can be used in small
and unbalanced data sets has been found to be effective in giving the best
result of this algorithm. The accuracy rate in estimating the progression was
84.38%.
The features that the statistical analysis and genetic algorithm programs
we used for feature selection found to be significant in common included the
patient's height, liver metastasis status, carcinoembryonic antigen value at the
time of metastasis, hemoglobin value at the time of metastasis, and the
duration of treatment for the agent used. With these selected features, it was seen that our machine learning model made an incorrect prediction for only 1
patient in the performance evaluation with 8 patients.
Our study has shown that predictive features that will show the possibility
of response or resistance to treatment can be analyzed with machine learning
and contribute to the clinical decision-making process. With the widespread
use of electronic health record systems, machine learning programs to be
developed in solving the problems in health applications will make a significant
contribution to saving time and labor.