Makine öğrenmesi yöntemleri ile Karaciğer NASH hastalığının Belirlenmesi
Determination of Liver NASH disease by machine learning methods
Yazar: FATEMEH GHADIRI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZHAN ÖZTAŞ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ABBAS ALI HUSSEINI
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Biyoteknoloji = Biotechnology

Özet:
Karaciğer, vücudun metabolizmasında önemli bir rol oynayan ve vücudun en önemli iç organlardan biridir. Karaciğer hastalığı genelde erken aşamalarda kolayca tespit edilemez çünkü karaciğer, kısmı hasar görse bile düzgün çalışır, bu da teşhisi zorlaştırır.
Günümüzde karaciğer hastalıklarından önem kazanan Non-Alkolik Yağlı Karaciğer hastalığı (NAYK) karaciğerin yağlanması sonucunda karaciğerde iltihap ve hücresel hasara neden olur. Bu hastalığın en şiddetli aşaması olan Nonalkolik Steatohepatit (NASH) ise hayat tehlikesi taşıyan karaciğer sirozleşmesine yol açmaktadır. 
Bu çalışmada, makine öğrenme algoritmaları kullanarak aday tek nükleotid polimorfizmine dayanan riskli grupları içerisinden NASH geliştirme duyarlılığını tahminde bulunacak yeni bir model geliştirilmiştir. Çalışmaya toplam 245 NASH hastası ve 120 sağlıklı birey dâhil edilmiştir. Model geliştirmede, CYP2E1 geninde 2 SNP (rs6413432, rs3813867), GCKR geninde 2 SNP (rs780094, rs1260326), PNPLA3'te rs738409 SNP ve cinsiyet parametrelerini içeren aday genlerdeki tek nükleotid polimorfizmin genotipleri kullanıldı. Modeller özellik seçimi ve sınıflandırma algoritmaları içermektedir.
Özellik seçimi aşamasında sırasıyla Chi squre filter, Recursive Feature Elimination- SVM kullanılmıştır. Ayrıca Tüm parametreleri (ACF) içeren modeller de geliştirmiştir. Sınıflandırma algoritmasında ise yapay sinir ağları (mutli-layer perceptron), k-En Yakın Komşu (kNN) ve Random Forest (RF) algoritmalarından faydalanmıştır.

Sınıflandırma yöntemleri ile özellik seçme yöntemleri kullanarak dokuz farklı makine öğrenimi modeli kombinasyonu yapıldı. Dokuz makine öğrenimi modelinin tümünde, seçilen hasta ve sağlıklı grubun parametrelerinin % 80'iyle eğitildi ve ardından örnek havuzundan % 20si ile test edildi. Modellerin performansı model doğruluğu, hassasiyeti , duyarlılığı ve F-ölçümü ile karşılaştırıldı.
Tüm makine öğrenimi modelleri arasında ACF- KNN , % 79 doğruluk, % 81 hassasiyet , % 92 duyarlılık ve , %86 F-ölçümü ile en yüksek performansı göstermiştir. 
Bu çalışmada, aday SNP'yi girdi özellikleri olarak kullanan farklı makine öğrenme yöntemlerinin entegrasyonunun Nash gibi hastalıkların risk grupları içerisinden duyarlı bireylerin tahmini için uygun bir yaklaşım olduğunu gösterilmiştir.

Abstract:
The liver is one of the most important internal organs of the body, which plays an important role in the body's metabolism. Liver diseases are often not easily detected in the early stages because the liver functions properly even if part of it is damaged, making diagnosis difficult.
Nowadays, Non-Alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD), which is one of the important liver failures, causes inflammation and cellular damage in the liver because of fatty liver. Nonalcoholic Steatohepatitis (NASH), the most severe stage of this disease, causes life-threatening liver cirrhosis.
In this study, a new model has been developed to estimate NASH individual susceptibility among risk groups based on candidate single nucleotide polymorphism using machine-learning algorithms. A total of 245 NASH patients and 120 healthy individuals were included in the study. Genotypes of single nucleotide polymorphism in candidate genes including two SNPs (rs6413432, rs3813867) in the CYP2E1 gene, two SNPs in the GCKR gene (rs780094, rs1260326), rs738409 SNP in PNPLA3, and gender parameters were used in the model's development. Models include feature selection and classification algorithms.
During the feature selection phase, Chi-square filter, Recursive Feature Elimination-SVM were used respectively. Also, It has been developed models that include all parameters (ACF). In the classification algorithm, artificial neural networks (multi-layer perceptron), k-Nearest Neighbor (kNN), and Random Forest (RF) algorithms were used.
Nine different machine learning model combinations were made using feature selection and classification methods. In all nine machine-learning models, 80% of the parameters of the selected patient and healthy group were used for training the system and then tested with 20% of the sample pool. The performance of the models was compared with the model accuracy, precision, sensitivity, and F-measurement.
Among all machine learning models, ACF-KNN showed the highest performance with 79% accuracy, 81% precision, 92% sensitivity, and 86% F-measurement.
In this study, it has been shown that the integration of different machine learning methods using the candidate SNP as input properties is a suitable approach for predicting susceptible individuals from risk groups of diseases such as Nash.