Mesane kanserinin erken tanı ve takibinde yapay zeka destekli damla motif analizi ve RNAseq profilleme

Mesane kanseri, üriner sistemde en yaygın görülen kanser türlerinden biridir. Mevcut mesane kanseri tanı ve takip teknikleri zaman alıcı, pahalı ve invazivdir. Klinik uygulamada, mesane kanseri tanısında kullanılan altın standard, invaziv bir yöntem olan biyopsi alımı ve bunu takiben histopatolojik analizlerdir. Son yıllarda, mesane kanseri biyobelirteçlerini içeren maliyetli testler geliştirildi, ancak bu testlerin yüksek yanlış pozitiflik ve yanlış negatiflik oranları, güvenilirliklerini sınırlıyor. Bu nedenle, yeni ve pratik teşhis testlerinin geliştirilmesine acil bir ihtiyaç vardır. Bu tezde hastalardan alınan kan ve idrar örneklerinin damlacık motiferini analiz ederek derin öğrenme ve yapay zeka destekli hızlı, ucuz ve güvenilir bir teşhis yöntemi geliştirdik. Buharlaşan kan veya idrar birikintilerinin damlacık motif analizi, hasta ve normal kontrol numuneleri kullanılarak yapıldı. Önerilen yapay zeka destekli yardımcı modelimiz (ImageNet ile eğitilmiş ResNet-18), damlacıklar arasında sistematik olarak uygulanarak, hastalardan türetilen numuneleri yüksek doğrulukla kontrollerden tam olarak ayıran paylaşılan uzamsal davranışları ve altta yatan morfolojik kalıpları ortaya çıkarmak için karşılaştırmalara olanak tanımaktadır. Kurutulmuş idrar veya kan damlalarının farklı koşullar altında oluşturduğu karmaşık modellerin tanınması ve sınıflandırılmasına dayalı yenilikçi teşhis yöntemi sunulmuştur. Sonuçlarımız, AI tabanlı modellerin mesane kanserinin invaziv olmayan ve doğru teşhisi için büyük bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir. Yukarı ve aşağı regüle edilmiş genler, gradyan artmış veya azalmış genler, vakaya özgü genler ve mesane kanserinden salgılanan proteinleri kodlayan genler dahil olmak üzere farklı gen sınıflarında mesane kanseri için potansiyel aday belirteçleri belirlemek için RNA dizilime de yapıldı. Elde edilen sonuçlara göre, çeşitli yeni genlerin mesane kanseri teşhisinde kullanılabilecek aday belirteçler olduğu bulunmuştur. Örneğin, OVOL2 geninin mesane kanseri için bir hastalıksız sağkalım belirteci olduğu bulundu. Ek olarak, mesane tümörlerinden salgılanan onbir proteini kodlayan genin potansiyel olarak salgılanan adaylar olduğu bulundu. Ayrıca, salgılanan proteinleri kodlayan genlerin damlacık modellerine olası katkısını araştırmak için kan veya idrar damlacık motiflerinin bu salgılanan proteinleri kodlayan genlerle entegrasyonu gerçekleştirildi. Genlerin ekspresyon düzeylerinin hastaların kan ve idrar damlacık modelleri arasında farklılaştığı bulundu, bu mesane tümörü varyasyonları olan hastaların belirlenmesi için alternatif bir bakış açısı olabilir. Moleküler analiz için RNAseq çıktılarından iki gen seçildi. Bunlardan biri CRISPR/Cas9 sistemi kullanılarak ifadesi devre dışı (KO) bırakıldı. KO-T24 mesane hücre hatları, vahşi tipe kıyasla üç boyutlu hücre kültürü sisteminde artan sferoid çapı göstermiştir. Bir başka seçilen gen de tümör örneklerinde mRNA ifade düzeyi açısından değerlendirilmiş ve genin ifade düzeyinin tümörlerde kontrol dokusuna göre artmış olduğu saptanmıştır. Sonuç olarak, farklı koşullar altında kurumuş idrar veya kan damlalarının oluşturduğu karmaşık modelleri tanımaya ve sınıflandırmaya dayalı yenilikçi tanı yöntemi sunulmuştur. Sonuçlarımız, AI tabanlı sistemlerin mesane kanserinin invaziv olmayan ve doğru teşhisi için büyük bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir. RNA dizilemesinden belirlenen aday genlerin, mesane kanserinin moleküler biyolojisini anlamada ve mesane kanseri yönetiminde yeni terapötik perspektifler sunması beklenmektedir.