Kanserde birbiriyle örtüşebilen sürücü yolakların işlemsel yöntemlerle belirlenmesi

Kanser, birikmiş somatik mutasyonların neden olduğu çok türevli bir hastalıktır. Kanser biyolojisindeki temel zorluk, kansere neden olan sürücü mutasyonları yolcu mutasyonlardan ayırmaktır. Kanser gelişim mekanizmalarını yolak düzeyinde anlamak için, sürücü mutasyonları tanımlamanın yanı sıra bir yolak içerisinde ortak işleve sahip bir gen grubunu belirlemek de oldukça önemlidir. Kanser sürücü modüllerini tanımlamak için birçok yöntem olmasına rağmen, bu yöntemlerin çoğu birbiriyle örtüşmeyen ayrık modüller üretir. Bu varsayım biyolojik olarak anlamlı değildir, çünkü proteinlerin birden fazla moleküler fonksiyonu olabilir. Bu, kanserle ilişkili genler için özellikle doğrudur, çünkü bu genlerin çoğu işlevsel olarak farklı gen kümelerini birbirine bağlayan ağ merkezleridir. Bu biyolojik fenomeni modelleyen kombinatoryal optimizasyon problem tanımlarını sağlamak ve çözümü için etkili algoritmalar önermek önemlidir. Bu tezde Örtüşen Kanser Sürücü Modüllerinin Belirlenmesi sorununun formel bir tanımı sunulmaktadır. Öncelikle bu problemin NP-hard olduğu gösterilmiştir. Ayrıca, IntAct veritabanındaki protein-protein etkileşim ağından oluşturulan çizgede örtüşen kanser sürücü modüllerini belirleyen, tohum-ve-genişlet stratejisini kullanan DriveWays adlı sezgisel yöntem önerilmektedir. DriveWays yönteminde genlerin karşılıklı dışlama, kapsam ve ağ bağlantısı bilgileri kullanılmaktadır. DriveWays yöntemi TCGA pan-kanser verileri üzerinde denenmiş ve varolan yöntemlere kıyasla daha fazla bilinen kanser sürücü geninin bulabildiği gösterilmiştir. Ayrıca, DriveWays'in belirlediği modüller hemen hemen her durumda kanser ile ilişkili yolaklar için daha güçlü bir zenginleştirme göstermektedir. Sonuç olarak, örtüşen modüller bulmanın kanserle ilişkili yolakların tespitinde önemli bir avantaj sağladığı tespit edilmiştir.