Application of computational biology approaches for the investigation of the molecular mechanisms of cancer across taxonomic groups

Tümörogenezin temel mekanizmalarının araştırılmasının, alternatif tedaviler ve yeni teşhis stratejileri geliştirmede çok önemli olduğu kabul edilmektedir. Bu çalışmada araştırılan mekanizmalar, kanser araştırmalarında alternatif tedavi yöntemlerinin belirlenmesi için vazgeçilmez bir kılavuz olması mümkündür. Veri madenciliği yöntemleri, geniş çaplı biyolojik verilerin değerlendirilmesine olanak sağlar. Bu nedenle, karsinogenez moleküler mekanizmalarını araştırmak için karşılaştırmalı genomik, diferansiyel eksprese olan gen profillerinin belirlenmesi, biyolojik ağ analizi, biyolojik metin madenciliği yöntemleri birleştirilerek disiplinler arası sistem biyolojisi yöntemleri kullanılmıştır. In-siliko sistem biyolojisi yaklaşımı sırasıyla; (1) erişime açık birincil genomik veri tabanlarının madencilik yoluyla yeni genlerin/proteinlerin belirlenmesi, (2) Başlıca taksonomik grupları kapsayan, genlerin/proteinlerin kapsamlı filogenetik analizlerinin yürütülmesi, (3) erişime açık veri tabanlarından yüksek verimli veri işleme ile farklı kanser türlerinde diferansiyel olarak eksprese olan genlerin belirlenmesi, (4) işlevsel ağların oluşturulması ve daha sonra biyolojik ağ yorumlama teknikleri kullanılarak gen/protein modüllerinin belirlenmesi, (5) Anlamsal ilişkileri tespit etmek için yapay zeka tekniklerini kullanarak doğal dil işleme metotlarının uygulanması adımlarını içermektedir. Çalışma bulgularının klinik ortamda potansiyel uygulamaya sahip olması mümkündür. Bu bağlamda, ilgili genler, tanısal veya prognostik tümör belirteçleri olarak kullanılabilir; ayrıca kanser tedavisine yönelik karar vermek veya hedefe yönelik kanser ilaçları geliştirmek için gelecekteki deneysel çalışmaların rasyonel stratejisinde kullanılabilmesi mümkündür.