Design and development of machine learning models for disease prediction and biomarkers detection

Tıp biliminde, hastalıkların tahmini ve biyobelirteçlerin tanımlanması, çeşitli sağlık koşullarının teşhis ve tedavisinde önemli bir rol oynamaktadır. Veri madenciliği tekniklerinin son zamanlarda yaygınlaşması, hastalık tahmin sistemlerinin gelişimini hızlandırmıştır. Özellikle makine öğrenim yöntemleri, tıbbi verilerin analizinde ve hastalığın ortaya çıkma olasılığını tahmin etmeye yönelik kalıpların belirlenmesinde etkili bir yöntemdir. Makine öğrenim yöntemleri, biyobelirteçlerin tanımlanmasına da yardımcı olmaktadır. Son zamanlarda inflamatuar bağırsak hastalığı, kolorektal kanser ve tip 2 diyabet hastalıkları ile karşılaşma sıklığının artması ve artan ölüm oranları araştırmacıların dikkatini bu araştırma alanlarına çekmektedir. Bu tezin amacı, hastalık ile ilişkili karmaşık ve çok sayıda özellik içeren biyolojik veri setlerinden yola çıkarak özelliklerin sayısını azaltmak ve makine öğrenmesi tahmin performansını artırmaktır ve ayrıca potansiyel biyobelirteçleri tanımlamaktır. Bu tezde üç farklı çalışma tanıtılmaktadır. İlk çalışma miRNA verileri ve biyolojik alan bilgisi kullanılarak on bir farklı kanser alt grubu tahmin edilmekte ve bu hastalıklar için olası biyomarkörler belirlenmektedir. İkinci çalışma da metagenomik veriler ve biyolojik alan bilgisi kullanılarak üç farklı hastalık tahmin edilmekte ve olası biyomarkörler belirlenmektedir. Üçüncü çalışma kolorektal kanser ile ilişkili metagenomik verileri kullanarak geleneksel özellik seçim yöntemleri ile küresel ve popülasyonlara bağlı kapsamlı deneyler gerçekleştirilmekte ve olası biyomarkörler belirlenmektedir. Bu tez, erken hastalık tespiti için umut verici bir yol sunmakta, hızlandırılmış tedavi protokollerine olanak tanımakta, insan sağkalım oranlarını artırmakta ve bu kritik araştırma alanlarında potansiyel olarak ekonomik yükleri azaltmaktadır.