Küratif radyoterapi uygulanan baş-boyun kanserli hastalarda tek nükleotid polimorfizmi ve mikronükleus oluşumunun radyotoksisite üzerindeki etkisinin araştırılması

Amaç: Baş boyun kanserlerinin tedavisinde radyoterapi (RT) önemli bir lokal tedavi modalitesidir. Radyoterapi tekniklerinin gelişmesiyle tedaviye bağlı toksisite oranları azalsa da hastalarda birçok erken veya geç dönem toksisite görülebilmektedir. RT toksisitesini etkileyecek doz volüm gibi faktörlerin yanında, hastaların kişisel duyarlılığının da bu toksisitelerin gelişiminde önemli bir yeri vardır. Kişisel radyosensitivitenin belirlenmesi hastaların cerrahi veya RT ile tedavi kararını etkileyebilir, doz volüm modifikasyonlarına olanak sağlar. Bu amaçla genetik verilerin de dahil edildiği birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada, Nibrin (NBN) genindeki rs1805794 polimorfizminin ve tedavi sonrası mikronükleus sıklığının radyasyon toksisitesi üzerindeki etkilerinin araştırması ve genetik parametreler, dozimetrik ve klinik veriler kullanılarak ciddi yan etki geliştirme riski olan hastaları öngörebilecek bir yapayzeka algoritması oluşturulması amaçlanmaktadır. Gereç ve Yöntem: Çalışmaya baş boyun skuamöz hücreli karsinomu tanısıyla küratif radyoterapi tedavisi alan ve kontrollerine hastalıksız devam eden 125 hasta dahil edildi. Hastaların klinik ve dozimetrik verileri toplandı, rutin kontrolleri sırasında kronik yan etki muayeneleri yapıldı ve kanları alındı. Kanlara Sitokinezi Bloklanmış Mikronukleus (CBMN) yöntemi uygulanarak mikronükleus sıklıkları belirlendi ve PCR ile NBN geni rs1805794 G>C polimorfizmine bakıldı. Toksisite üzerinde etkili olan parametreler istatistiksel yöntemler kullanılarak belirlendi. Toksisite üzerinde etkili olan parametreler kullanılarak dört farklı makine öğrenmesi yöntemiyle algoritmalar oluşturuldu. Yapay zeka algoritması oluşturulurken modeli sadeleştirmek amacıyla 2 den fazla grad 2 ve üzeri toksisitesi olan hastalar duyarlı olarak gruplandırıldı. Bulgular: MN sıklığının 10'un üzerinde olmasının grad 2 ve üzeri işitme kaybı ile ilişkili olduğu bulundu. NBN1 geni rs1805794 G>C polimorfizminin ciddi akut dermatit ile ilişkili olduğu bulundu. MN sıklığı ve NBN1 geni rs1805794 G>C polimorfizmi ile diğer toksisiteler arasında anlamlı bir ilişki saptanmadı. Hastaların 61 tanesi radyasyon duyarlı ve 64'ü radyodirençliydi. Kronik toksisite gelişiminde etkili olan PTV 70 volümü, tedaviye KT eklenmesi, yaş, T ve N evresi, sigara kullanımı ile oluşturulan algoritmalardan doğruluğu en yüksek olanın XGBoost algoritması olduğu bulundu. Bu algoritmaya NBN1 geni rs1805794 G>C polimorfizimim eklenmesinin algoritmanın doğruluğunu arttırdığı saptandı. SNP değişkeninin de dahil edildiği makine öğrenmesi algoritmasının 2'den fazla grad 2 ve üzeri toksisitesi olan hastaları 0,76 doğrulukla öngörebildiği bulundu. (AUC: 0,78; Sensitivite: 0,74; Spesifite: 0,79) Sonuç: Radyoterapiye bağlı toksisite multifaktöriyel bir süreçtir. Bu çalışmada toksisiteye etki eden dozimetrik, klinik ve genetik verilerle oluşturulan yapay zeka algoritmalarının toksisiteyi öngörebildiği ve bireyselleştirilmiş tedavide kullanılabileceği gösterildi. Geliştirilen algoritma rutin kullanıma uygun olmamakla birlikte, daha fazla hasta sayısıyla, dozimetrik veriler detaylandırılarak ve genom çapında bir yaklaşımla daha fazla genetik veri kullanılarak zenginleştirilebilir ve rutinde kullanılabilir olma özelliğine sahiptir. Anahtar kelimeler: Radyoterapi, toksisite, tek gen polimorfizmi, yapay zeka