Makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla glioblastoma multiformede mikrorna bazlı ilaç repozisyon analizleri

Glioblastoma (GBM) tüm beyin tümörleri arasında en yaygın kanserdir ve en kötü prognoza sahiptir. Bu tezde, GBM'nin biyomoleküler mekanizmalarını göstermek ve daha iyi anlamak için GBM verilerine çeşitli biyoinformatik analizler ve makine öğrenimi sınıflandırma teknikleri uyguladık. İlk olarak, analiz edilecek GBM veri kümeleri seçilmiştir. Ardından, transkriptom ve miRNA verilerinin ekspresyon analizleri gerçekleştirilmiştir. Değişmiş ekspresyona sahip genler ve miRNA'lar tanımlanmış, ortak genlerle birlikte eksprese edilen gen kümeleri ve miRNA'lar tarafından hedeflenen genler belirlenmiş ve ko-ekspresyon ağı çizilmiştir. Bu gen kümelerinin prognostik özellikleri incelenmiş ve Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes (NB) ve The K-Nearest Neighbours (KNN) gibi makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları ile performans analizleri gerçekleştirilmiştir. Performans analizleri sonucunda RF, SVM ve KNN algoritmalarının %80'in üzerinde doğruluk skorları ile mevcut gen grupları ile çalışan güvenilir ve doğru sınıflandırma algoritmaları olduğu görülmüştür. Ayrıca yukarı ve aşağı doğru özellik seçimi ile elde edilen sonuçlara göre SEPT4, VAMP1, MAP1A, KIF5C, NPTX1 ve ATP8A1 genlerinin yüksek etkileşim verdiği ve GBM hastalığında önemli biyobelirteç adayları olabileceği tespit edilmiştir. Ayrıca elde edilen gen kümeleri ilaç yeniden konumlandırma analizleri için kullanılmıştır. Bu testler sonucunda gen ko-ekspresyon ağ modülü ve miRNA bazlı ko-ekspresyon ağ modülü verilerine ait gen kümelerinin içinde yer alan makine öğrenmesi analizlerinde en yüksek etkileşimlere sahip olan gen grupları ile ortak ilaçları belirlenmiştir. GBM tedavisinde kullanılabilecek, Emetine Dihydrochloride Hydrate (74), 16beta Bromoandrosterone, AS605240, 480743.cdx, BRD K00627859, HDAC6 inhibitörü ISOX, BRD-K12184916 ve 16-HYDROXYTRIPTOLIDE gibi çok sayıda ilaç adayı bulundu. Bu ilaçların ve küçük moleküllerin gelecekteki klinik çalışmalarda test edilebileceğini ve GBM tedavisi için yeni ilaç adayları olabileceği belirlenmiştir.