Over kanserlerinde MİR-1260 mikrorna ailesinin araştırılması
2019
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Hülya Yazıcı
Abstract (TR)
Kadınlarda en sık görülen kanserler arasında meme, tiroid ve kolorektal kanser sayılabilir. Jinekolojik kanserler açısından bakıldığında ülkemizde de en sık görülen jinekolojik kanserler, rahim kanseri, over kanseri ve rahim ağzı kanseridir. Bu verilere göre Türkiye'de her yıl ortalama 3800 kişi rahim kanseri, 2790 kişi over kanseri, 1950 kişi rahim ağzı kanseri ve 400 kişinin de diğer genital kanserlerine yakalandığı bildirilmektedir. Amerika Birleşik Devletleri'nde ise yılda ortalama 14.270 kişinin jinekolojik kanserlere yakalandığı bildirilmektedir. Over kanseri tedavisi genellikle kemoterapi ve cerrahiden oluşmaktadır. Genellikle önce cerrahi tedaviyi takiben kemoterapi uygulanmaktadır. Klinikte etkili bir over kanseri tedavisi için öncelikle over kanserinin moleküler patogenezinin açıklanması ve tedavinin takibini kolaylaştıran yeni moleküler biyomarkerler gereklidir. miRNA'ların birçok kanser türü için biyolojik marker olabileceği bildirilmektedir. Over kanserinde miRNA'ların etkinliğine ilişkin grubumuzun yaptığı öncül bir araştırmada over kanserinin etiyolojisinde 99 aday miRNA'nın önemli olduğu belirlenmiştir. Bu tez çalışması kapsamında, bu miRNA'lar arasından miR-1260 mikroRNA ailesine ait 2 miRNA'nın ailesel ve sporadik over kanser hastalarından oluşan daha geniş bir hasta grubunda validasyonlarının yapılması planlanmıştır. Çalışmada 150 ailesel ve sporadik over kanser hastası ile hasta grubu ile yaş, cinsiyet ve etnik olarak eşleştirilmiş 100 sağlıklı kontrol grubunda miR-1260 mikroRNA ailesine ait 2 miRNA'nın ekspresyon düzeyleri incelendi ve over kanseri için biyomarker özelliği taşıyıp taşımadığı araştırıldı. Çalışmada over kanserli hastalara ait ekspresyon sonuçları sağlıklı kontroller ile karşılaştırılarak değerlendirildi. Over kanserli hastalarda miR-1260a ve miR-1260b ekspresyon düzeylerinin kontrol grubuna göre yüksek oranlarda artmış olduğu saptandı. Over kanseri hastalarında miR-1260a ekspresyon düzeyinin sağlıklı kontrol grubuna göre yaklaşık 17 kat arttığı, miR-1260b ekspresyon düzeyinin ise sağlıklı kontrol grubuna göre yaklaşık 33 kat arttığı saptanmıştır. Hem over hem de diğer tip kanserler için de tanı alan hastalarda da kontrol grubuna göre miR-1260a ve miR-1260b ekspresyon düzeylerinin yüksek oranlarda arttığı görülmüştür. Sonuç olarak öncül çalışmasında da over kanseri ile ilişkili ekspresyon artışı saptanan miR-1260a ve miR-1260b mikroRNA'larının bu çalışma sonucunda ekspresyonlarının yüksek olduğu gözlenmiş ve validasyonları sağlanmıştır. 150 hastadan oluşan over kanser grubunda ve 100 hastadan oluşan sağlıklı kontrollerde valide edilen miR-1260a ve miR-1260b miRNA'larının, epitelyal over kanserinin (EOK) tanısında kullanılabilecek girişimsel olmayan yeni biyolojik markerlar olabileceği düşünülmektedir. Ayrıca bu moleküllerin etkileştiği gen ve yolaklar üzerindeki moleküllerin ise gelecekte terapötik birer hedef olarak çalışılması gerektiği düşünülmektedir. Anahtar Kelimeler: Ailesel ve Sporadik Over kanseri, miRNA ifadesi, biyomarker, Bu çalışma, İstanbul Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi tarafından desteklenmiştir. Proje No:31188
Author
Dr. Arash Adamnejad Ghafour
Institution
How to Cite
Arash Adamnejad Ghafour (Yüksek Lisans Tezi). Over kanserlerinde MİR-1260 mikrorna ailesinin araştırılması, 2019, İstanbul University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from İstanbul University
- In the covid 19 pandemic of female employees at a university hospital attitudes and affecting factors in nutrition of 9 months-6 years old children(2022)
- Türkiye'de sağ akımların 27 Mayıs Darbesi'ne dair algısı: 1960-1980(2020)
- La Turquie Gazetesi'nin 1890 yılı haberlerine göre: Osmanlı Devleti'nde iktisadi ve sosyal hayat (Fihrist-çeviri-değerlendirme)(2022)
- Emevîler döneminde toprak rejimi(2022)
- Merkel hücreli karsinomda tanısal ve prognostik belirteçler(2022)
- Solunum sistemi hastalıklarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı(2021)