Kanser hastalarının yaşam süresi tahmini

Son yıllarda, deneysel verilerdeki kirliliği en aza indirmek ve genlerin biyolojik süreçteki ortak rollerini tanı-tahmin modeline ekleyebilmek için araştırmacılar birden fazla veri türünü entegre etmektedir. Bu bağlamda son yapılan çalışmalar protein etkileşim ağlarının, bilimsel tanı yöntemlerinin başarısını arttırdığını göstermektedir. Bu çalışmada, böbrek (KIRC) ve beyin (GBM) kanseri hastalarına ait gen transkriptom ve protein seviye bilgilerini protein etkileşim ağları ile bütünleştirerek, hastaların olası yaşam süresini başarıyla tahmin edebilecek belirteçler (biyomarker) bulunması amaçlanmıştır. Bu amaçla transkriptom düzeyindeki mRNA ifadesi (RNA-seq) ve protein (RPPA) verileri insan genomundaki protein etkileşimlerini modelleyen bir ağ modeli ile entegre edilmiştir. Hastaların yaşam süresi, belli bir miktar belirteç seçip, ardından bu belirteçleri gözetimli öğrenme yöntemine girdi olarak vererek tahmin edilmiştir. Geliştirdiğimiz yeni entegre yöntemin, RPBioNet, iki kanser türü için de, "sadece protein" ve "sadece mRNA" yöntemlerinden daha başarılı sonuç verdiği görülmüştür.