Identification of tumor-discriminating mRNA signatures via support vector machines supported by disease ontology - Özer, Mustafa Erhan (My University, 2025)
Kanser sahip olduğu karmaşık doğası sebebiyle altında yatan biyolojik mekanizmaların anlaşılması zordur. Bu tür durumların aşılması için karmaşık veri analizini sağlayabilecek makine öğrenimi/ yapay zeka yazılım/ betiklerinin geliştirilmesi gereklidir. Bu alanda kanser tedavisinde önemli veri kaynağı olabilecek kanser ve diğer hastalıkların ilişkileri üzerinde durulması üzerinde yapılan çalışmalar azdır. Bu eksikliğe değinmek için çalışmamız içerisinde SVM-DO adını verdiğimiz gen ekspresyon verisini kullanarak hastalıklar ve hedef kanser türü arasında bir ilişki kurup ilgili kanser hakkında diagnostik, prognostic ve ilaç yeniden amaçlandırma gerçekleştiren bir algoritma oluşturduk. Algoritmanın ilk bölümünde çeşitli hastalıklarda görülen ve ilgili TCGA RNA-Seq transkriptom veri setinnde mevcut genler tümör/ normal doku ayrımının yapılması için diskriminatif gen seti modeli kurulmasında kullanılır. Ardından, ilgili genler üzerinde hayatta kalım analizi uygulanarak prognostik gen adaylarının tayini yapılır. Algoritmanın ikinci bölümünde ağ modeli ve ilaç isimlendirmesi üzerinde oluşturulmuş bir benzerlik sistemi kombinasyonu uygulanarak ilaç yeniden amaçlandırma işlemi yapılmaktadır. Ağ modeli içerisinde prognostik etki gösterdiği tahmin genlerin hastalık kayıtlarında adı geçen kimyasallar kullanılarak gen, hastalık, ilaç ve kanser yolaklarını içeren 4 farklı ilişki grubu meydana getirilir. Algoritmanın sonuçları elden edilen gen listelerinin doku ayrımı ve prognostik analizde iyi performans gösterdiği işaret etmektedir. Kolon kanseri odaklı yapılan ilaç yeniden amaçlandırma çalışması önceden iyi dokümante edilmiş pozitif sonuçlu deneysel ilaç çalışmaları gözlemlenmiştir. Ayrıca ilaçların DrugBank içerisinde antineoplastik olarak kayıtlı olan bir grup olduğu da gözlemlenmiştir. Bu ilaçların büyük bölümü yüksek derecede interaksiyon göstermiştir. Elde edilen algoritma kanser çalışmalarında diagnoz, prognoz ve ilaç yeniden amaçlandırma olarak geniş bir alanda kanser araştırması ve tedavi geliştirilmesi konusunda destek sağlayabilir.

The complex nature of cancer causes difficulties in understanding the underlying biological mechanisms of the disease. To overcome this persistent challenge, complex data handling machine learning (ML) / artificial intelligence (AI) tools are necessary to be developed. In this area, the algorithm studies finding genetic biomarkers based on disease-cancer associations are scarce despite their potential in novel cancer treatment. To address the scarcity, we developed SVM-DO algorithm constructing disease-cancer association by using gene expression data to analyze diagnosis, prognosis and drug repurposing for the cancer of interest. In the first section, TCGA RNA-Seq transcriptome data is analyzed to construct tumor/ normal tissue discriminating model with genes having disease records. Each member of gene set is applied to survival analysis for extracting prognostic gene candidates. In the second section, a network model and drug nomenclature similarity system are combined to apply drug repurposing for cancer treatment. In the network model, chemical information related to the disease records from the prognostic gene candidates is used to construct a network model involving four different associations related to gene, disease, chemical and pathways. According to the results, gene sets performed well in discrimination and survival analysis indicating potential for becoming diagnostic/ prognostic cancer marker candidates. By using the candidates, algorithm identified drug set having well-documented information about colon cancer treatment and containing members with antineoplastic properties in DrugBank database and high levels of interaction. Through providing wide range of data in the areas of diagnosis, prognosis and drug repurposing, our algorithm can support the topics of cancer research and treatment.
Destek vektör makineleri kullanılarak hastalık ontolojisi aracılığıyla tümör ayırımını sağlayan mRNA imza moleküllerinin tanımlanması
Keywords: Bioengineering; Bioinformatics; Biyoinformatik; Biyomühendislik; Cancer; Drug Repurposing; Gen Ekspresyonu; Gene Expression; İlaç Yeniden Amaçlandırma; Kanser; Machine Learning; Makine Öğrenimi