Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MUHAMMET ÇELİK
Danışman: Alper Yılmaz
Özet:
Meme kanseri, dünya genelinde kadınlar arasında en yaygın görülen kanser
türlerinden biridir ve her yıl yaklaşık 2,3 milyon yeni vaka teşhis
edilmekte, bu durum da takriben 685.000 kişinin hayatını kaybetmesine
neden olmaktadır. Bu çalışma, meme kanseri ile ilişkili yeni nesil
dizileme verilerini kullanarak, hastalar ile sağlıklı bireylerin
metabolizmalarındaki reaksiyon ifade farklılıklarını belirlemeye ve
kanser sürecinde bu reaksiyonlara bağlı olarak değişen metabolitleri
tespit etmeye odaklanmıştır. Bu bağlamda, İnsan Metabolik Atlası(HMA) ve
Kanser Genom Atlası (TCGA) veri tabanlarından elde edilen
transkriptomik veriler, R yazılımı kullanılarak işlenmiş ve
gen-protein-reaksiyon kurallarına dayalı olarak her birey için reaksiyon
ifade verileri hesaplanarak yeni bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri
seti, LIMMA yazılım paketi kullanılarak farklılık gösteren
reaksiyonların belirlenmesinde temel alınmıştır.
Analiz sonuçlarında bazı metabolitler dikkate alınmamıştır. Bunun
nedeni, söz konusu metabolitlerin yaygın olması veya kanser
metabolizmasındaki spesifik rollerinin öneminin sınırlı olması gibi
faktörler olmuştur. Bu odaklanmış yaklaşım, araştırmamızı kanser
hücrelerinin büyüme ve hayatta kalma stratejilerinde merkezi rol oynayan
ve potansiyel terapötik müdahaleler için önem taşıyan metabolik
yolaklara yönlendirmemizi sağlamıştır.
Araştırmamız, arginin ve prolin metabolizması, fruktoz ve mannoz
metabolizması, nükleotid metabolizması ve kolesterol biyosentezi gibi
metabolik yolaklardaki anahtar reaksiyonları ele almıştır. Bu
reaksiyonların kanser metabolizmasındaki rolleri, literatürle
karşılaştırılarak tartışılmış ve literatürle yapılan karşılaştırmalar
sonucunda bu bulguların uyumlu olduğu tespit edilmiştir. Bu uyum,
uygulanan analiz yöntemlerinin doğruluğunu ve tutarlılığını teyit
ederken, elde edilen sonuçların literatürle uyum göstermesi açısından,
pratikte yeni bir analiz metodolojisi sunmuştur. Özellikle farklı ifade
edilen reaksiyonların incelenmesi, kanser metabolizması ve metabolik
bileşenlerin önemli olduğu diğer hastalıklar hakkında daha derinlemesine
çalışmalar yapılması için yeni yollar açmaktadır.
Transkriptomik verilerin analizi üzerine kurulu bu çalışma, kanser
mekanizmalarının daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunarak, potansiyel
olarak yan etkileri daha az olan ve doğrudan metabolizmadaki hedef
metabolit ve enzimlere yönelik yeni terapilerin keşfedilmesi için sağlam
bir zemin oluşturmuştur.