Geri Dön

İyi ve kötü huylu meme tümörlerinin ayırıcı tanısında plazma mirna'larının biyobelirteç olarak analizi

Analysis of plasma mirnas as biomarkers for discrimination of benign and malign breast tumors

  1. Tez No: 448877
  2. Yazar: NECİP OZAN TİRYAKİOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SADRETTİN PENÇE
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Moleküler Tıp, Molecular Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Moleküler Tıp Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 134

Özet

Meme kanseri kadınlarda görülen tüm kanserlerin yaklaşık %25'inin oluşturmaktadır ve kadınlarda kanser ölümlerinin %15'inden sorumludur. Meme kanserlerinin tanı ve tedavisinde iyi huylu lezyonlardan ayrımları büyük önem arz etmektedir. Son zamanlarda yapılan çalışmalar miRNA'ların hem meme kanserlerinin hem de benign lezyonların etiyolojisinde etkili olduklarını göstermektedir. Bu tez çalışmasında iyi ve kötü meme tümörlerinin ayırıcı tanısında plazma biyobelirteçleri olarak kullanımının incelenmesi hedeflenmiştir. Çalışmaya invaziv duktal karsinom, fibroadenom ve sağlıklı kontroller olmak üzere 3 grupta toplam 40 gönüllüden elde edilen periferik kan örnekleri dahil edilmiştir. Örneklerin toplanmasından sonra tam kandan plazma ayrılmış ve Nicel Gerçek Zamanlı PZR metodu ile 372 miRNA'nın ifade seviyesi ölçülmüştür. İfade seviyelerinin tespiti sonrası, Pearson korelasyon testi ile artmış ifade gösteren miRNA'ların Kİ67 indeksi ile korelasyonu incelenmiştir. Daha sonra değişmiş ifade gösteren miRNA'ların ayrıcı güçleri alıcı işletim karakteristiği eğrisi ile incelenmiş ve son olarak biyoinformatik yöntemlerle yüksek ifade gösteren miRNA'ların hedef gen ve yolakları tespit edilmiştir. Fibroadenom grubu sağlıklı kontrollerle karşılaştırıldığında 30 miRNA'nın artmış, 29 miRNA'nın ise azalmış ifade gösterdiği tespit edilmiştir. İnvaziv duktal karsinom (İDK) grubu kontrol grubuyla kıyaslandığında 8 miRNA'nın artmış 11 miRNA'nın ise azalmış ifade gösterdiği belirlenmiştir. Artış gösteren miRNA'ların hiçbiri Kİ67 indeksi ile korale değildir. İnvaziv duktal karsinom grubunun fibroadenom grubuyla karşılaştırılması sonucu ise 15 miRNA'nın artmış, 10 miRNA'nın azalmış ifade gösterdiği tespit edilmiştir. Bu miRNA'lar İDK, fibroadenom ayrımı amacıyla incelendiğinde 7 miRNA'nın yeterli ayrım gücüne sahip olduğu belirlenmiştir. Bu miRNA'lardan özellikle miR-637, miR-523-5p ve miR-490-3p'nin yüksek ayrım gücüne sahip olduğu görülmüştür. Yolak analizleri İDK grubunda fibroadenom grubuna göre yüksek ifade gösteren miRNA'ların MAPK yolağını hedef aldığını ortaya koymuştur.

Özet (Çeviri)

Breast cancers comprise 25% of all cancers in women and are responsible for 15% of all cancer related deaths in women. The discrimination of benign lesions from malign tumors is crucial for the diagnosis and treatment of breast cancers. Recent studies have shown that miRNAs influence the etiology of breast cancers and benign lesions. The aim of this thesis work was to investigate the use of miRNAs as plasma biomarkers for the discrimination of malign and benign breast tumors. Whole blood samples obtained from 40 individuals in 3 groups designated as invasive ductal carcinoma group, fibroadenoma group and healthy controls were included in this study. Following sample collection plasma was separated from whole blood samples and the expression levels of 372 miRNAs were determined using RT-PCR. After the determination of expression levels the correlation of upregulated miRNA levels and Ki67 index was calculated using Pearson correlation test. Subsequently the discriminative powers of upregulated miRNAs were calculated via receiver operator characteristics curve and lastly the targets genes and pathways of upregulated miRNAs were determined by using bioinformatics methods. The comparison of fibroadenoma group with healthy controls revealed the upregulation of 30 miRNAs and downregulation of 29 miRNAs. The comparison of invasive ductal carcinoma (IDC) group with controls have shown that 8 miRNAs were upregulated while 11 miRNAs were downregulated. None of the upregulated miRNAs were correlated with Ki67 index. When IDC and fibroadenoma groups were compared, 15 miRNAs were found to be upregulated while 10 miRNAs were downregulated. When these miRNAs were analysed further to reveal their discriminative power for the discrimination of IDCs and fibroadenomas 7 miRNAs have shown sufficient discriminative power. 3 miRNAs among these; miR-637, miR-523-5p and miR-490-3p have shown significantly high discriminative power. Pathway analyses revealed that miRNAs upregulated in IDC group in comparison to fibroadenoma group target MAPK pathway.

Benzer Tezler

  1. Microwave spectroscopy based breast cancer diagnosis using support vector machines

    Destek vektör makineleri kullanılarak mikrodalga spektroskopi temelli meme kanseri tanısı

    EMRE ÖNEMLİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA YILMAZ ABDOLSAHEB

  2. Meme kanserinin tespitine yönelik performansı geliştirilmiş Vivaldi anten tasarımı ve uygulaması

    Vivaldi antenna design and application for performance of breast cancer determination

    BEYZA NEYİŞCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEYFETTİN SİNAN GÜLTEKİN

  3. Meme tümörlerinin mikrodalgalar ile görüntülenmesine yönelik deneysel bazlı yeni yaklaşımlar

    Novel approaches based on experiments for imaging the breast cancer by microwaves

    MUSTAFA BERKAN BİÇER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ AKDAĞLI

  4. Farklı derin öğrenme modelleri kullanarak histopatalojik görüntülerden meme tümörlerinin sınıflandırılmasında yeni yaklaşımlar

    New approaches in classification of breast tumors from histopathological images using different deep learning models

    SEMA NIZAM ABDULGHANI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEYFETTİN SİNAN GÜLTEKİN

  5. Köpeklerde doğal meme tümörlerinde HER2 ifadesinin ve apoptotik mekanizmaların araştırılması

    Investigation of HER2 expression and apoptotic mechanisms in naturally occurring mammary tumors in dogs

    AYŞE NUR AKKOÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Veteriner HekimliğiAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Patoloji (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİHAT TOPLU