Development a computational compound repositioning approach
Hesaplamalı bir bileşik yeniden konumlandırma yaklaşımı geliştirilmesi
- Tez No: 828305
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZERRİN IŞIK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoistatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 112
Özet
Mevcut ilaçların farklı hastalıklar için yeni kullanımının keşfine“ilaç yeniden konumlandırma”denir. Hesaplamalı ilaç yeniden konumlandırma yaklaşımları,geleneksel ilaç geliştirme süreçlerine göre daha düşük maliyetlerle çalıştıkları için önemli bir yer tutmaktadır. Bu tez çalışma, en yüksek benzerlik puanlarına sahip aday ilaçları önermek için bir ağ topolojisinde hastalığa neden olan genler ile ilaçtan etkilenen genler arasındaki benzerlikleri hesaplayan yeni bir ağ tabanlı ilaç yeniden konumlandırma yaklaşımı önermektedir. Yeni yöntem, sistem biyolojisi yaklaşımlarını bütünleştirerek daha iyi tedavi seçeneklerini belirlemeyi amaçlamaktadır. Aday ilaçlar ve hastalığa neden olan genler arasındaki benzerlik skorunu hesaplamak için ana topoloji olan bir proteinprotein etkileşimi ağı kullanılmıştır. Hastalığa neden olan genler bu ağ yapısı üzerinde haritalanmıştır. İlaç adaylarının transkriptom profilleri bu ağ yapısında ayrı ayrı haritalanmıştır. Bu iki ağın benzerliği, Adamic-Adar, PageRank ve komşuluk puanlama gibi farklı ağ komşuluk metrikleri ile hesaplanmıştır. Önerilen yaklaşım, anlamlı benzerlik puanlarına sahip ilaçları seçerek en iyi adayları belirlemektedir. Yöntem melanoma, akciğer, meme, kolorektal ve prostat kanserlerinde uygulanmıştır. Aday ilaçlar 0.6 veya daha yüksek AUC eşik değeri uygulanarak tahmin edilmiştir. Bazı tahminler, klinik faz deneyleri veya literatürde bulunan diğer in vivo çalışmalar tarafından onaylanmıştır. Önerilen ilaç yeniden konumlandırma yaklaşımı, genler arasındaki fonksiyonel bilgilerinin, ilaç etkilerinin ve hastalıkların transkriptom seviyesi etkilerinin entegrasyonu ile daha iyi tedavi seçenekleri önerebilecektir.
Özet (Çeviri)
The discovery new usage area of existing drugs is called“drug repositioning”. Computational drug repositioning approaches take an important place, since they work at lower costs compared to the traditional drug development processes. This thesis proposes a network-based drug repositioning approach, which computes similarities between disease-causing genes and drug-affected genes in a network topology to suggest candidate drugs with highest similarity scores. The new method aims to identify better treatment options by integrating systems biology approaches. It uses a protein-protein interaction network that is the main topology to compute a similarity score between candidate drugs and disease-causing genes. The disease-causing genes were mapped on this network structure. Transcriptome profiles of drug candidates were mapped individually on this network structure. The similarity of these two networks was calculated by different network neighborhood metrics such as Adamic-Adar, PageRank, and neighborhood scoring. The proposed approach identifies the best candidates by choosing the drugs with significant similarity scores. The method was experimented on melanoma, lung, breast, colorectal and prostate cancers. Several candidate drugs were predicted by applying 0.6 or higher AUC values. Some of the predictions were approved by clinical phase trials or other in vivo studies found in literature. The proposed drug repositioning approach would suggest better treatment options with integration of functional information between genes and transcriptome level effects of drug perturbations and diseases.
Benzer Tezler
- İşlemsel ilaç yeniden konumlandırma yaklaşımının geliştirilmesi
Development of computational drug repositioning approach
ÜLKÜ ÜNSAL
Doktora
Türkçe
2023
BiyoistatistikKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL TURHAN
- Integration and analysis of biological data for computational drug discovery
İşlemsel ilaç keşfi için biyolojik verinin entegrasyonu ve analizi
HEVAL ATAŞ GÜVENİLİR
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET VOLKAN ATALAY
DOÇ. DR. TUNCA DOĞAN
- The pursuit of an ideal coordination environment of the catalytic site for water splitting
Su ayrımı için katalitik sahanın ideal bir koordinasyon ortamının arışı
ALIYU AREMU AHMAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Kimyaİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERDİ KARADAŞ
- Ankilozan spondilit hastalığının tedavisine yönelik hesaplamalı ilaç geliştirme çalışmaları
Computational drug development studies for the treatment of ankylosing spondylitis disease
MUHAMMET BAHATTİN ŞIHLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
BiyomühendislikRecep Tayyip Erdoğan Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖZDE YALÇIN ÖZKAT
- Kronik miyeloid lösemi tedavisine yönelik yeni inhibitörlerin bilgisayar destekli ilaç tasarım yöntemleri ile geliştirilmesi
Development of new inhibitors for the treatment of chronic myeloid leukemia by computer aided drug design methods
ÖZLEN BALTA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
BiyoteknolojiKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoinformatik Ana Bilim Dalı (Disiplinlerarası)
DOÇ. DR. GİZEM TATAR YILMAZ