Geri Dön

Development a computational compound repositioning approach

Hesaplamalı bir bileşik yeniden konumlandırma yaklaşımı geliştirilmesi

  1. Tez No: 828305
  2. Yazar: ALİ CÜVİTOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ZERRİN IŞIK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoistatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. 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

  1. İşlemsel ilaç yeniden konumlandırma yaklaşımının geliştirilmesi

    Development of computational drug repositioning approach

    ÜLKÜ ÜNSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BiyoistatistikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL TURHAN

  2. Integration and analysis of biological data for computational drug discovery

    İşlemsel ilaç keşfi için biyolojik verinin entegrasyonu ve analizi

    HEVAL ATAŞ GÜVENİLİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET VOLKAN ATALAY

    DOÇ. DR. TUNCA DOĞAN

  3. 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

    İngilizce

    2022

    Kimyaİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FERDİ KARADAŞ

  4. 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

    Türkçe

    2024

    BiyomühendislikRecep Tayyip Erdoğan Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖZDE YALÇIN ÖZKAT

  5. 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

    Türkçe

    2023

    BiyoteknolojiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Biyoinformatik Ana Bilim Dalı (Disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. GİZEM TATAR YILMAZ