Investigation of the structural similarity of aromatase inhibitors developed for the treatment of breast cancer
Meme kanserinin tedavisi için geliştirilen aromataz inhibitörlerinin yapısal benzerliğinin incelenmesi
- Tez No: 849564
- Danışmanlar: PROF. DR. FİLİZ ESRA ÖNEN BAYRAM, DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLÇİN TUĞCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eczacılık ve Farmakoloji, Pharmacy and Pharmacology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Farmasötik Kimya Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Farmasötik Kimya Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Aromataz enzimi, androjenleri östrojenlere dönüştürerek hormonal düzenlemelerde ve çeşitli fizyolojik süreçlerde kritik rol oynayan bir sitokrom P450 enzimidir. İnsan meme kanseri dokusunda aromataz enzimi aktivitesinin sağlıklı hücrelere göre daha yüksek olduğu gösterilmiştir. Bu nedenle, postmenopozal kadınlarda östrojen ilişkili meme kanserinin tedavisinde aromataz inhibitörleri (AI'ler) kullanılmaktadır. AI'ler, aromataz enzimini inhibe ederek östrojen üretimini engellemektedir. Günümüzde kullanılan AI'lerin bir dizi istenmeyen etkiye neden olduğuna işaret edilmiştir. Bu nedenle, yeni AI yapılarının geliştirilmesine ihtiyaç duyulmakta ve bu bağlamda güncel birçok araştırma yapılmaktadır. Bu çalışma, 2010-2022 yılları arasında geliştirilmiş etkin AI'lerin sınıflandırılmasına odaklanmaktadır. Clarivate Analytics (Web of Science) veritabanı kullanılarak literatürden 250 AI bileşiği elde edilmiştir. Elde edilen yapıların moleküler tanımlayıcılar ve parmak izleri hesaplanmış, bileşikler K-means kümeleme ve hiyerarşik kümeleme yöntemleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sonuçlar, en iyi kümelemenin yönteminin ECFP parmak izleri ile elde edilen hiyeerarşik kümeleme yöntemi olduğunu göstermiştir. Bu yöntem ile elde edilen kümelemede moleküller ilk olarak steroidal ve non-steroidal olmak üzere iki ana gruba ayrılmıştır. Ayrıca, steroidal olmayan grup kendi içinde doğal ve sentetik bileşikler olarak da ayrılmış, sentetik yapıların her bir alt kümesinde ise moleküller başırılı bir şekilde heterosiklik yapılarına göre sınıflandırılmıştır. Çalışmanın ikinci kısmında, bu kümeleme sonuçları kullanılarak, Aİ bileşiklerinin antineoplastik aktivitesi Passonline yazılımı aracılığıyla tahmin edilmiştir. Doğal bileşiklerin tümünün aktif olduğu belirlenmiş ve ilginç bir şekilde bu bileşiklerin büyük bir kısmının Tayland'dan izole edildiği bulunmuştur. Sonuç olarak, bu çalışmada geliştirilen kümelendirme yönteminin yapıların etkin bir şekilde sınıflandırdığı gösterilmiş ve bu bağlamda belirli bir hedef üzerine geliştirilen yapıların etkin ve hızlı bir şekilde analiz edilmesine olanak sağlayacağına inanılmaktadır.
Özet (Çeviri)
Aromatase is a cytochrome P450 enzyme complex that serves a critical role in hormone regulation and various physiological processes by converting androgens into estrogens. In human breast cancer tissue, there is an overexpression of the aromatase enzyme. Aromatase inhibitors (AIs) are employed in the treatment of estrogen-dependent breast cancer in postmenopausal women to block the enzyme aromatase, thus inhibiting estrogen production. Undesirable effects associated with current AIs have necessitated an ongoing search for novel candidates with aromatase-inhibitory properties. This research focuses on the similarity of all known active AIs studied from 2010 to 2022, comprising 250 AI compounds collected from the literature through the Clarivate Analytics database (Web of Science). These compounds are described using various molecular descriptors and fingerprints, and then classified using K-means clustering and hierarchical clustering methods. Hierarchical clustering, in combination with ECFP fingerprints, produced promising results, dividing AI compounds into two main groups: steroidal and non-steroidal. The non-steroidal group is further subdivided into natural and synthetic compound groups. Using the results of ECFP fingerprints hierarchical clustering, we predict the antineoplastic activity of breast cancer via Passonline. Interestingly, we find that the group of natural compounds, all of which are active according to Passonline, is predominantly derived from Thailand. This methodology holds the potential to classify previously identified structures and serves as a valuable tool for evaluating active compounds on a given target.
Benzer Tezler
- Investigation of type 4 pili atpase inhibitor using computational tools
Hesapsal yöntemler ile tip 4 pili uzama atpazını inhibe edecek moleküllerin keşfi
ASLIHAN ÖZCAN YÖNER
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
BiyomühendislikMarmara ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PEMRA ÖZBEK SARICA
PROF. DR. BERNA SARIYAR AKBULUT
- Electron spin resonance spectroscopic investigation of gamma irradiated nylon3 and its derivatives
Gama ışınlarıyla ışınlanmış naylon3 ve türevlerinin elektron spin rezonans spektroskopisi ile incelenmesi
EFKAN ÇATIKER
Doktora
İngilizce
2007
KimyaAbant İzzet Baysal ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZDEMİR ÖZARSLAN
PROF. DR. OLGUN GÜVEN
- TIMSS 2019 uygulamasına katılan 4. ve 8. sınıf öğrencilerinin matematik başarısını etkileyen değişkenlerin yapısal eşitlik modeli ile incelenmesi
Investigation of the variables affecting the mathematics achivement of 4th and 8th grade students based on the TIMSS 2019 using structural equation modeling
YUSRA NUR KORKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİLARA BAKAN KALAYCIOĞLU
- Çok katlı betonarme bir yapının deprem performansına yapı-kazık-zemin etkileşiminin etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of structure-pile-soil interaction on the earthquake performance of a multi-storey reinforced concrete building
ESMA GİRER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN FAHJAN
- Olgusal bilgileri sınıflamada kullanılan şemaları puanlama modellerinin incelenmesi
The investigation of scoring models which are used for classifying knowledge schemas
GÖKBEN ARAZ
Doktora
Türkçe
2005
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELAHATTİN GELBAL