Geri Dön

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

  1. Tez No: 849564
  2. Yazar: SHAN MARIWAN AHMED RASHEED
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FİLİZ ESRA ÖNEN BAYRAM, DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLÇİN TUĞCU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eczacılık ve Farmakoloji, Pharmacy and Pharmacology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Farmasötik Kimya Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Farmasötik Kimya Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DİLARA BAKAN KALAYCIOĞLU

  2. Ayarlı sıvı sönümleyicilerin betonarme binaların deprem performansına etkisinin incelenmesi

    Investigation of the effect of tuned liquid dampers on earthquake performance of reinforced concrete buildings

    BİRKAN DAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA GENÇOĞLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUZAFFER BÖREKÇİ

  3. Computational investigation of environment-modulated structural and dynamics properties of arrestin isoforms

    Arrestin izoformlarının ortam koşullarına bağlı yapısal ve dinamik özelliklerinin hesaplamalı olarak araştırılması

    ZEYNEP NUR CİNVİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Biyofizikİstanbul Medipol Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGE ŞENSOY

  4. Turning the spotlight on a long-overlooked pathway: molecular dynamics investigation of ras family members with RalGDS

    Başlık çevirisi yok

    KAYRA KÖSOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    BiyofizikKoç Üniversitesi

    Moleküler Biyokimya ve Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÖZLEM KESKİN ÖZKAYA

  5. Nedeni bilinmeyen mental retardasyonda subtelomerik mikrodelesyon varlığının fluoresans in situ hibridizasyon yöntemi ile araştırılması

    The investigation of presence of subtelomeric microdeletion in unknown mental retardation using by fluorescence in situ hybridization technique.

    BURCU TAHTAKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Genetikİstanbul Üniversitesi

    Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEYHAN TÜYSÜZ