Magnetic resonance spectroscopic imaging based detection of genetic alterations in gliomas
Gliomalarda genetik değişikliklerin manyetik rezonans spektroskopik görüntüleme tabanlı tespiti
- Tez No: 857542
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ESİN ÖZTÜRK IŞIK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 107
Özet
En sık görülen primer kötü huylu beyin tümörleri olan gliomalar, genomik gelişmelere dayalı olarak yeniden sınıflandırılarak spesifik moleküler alt sınıflar için kişiselleştirilmiş tedavilere olanak sağlanmıştır. Gliomaların teşhisi ve tedavi plan- lamasındaki genetik belirteçlerin önemi, 2016 ve 2021 Dünya Sağlık Örgütü (WHO) merkezi sinir sistemi tümörleri sınıflamasında vurgulanmıştır. Özellikle isositrat de- hidrogenaz (IDH) ve telomeraz ters transkriptaz promotörü (TERTp), gliomalarda tedaviye yanıtı, nüks ve sağkalım oranını etkileyen genetik belirleyiciler olarak gös- terilmiştir. Bu mutasyonların operasyon öncesi ve girişimşel olmayan bir şekilde tespiti büyük önem taşımaktadır ve bu amaçla yapılan çalışmalarda manyetik rezonans spek- troskopisinin (MRS) kilit bir rol üstlendiği görülmektedir. Bu çalışma, kısa eko zamanlı tek-voksel proton MRS ile elde edilen farklı glioma alt gruplarının MRS profillerini inceleyerek, bu genetik değişikliklerle ilişkili olabilecek moleküler belirteçleri ortaya çıkarmaktadır. Bu tezin ilk bölümünde, gliomalardaki IDH ve TERTp mutasyonlarının tespiti için geleneksel makine öğrenimi algoritmaları ve bir boyutlu evrişimsel sinir ağı (1D-CNN) kullanılan bir sınıflandırma sistemi geliştirilmiştir. 1D-CNN modeli, IDH mutasyonunun tespitinde %90'ın üzerinde bir doğruluğa ulaşırken, TERTp mutasy- onunu tespitinde %75'lik bir doğruluk elde etmiştir. Bu çalışmada ayrıca en agresif glioma türü olan, IDH mutasyonu bulunmayan TERTp mutant gliomaların, sağkalım süreleri ile ilişkili metabolik korelasyonları analiz edilmiştir. Glutamin-glutamat kom- pleksi (Glx) ve glutatyon (GSH), sağkalımı etkileyen önemli metabolik korelasyonlar olarak bulunmuştur. Sonuç olarak, MRS, glioma moleküler alt gruplarının preoperatif tanısına yardımcı olabilir ve glioma biyolojisi hakkında bilgi sağlayabilir.
Özet (Çeviri)
Gliomas, the most common primary malignant brain tumors, have been reclassi- fied based on genomic advancements, providing new insights into oncogenic mechanisms and enabling individualized treatments for specific molecular subclasses. The impor- tance of genetic markers in glioma diagnosis and treatment planning was emphasized in both 2016 and 2021 revisions of the World Health Organization (WHO) classifica- tion of central nervous system (CNS) tumors. Specifically, isocitrate dehydrogenase (IDH) and telomerase reverse transcriptase promoter (TERTp) have been indicated as genetic biomarkers, impacting treatment response, and survival rate in gliomas. Preop- erative and noninvasive detection of these mutations has been drawing great interest, and proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS) has been important for this purpose. This study delves into MRS profiles of 225 glioma patients, unraveling dis- tinct molecular signatures associated with these genetic alterations utilizing short echo time (TE) single-voxel 1H-MRS. A classification approach was developed integrating conventional machine learning algorithms and a one-dimensional convolutional neural network (1D-CNN) to identify IDH and TERTp mutations in gliomas. The 1D-CNN model showed exceeding 90% accuracy in identifying IDH mutation and 75% accu- racy in detecting TERTp mutation. This study also analyzed the metabolic correlates of survival outcomes in the IDH wildtype (IDH-wt), TERTp mutant (TERTp-mut) gliomas, known as the most aggressive form of gliomas. Glutamine-glutamate complex (Glx) and glutathione (GSH) have emerged as significant metabolic correlates influenc- ing patient survival in these patients. To conclude, 1H-MRS could aid in preoperative identification of glioma molecular subgroups, offering insights into glioma biology.
Benzer Tezler
- Automated detection of endometrial and ovarian cancers by classification of urine-based FTIR spectroscopy signals using genetic algorithm, machine learning and deep learning methodologies
İdrar tabanlı FTIR spektroskopi sinyallerinin genetik algoritma, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak sınıflandırılması aracılığıyla rahim ve yumurtalık kanserlerinin otomatik teşhisi
FATIME OUMAR DJIBRILLAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL
- Prostat kanseri lehine pozitif muayene ve laboratuar bulgulu hastalarda dinamik manyetik rezonans görüntüleme ve biyopsi sonuçlarının karşılaştırılması
Comparison of magnetic resonance imaging findings and biopsy results in patients with positive physical examination and laboratory findings in favor of prostate cancer
DERYA KARAPINAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Radyoloji ve Nükleer TıpBülent Ecevit ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖMER YAZGAN
- Meme kanserinin ftır ve kemometri tekniği kullanımı ile erken teşhisi
Early diagnosis of breast cancer using ftir and chemometry technique
HİDAYET BENGİSU GEDİKLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN KIZIL
- Meme kitlelerinde MR-spektroskopi'nin tanıya katkısı
Contribution of MR-spectroscopy in evaluation of breast masses
IŞIL TOPCU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2004
Radyoloji ve Nükleer TıpDokuz Eylül ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR BALCI
- Meme tümörlerinin çok geniş bantlı radar tabanlı mikrodalga yöntemiyle tespiti
Detection of the breast tumors by ultra-wideband radar based microwave method
ALİ RECAİ ÇELİK
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED BAHADDİN KURT
PROF. DR. SELÇUK HELHEL