Geri Dön

Development of gene panels to complement clinical decision support systems for evaluating the efficacy of cancer therapies

Kanser tedavilerinin etkinliğini değerlendirmek için klinik karar destek sistemlerini tamamlayıcı gen panellerinin geliştirilmesi

  1. Tez No: 871971
  2. Yazar: BETÜL BUDAK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KAZIM YALÇIN ARGA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Kanser dünya çapında milyonlarca insanı etkileyen karmaşık bir hastalıktır. Bu hastalığın stesinden gelebilmek iin kanser biyobelirteleri zerinden kişiselleştirilmiş kanser tedavileri uygulanabilmektedir. Gen panelleri klinik karar destek sistemlerini tamamlayarak kanser mutasyonlarının tespitine, uygun tedavilerin eşleştirilmesine ve klinikte rutin kullanıma olanak sağlamaktadır. Bu çalışmada, kişiselleştirilmiş kanser tedavisine ynelik bir pan-kanser gen paneli (n=502) geliştirilmiş ve Kanser Genom Atlası'ndan elde edilen 22 kanser trne ait Tm Ekzom Dizileme (WES) verileri kullanılarak test edilmiştir. Tümör mutasyon yükü (TMB), kişiselleştirilmiş kanser tedavisi, zellikle immnoterapi iin bir biyobelirtetir. Ancak panelin boyutu ve TMB'nin tam olarak belirlenebilmesi için eşik değerleri hala tartışmalıdır. Bir pan-kanser analizi ile, farklı boyutlardaki gen panellerinin etkinliği ve eşik değerlerinin doğru TMB belirlemedeki etkisi, altın standart olarak WES verileri (n=9929) kullanılarak değerlendirildi. Karşılaştırmalı analizler için dört farklı boyutta (0,44-2,54 Mb) gen panelleri seçildi. TMB'nin kanser türleri içindeki ve arasındaki heterojenliği olduka yksektir. Panel boyutu arttıkça tam olarak TMB değerini elde etmek mmkn hale gelmektedir. Dar boyutlu panellerde TMB değeri düşük olan hastaları tanımak özellikle zordur. Ayrıca genel bir TMB eşik değerinin kullanılması oldukça yanıltıcı olabilir. Optimum eşik değeri, tümör tiplerinin TMB dağılımına bağlı olarak 5 ile 20 arasında değişmektedir. Kapsamlı bir gen panelinin kullanılması ve farklı kanser türleri için TMB eşik değerlerinin optimizasyonu, TMB'yi hassas onkolojide gl bir biyobelirte haline getirebilir ve kişiselleştirilmiş kanser tedavilerinin sunulmasını destekleyebilir.

Özet (Çeviri)

Cancer is a complex disease that affects millions of people worldwide. Personalized cancer therapies using cancer biomarkers can help defeat this disease. Gene panels complement clinical decision support systems and enable the detection of cancer mutations, the matching of appropriate treatments and routine use in the clinic. In this study, a pan-cancer gene panel (n=502) for personalized cancer therapy was developed and tested using Whole Exome Sequencing (WES) data of 22 cancer types from the Cancer Genome Atlas. Tumor mutation burden (TMB) is a biomarker for personalized cancer therapy, particularly immunotherapy. However, the size of the panel and the cutoff values for an accurate determination of TMB are still controversial. In a pan-cancer analysis, the efficiency of gene panels of different sizes and the effect of cut-off values in accurate TMB determination was evaluated using WES data (n=9929 patients) as the gold standard. Gene panels of four different sizes (i.e. 0.44-2.54 Mb) were selected for the comparative analyses. The heterogeneity of TMB within and between cancer types is very high. As the size of the panel increases, it becomes possible to obtain the exact TMB value. In panels of limited size, it is particularly difficult to recognize patients with a low TMB value. In addition, the use of a general TMB cut-off value can be quite misleading. The optimal cut-off value varies between 5 and 20, depending on the TMB distribution of the tumor types. The use of a comprehensive gene panel and the optimization of TMB cut-off values for the different cancer types can make TMB a robust biomarker in precision oncology and support the delivery of personalized cancer therapies.

Benzer Tezler

  1. HK-2 hücre hattında anti-HLA antikorlarının mirna ekspresyonu üzerine etkisinin araştırılması

    Investigation of the effect of anti-HLA antibodies on mirna expression in HK-2 cell line

    ASLI ELDEM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Tıbbi Biyolojiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLAY KILIÇASLAN AYNA

  2. An elaborative multiplex primer design algorithm to develop comprehensive multigene panels

    Kapsamlı çok-gen panelleri geliştirmek üzere detaylı çoklu primer tasarım tekniği

    ALPER AKKUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    GenetikAcıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi

    Genom Çalışmaları Ana Bilim Dalı

    PROF. ÖZDEN HATIRNAZ NG

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN ÖZDEMİR

  3. Kemikli balıklarda ovaryum ve kas gelişiminden sorumlu gen ifade ağının RNA-SEQ yöntemi ile ortaya konulması

    Revealing gene expression networks involved in development of ovary and straited muscle in teleostei using RNA-SEQ method

    PINAR AKBABA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Biyolojiİstanbul Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHAP ELDEM

  4. Bakteriyel tanı paneli tasarımı SARS-CoV-2 mutasyon analizi için yüksek başarımlı nükleotit hizalama ve SNP tespit yazılımı geliştirilmesi

    Development of high performance nucleotide alignment and SNP detection software for bacterial diagnostic panel design and SARS-CoV-2 mutation analysis

    OSMAN MUTLUHAN UĞUREL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DİLEK BALIK

    DOÇ. DR. OĞUZ ATA