Yapay zekâ kullanılarak amyotrofik lateral skleroz (ALS) hastalığına yönelik ilaç yeniden kullanım çalışması
Drug repurposing study for amyotrophic lateral sclerosis (ALS) using artificial intelligence
- Tez No: 958053
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT ŞENTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Bu çalışmada, Amyotrofik Lateral Skleroz (ALS) hastalığının tedavisine yönelik ilaç yeniden kullanımı amacıyla, bir bilgi grafiği yerleştirme modeli geliştirilmiş ve bu model üzerinden analizler gerçekleştirilerek sonuçları sunulmuştur. Hazırlanan bilgi grafiği yerleştirme modeli, Drug Repurposing Knowledge Graph (DRKG) adı verilen geniş kapsamlı bir biyolojik bilgi grafiğinin temel alınarak güncellenmesi ve optimize edilmesiyle eğitilerek oluşturulmuştur. DRKG, genleri, bileşikleri, hastalıkları, biyolojik süreçleri, yan etkileri ve semptomları içeren kapsamlı bir biyolojik bilgi ağı olarak düzenlenmiştir ve bu çalışmada ALS ile ilgili bilgilerin çıkarılmasında önemli bir kaynak olarak kullanılmıştır. Eğitim sonucunda elde edilen bilgi grafiği sayesinde, ALS hastalığı için daha hassas ve güvenilir ilaç önerileri sunulmuştur. ALS hastalığına yönelik ilaç yeniden kullanımı çalışmaları, temel olarak hastalık-ilaç ve gen-ilaç etkileşimlerine dayalı iki yöntem çerçevesinde gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda, ALS ile ilişkili, hastalık ve ilaç varlıkları arasındaki bağlantılar tahmin edilmiş ve potansiyel ilaç adayları belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, DrugBank veritabanında yer alan klinik deneme ilaçları listesiyle karşılaştırılmış ve anlamlı bulgular ortaya konmuştur. Bununla birlikte, gen-ilaç etkileşimlerine yönelik analizlerde, ALS ile ilişkili genler ve bu genlerle bağlantılı potansiyel ilaçlar arasındaki ilişkiler detaylı şekilde değerlendirilmiştir. Çalışmanın elde ettiği sonuçlar, eğitilen bilgi grafiği yerleştirme modelinin, ALS tedavisinde potansiyel terapötik etkilere sahip ilaçları belirlemede güçlü bir yöntem olduğunu göstermektedir. Araştırma sonuçları, ilaç yeniden kullanımı yaklaşımının ALS tedavisinde yenilikçi ve etkili tedavi seçenekleri sunma potansiyeline sahip olduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
In this study, a knowledge graph placement model for drug repurposing for treating Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) is developed and analyzed, and the results are presented. The knowledge graph embedding model was trained by updating and optimizing a comprehensive biological knowledge graph called Drug Repurposing Knowledge Graph (DRKG). The DRKG is organized as a comprehensive biological knowledge network including genes, compounds, diseases, biological processes, side effects, and symptoms, and was used as an important source for extracting ALS-related information in this study. The resulting knowledge graph from the training resulted in more precise and reliable drug recommendations for ALS. Drug repurposing studies for ALS have been carried out mainly in the framework of two methods based on disease-drug and gene-drug interactions. In this context, links between disease and drug entities associated with ALS were predicted, and potential drug candidates were identified. The results were compared with the list of clinical trial drugs in the DrugBank database and revealed significant findings. In addition, in the gene-drug interactions analysis, the relationships between ALS related genes and potential drugs associated with these genes were evaluated in detail. The results of the study show that the trained knowledge graph placement model is a powerful method for identifying drugs with potential therapeutic effects in the treatment of ALS. The results suggest that the drug repurposing approach has the potential to offer innovative and effective treatment options for ALS.
Benzer Tezler
- Yapay zeka yöntemleri kullanılarak yürüyüş verilerine dayalı dejeneratif nöromüsküler hastalıkların tespiti
Detection of degenerative neuromuscular diseases based on gait data using artificial intelligence methods
İSMİHAN GÜL ÖZELOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EDA AKMAN AYDIN
- EEG tabanlı çoklu sensör destekli bir insan makine arayüzünün geliştirilmesi
Development of an eeg and multi sensor based human machine interface
GÜRKAN KÜÇÜKYILDIZ
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN OCAK
- Yapay zeka kullanılarak solar ışınım tahmini ve deniz taşıtlarında pv sistem ekonomik analizi
Solar irradiance estimation using artificial intelligence and pv system economic analysis in marine vessels
BATUHAN TURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR AKAR
- Yapay zekâ kullanılarak X band uygulamaları için yansıtıcı dizi anten tasarımı
Reflectarray antenna design for X band applications using artificial intelligence
MEHMET BEREKET
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ALİ BELEN
- Reflectarray antenna design using artificial intelligence
Yapay zeka kullanılarak yansıtıcı dizi anten tasarımı
ALPER ÇALIŞKAN
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ