Primer ve sekonder mitokondriyal hastalıkların ayırıcı tanısında FGF-21 ve GDF-15 biyobelirteçlerinin kullanım potansiyellerinin araştırılması
Investigation of use potentials of FGF-21 and GDF-15 biomarkers in the differential diagnosis of primary and secondary mitochondrial diseases
- Tez No: 960797
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHA YILDIZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Moleküler Tıp, Molecular Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: Hamidiye Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Moleküler Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Moleküler Tıp Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Mitokondriyal hastalıklar (MD), genetik çeşitlilik ve özgül biyobelirteçlerin olmaması nedeniyle tanısı güçtür. Erken tanı için minimal invaziv, erişilebilir ve ekonomik biyobelirteçler elzemdir. Bu çalışma, Fibroblast Büyüme Faktörü 21 (FGF-21) ve Büyüme Farklılaşma Faktörü 15 (GDF-15)'in tanısal değerini ve MD'ın ayırıcı tanısındaki potansiyellerini araştırmayı amaçlamaktadır. Gereç ve Yöntem: Başakşehir Çam ve Sakura Şehir Hastanesi Etik Kurulu onayıyla 30 Birincil Mitokondriyal Hastalık (PMD), 30 İkincil Mitokondriyal Hastalık (SMD) hastası ve 30 sağlıklı bireyden kan ve idrar örnekleri alınmış; FGF-21 ve GDF-15 düzeyleri ELISA ile ölçülmüş ve rutin biyokimya testleri uygulanmıştır. Veriler istatistiksel yöntemler ve makine öğrenmesi ile analiz edilmiş. Biyobelirteçlerin biyolojik geçerliliği, SHAP analizi ile desteklenmiştir. Bulgular: FGF-21 sınırlı ayırıcı güç gösterirken, GDF-15 ise PMD ve SMD arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık göstermiş, ancak tek başına özgül bir biyobelirteç olma potansiyeli sınırlı bulunmuştur. Hedeflenen biyobelirteçlerden farklı olarak, en yüksek tanısal doğruluk GDF-15 ve diğer biyobelirteçlerin kombinasyonu ile sağlanmış; çoklu panel kullanımının tanısal doğruluğu artırabileceği gösterilmiştir. Sonuçta yaş, cinsiyet ve BMI'dan bağımsız sekiz biyobelirteçten oluşan bir panel önerilmiş ve %94 doğruluk ile 1.00 ROC-AUC değeri elde edilmiştir. Sonuç: Bu çalışma, mitokondriyal hastalıkların tanısında biyobelirteçlerin makine öğrenmesi ile entegrasyonuna dayalı bir yaklaşımın uygulanabilirliğini ortaya koymaktadır. Makine öğrenmesine dayalı nonlineer modelleme ile yüksek tanısal doğruluk sağlayan sekiz biyobelirteçten (Homosistin, Asparajin, Laktat, Gamma-Aminobutirik Asit, Hidroksilizin, Pirüvat, Histidin ve GDF-15) oluşan panelin, klinik karar destek sistemlerine entegrasyonu sayesinde daha hızlı, hedefe yönelik ve maliyet etkin tanı stratejileri geliştirilmesi mümkün görünmektedir. Bu yaklaşım, veriye dayalı ve yukarıdan-aşağıya (top-down) sistem biyolojisi çerçevesinde, biyobelirteçlerin yalnızca bireysel tanısal katkılarını değil, aynı zamanda sistem düzeyindeki etkileşimlerini de değerlendirmeye olanak tanımaktadır. Böylece erken tanının yanı sıra, tedavi süreçlerinin optimize edilmesi ve kişiselleştirilmiş tıp uygulamalarının yaygınlaştırılması açısından da önemli bir potansiyel taşımaktadır.
Özet (Çeviri)
Aim: Mitochondrial diseases (MD) are difficult to diagnose due to genetic heterogeneity and the lack of specific biomarkers. It is essential to develop minimally invasive, accessible and cost-effective biomarkers for early diagnosis. The aim of this study was to evaluate the diagnostic value of Fibroblast Growth Factor 21 (FGF-21) and Growth Differentiation Factor 15 (GDF-15) and to investigate their potential in the differential diagnosis of mitochondrial diseases. Materials and Methods: With the approval of the Ethics Committee of Başakşehir Çam and Sakura City Hospital, blood and urine samples were collected from 30 Primary Mitochondrial Disease (PMD), 30 Secondary Mitochondrial Disease (SMD) patients and 30 healthy individuals. FGF-21 and GDF-15 levels were measured by ELISA and routine biochemistry tests were performed. Data were analyzed by statistical methods and machine learning. The biological validity of the biomarkers was supported by SHAP analysis. Results: FGF-21 showed limited discriminatory ability, while GDF-15 differed significantly between PMD and SMD but was insufficient alone. Combining GDF-15 with other biomarkers enhanced diagnostic accuracy, supporting a multi-biomarker approach. An eight-biomarker panel (independent of age, sex, BMI) reached 94% accuracy and an ROC-AUC of 1.00. Conclusion: This study demonstrates the feasibility of a biomarker-based and machine learning-integrated approach for the diagnosis of mitochondrial diseases (MD). The integration of a high-accuracy eight-biomarker panel (homocystine, asparagine, lactate, gamma-aminobutyric acid, hydroxylysine, pyruvate, histidine, and GDF-15) with nonlinear modeling through machine learning is anticipated to offer faster, more targeted, and cost-effective diagnostic strategies when embedded into clinical decision support systems. Positioned within a data-driven, top-down systems biology framework, this approach enables the evaluation of not only the individual diagnostic value of biomarkers but also their cumulative and system-level effects across interconnected biochemical pathways. Therefore, it holds considerable potential for facilitating early diagnosis, optimizing treatment processes, and advancing personalized medicine applications.
Benzer Tezler
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL
- Traditional vernacular houses in Anatolia: The question of evaluative criteria
Anadolu geleneksel yöresel konut mimarlığında değerlendirme ölçütleri sorunu
OKAN ÜSTÜNKÖK
Doktora
İngilizce
1987
MimarlıkOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖNÜL TANKUT
- Bazı buğday türlerinde poliploidi düzeyine bağımlı IAA ve ABA miktarlarının kantitatif belirlenmesi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
SEVGİ HEPAKSOY
- Dirichlet karakterleri ve sınıf sayısı bir olan cyclotomic cisimler
Başlık çevirisi yok
NEŞET AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
MatematikCumhuriyet ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HATİCE KANDAMAR