Contribution of metagenome in disease severity and resistance response to treatment in cystic fibrosis
Kistik fibroziste hastalık şiddeti ve tedaviye dirençli yanıtta metagenomun rolü
- Tez No: 990513
- Danışmanlar: PROF. DR. EMEL TİMUÇİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mikrobiyoloji, Biyoistatistik, Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji, Microbiology, Biostatistics, Infectious Diseases and Clinical Microbiology
- Anahtar Kelimeler: Hastalık vektörleri, Kistik fibroz, Makine öğrenmesi, Mikrobiyota, Disease vectors, Cystic fibrosis, Machine learning, Microbiota
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Acıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kistik fibrozis, kronik ve çok türlü mikrobiyal akciğer enfeksiyonlarıyla seyreden, zamanla geri dönüşsüz solunum kaybına yol açan kalıtsal bir hastalıktır. Mikrobiyom ile hastalık şiddeti arasındaki bağ bilinse de, uzun dönem izlemde nedensel süreçler ve farklı gruplarda hastalığın ilerlemesini güvenle takip etme hâlâ sınırlıdır. Bu tez, solunum yolu mikrobiyomu ile klinik sonuçlar arasındaki ilişkiyi ileri istatistik ve makine öğrenmesiyle ele almaktadır. Standartlaştırılmış bir analiz hattında 2.550 havayolu örneği birleştirilerek çok sınıflı tanısal bir sınıflandırıcı geliştirilmiştir. Taksonomik bolluğu, işlevsel enzim kapasitesiyle birlikte ele alan yeni bir grafik evrişimsel ağ modeli yüksek tanısal başarı göstermiştir (>92 AUROC) ve en belirgin ayrımın erken evreden orta evreye geçişte bozulduğunu ortaya koymuştur. İşlevsel profiller, erken evrede karbonhidrat fermantasyonundan ileri evrelerde lipid katabolizması ve aerobik solunuma kayışı işaret etmiştir. Ayrıca, yapısal eşitlik modellemesi ve doğrusal karma etkili modelleri birleştiren aracılık çerçevesiyle on yıllık balgam verileri analiz edilmiştir. Mikrobiyal zenginlik akciğer fonksiyonu için temel bir aracı değişken olarak bulunmuş; alevlenmede antibiyotik tedavisi sırasında Streptococcus, iyileşme döneminde ise Gemella, akciğer fonksiyonundaki düşüşle anlamlı biçimde ilişkilendirilmiştir. Genel olarak, havayolu mikrobiyomu yalnızca bir gösterge değil, klinik sonuçları etkileyen aktif bir aracı ve ilerleyişi öngören güçlü bir belirleyicidir. Bu tez, kişiselleştirilmiş mikrobiyom temelli tanı ve müdahaleler için işlevsel bir çerçeve sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Cystic fibrosis is a genetic disorder characterized by chronic and diverse microbial lung infections that lead to irreversible respiratory loss over time. Although the link between the microbiome and disease severity is known, long-term follow-up of causal processes and reliable monitoring of disease progression in different groups remains limited. This thesis addresses the relationship between the respiratory tract microbiome and clinical outcomes using advanced statistics and machine learning. A multiclass diagnostic classifier was developed by combining 2,550 airway samples in a standardized analysis pipeline. A new graph convolutional network model that considers taxonomic diversity alongside functional enzyme capacity has demonstrated high diagnostic accuracy (>92 AUROC) and revealed that the most significant differentiation is disrupted during the transition from the early to the intermediate stage. Functional profiles indicated a shift from carbohydrate fermentation in the early stage to lipid catabolism and aerobic respiration in the later stages. Additionally, ten years of sputum data were analyzed using a mediation framework combining structural equation modeling and linear mixed-effects models. Microbial richness was found to be a key mediator for lung function; Streptococcus during antibiotic treatment in exacerbation and Gemella during the recovery period were significantly associated with decreased lung function. Overall, the airway microbiome is not merely an indicator but an active mediator influencing clinical outcomes and a powerful predictor of progression. This thesis provides a functional framework for personalized microbiome-based diagnostics and interventions.
Benzer Tezler
- Shotgun metagenom analizi ile normozoospermik infertil erkeklerin semen mikrobiyomunun araştırılması
Investigation of the semen microbiome of normozoospermic infertilized men by shotgun metagenome analysis
EMEL UZUNOĞLU
Doktora
Türkçe
2025
Moleküler TıpOndokuz Mayıs ÜniversitesiMoleküler Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEZGİN GÜNEŞ
- Kanda bakteriyel kalıntıların araştırılması ve astımdaki etkileri
Investigation of bacterial remnants in blood and their implications in asthma
HUSEYN BABAYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
MikrobiyolojiBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiMikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET GÜZEL KURTOĞLU
- Experiment retrieval in genomic databases
Genomik veri tabanlarında deney geri getirimi
DUYGU DEDE ŞENER
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN OĞUL
- Effect of extreme conditions on enzyme profiles:cytochrome P450 systems as a case study
Ekstrem koşulların enzim profilleri üzerindekietkisi: sitokrom P450 sistemleri
HANDE MUMCU
Doktora
İngilizce
2026
Biyokimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. NEVİN GÜL KARAGÜLER
- Evrişimsel sinir ağları için meta-sezgisel optimizasyon tabanlı adaptif ve modüler sinir mimarisi arama çerçevesinin geliştirilmesi
Development of a metaheuristic optimization-based adaptive and modular neural architecture search framework for convolutional neural networks
İLKER GÜNAY
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZKAN İNİK