Akademik Veri Yönetim Sistemi
Demirci E., Demirkaya Miloğlu F., Çadırcı E., Tunçbağ N., Yaman M. E., Karadeniz E., et al.
TÜBİTAK - AB COST Projesi , 2023 - 2025
Her
yıl Avrupa’da yaklaşık 25.000 kişinin etkilendiği invazif lobular meme kanseri
(ILC) majör bir kanser türü olarak kabul edilmektedir. Farklı teşhis
yöntemlerinin net bir tanı koyamadığı, sağ kalım sürelerinin düşük olduğu ve
kemoterapötik yanıtın zayıf seyrettiği bu rahatsızlığın etiyolojik, patolojik
ve moleküler özelliklerinden dolayı net bir tedavi protokolü ortaya
konamamıştır. Bu nedenle çok disiplinli geniş kapsamlı çalışmalarla hastalığın
oluşum mekanizmasının ve etiyopatogenezinin; moleküler, patolojik ve radyolojik
olarak incelenmesi gerekmektedir. Bu bağlamda, yapılması planlanan çalışma ile
patolojik olarak ILC tanısı almış hastalarda meydana gelen değişimler N-glikom,
metabolom ve lipidom analizleri ile incelenecektir. Yapılması planlanan
çalışmada N-glikanlar, metabolitler ve yağ asitlerinde oluşabilecek
farklılıklar farklı enstrümental analiz yöntemleri ile değerlendirilip
potansiyel farklılıklar istatistiksel olarak değerlendirilecek ve omiks
profilleri birbirleriyle entegre edilerek elde edilen verilere dair bir atlas
oluşturulacaktır. Yolak analizleri ile hastalığın vücutta meydana getirdiği
tahribat konusunda çıkarımlarda bulunulacaktır. Buna ek olarak anlamlı
farklılık gösteren metabolitlerin kantitatif analizleri yapılarak hedeflenmiş
metabolom analizine bağlı olarak tespit edilen moleküllerin miktar tayinleri
gerçekleştirilecektir. Bu sayede hastalığın oluşum mekanizması ile ilgili
bilgiler elde edilmesinin yanı sıra potansiyel biyobelirteçlerin tespiti de
omiks teknolojileri vasıtasıyla irdelenecektir. N-glikan, metabolom ve lipid
profillerinden elde edilen, normalizasyonu yapılmış ve tekrarlanabilirliği
kanıtlanmış veriler farklı biyoinformatik temelli modeller ile
değerlendirilerek hastalığın tanısında kullanılabilecek potansiyel
biyobelirteçlerin tespiti ve bu biyobelirteçler arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi
planlanmaktadır. Bu sayede farklı omik tekniklerinin birbirleriyle olan
etkileşimi de ortaya konarak hassasiyeti ve seçiciliği daha yüksek bir teşhis
algoritmasının oluşturulması amaçlanmaktadır. Proje çıktıları COST 19138 proje
ekibiyle paylaşılacak olup; hastalığının çok yönlü ve çok uluslu bir profilinin
ortaya konulması amaçlanmaktadır.