Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/3935
Title: Toplu öğrenme ile ilaç kombinasyonlarının sinerji skor tahmini
Other Titles: Prediction of drug combinations' synergy score by ensemble learning
Authors: Tan, Mehmet
Ekşioğlu, Işıksu
Keywords: Çizgi sinir ağı
Oto-kodlayıcı
Makine öğrenmesi
Derin Öğrenme
İlaç kombinasyonları sinerji skoru tahmini
Molekül tasarımı
Öznitelik önem analizi
Graph neural network
Autoencoder
Machine learning
Deep learning
Drug combinations’ synergy scores prediction
Molecule generation
Feature importance analysis
Issue Date: 2020
Publisher: TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü
Source: Ekşioğlu, I. (2020).Toplu öğrenme ile ilaç kombinasyonlarının sinerji skor tahmini. Ankara: TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü. [Yayınlanmamış yüksek lisans tezi]
Abstract: Kanser gibi ortaya çıkış sebebi birden fazla genetik ve çevresel nedene bağlı olan kompleks hastalıkların tedavisinde son zamanlarda en çok tercih edilen yöntem; birden fazla ilacın birarada kullanıldığı politerapi (kombinasyonel terapi) yöntemidir. Eğer bir ilaç kombinasyonunun, herhangi bir hastalığa sahip hücre hattına olan etkisi, kombinasyondaki ilaçların tek başına uygulanmasıyla elde edilen etkilerin toplamından fazlaysa, bu ilaç kombinasyonuna sinerjik ilaç kombinasyonu denir. Son zamanlarda bu alanda yapılan çalışmalarda, yapay öğrenme yöntemlerinin sinerjik ilaç kombinasyonlarını belirlemede zaman,kaynak kullanımı vs. gibi birçok açıdan verimlilik sağladıkları gözlemlenmştir. Bu tez çalışması iki bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde farklı ilaç gösterimleriyle oluşturduğumuz veri kümelerinin, ilaç kombinasyonlarının sinerjilerinin derecelerini gösteren sinerji skorlarının tahminine olan etkileri incelendi. Kullandığımız ilaç gösterimlerinden bazıları sinerji skoru tahmini için ilk defa kullanılan verilerdir. Bu aşamada oluşturduğumuz veri kümeleri ile yapay öğrenme modellerinden elde edilen tahminler birleştirilerek kapsamlı bir onkoloji veri kümesindeki sinerji skorlarının tahmini için literatürdeki en iyi sonuçlar elde edildi. İkinci bülümde, ilaç-kanserli hücre hattı ikilileri için bir yapay öğrenme modelinin tahmin ettiği sinerji skorlarını en iyileyecek ikinci ilaçlar (moleküller) oluşturulmaya çalışıldı. Bu amaç için varyasyonel oto kodlayıcı ve gradyan çıkış yapay öğrenme yöntemlerinden yararlanıldı. Bu çalışmanın sonucunda en iyilenen sinerji skoruna yakın skorlar veren moleküllere, belirli bir oranın üzerinde benzeyen moleküllerin oluşturulduğu gözlemlendi.
Recently, the most preferred method in the treatment of complex diseases such as cancer, the origin of which is due to more than one genetic and environmental causes, is polytherapy (combination therapy). It is a method of where more than one drug is used together. If the effect of a drug combination on the cell line with any disease is greater than the sum of the effects achieved by applying the drugs in the combination alone, this drug combination is called a synergistic drug combination. In recent studies in this field, It has been observed that machine learning methods provide efficiency for determining synergistic drug combinations in many aspects such as time, resources, etc. This thesis consists of two parts. In the first part, the effects of data sets that we created with different drug representations on the estimation of synergy scores which show the degree of synergism of drug combinations were examined. Some of the drug representations used for the first time for synergy score estimation. The best results in the literature were obtained for the estimation of synergy scores in a comprehensive oncology dataset by combining machine learning predictions' for these datasets. In the second part, we tried to create second drugs (molecules) for drug-cancer cell line pairs that would optimize synergy scores predicted by an artificial learning model. For this purpose, variational autocoder and gradient ascent methods were used. As a result of this study, it has been observed that, machine learning methods can create molecules that are similar with the molecules that give scores close to the synergy scores that are optimized.
URI: https://hdl.handle.net/20.500.11851/3935
Appears in Collections:Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Tezleri / Computer Engineering Master Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
629145 (1).pdfIşıksu Ekşioğlu_Tez1.26 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record

CORE Recommender

Page view(s)

218
checked on Dec 26, 2022

Download(s)

44
checked on Dec 26, 2022

Google ScholarTM

Check


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.