Dış Kaynaklı Proje Süreçleri Yönetim Sistemi
Sezerman O. (Yürütücü), Çelik A.
Enflamatuar Bağırsak Hastalıklarının (IBD) mekanizması hala tam olarak bilinmese de, sebep olduğu rahatsız edici semptomların sebebinin, kişinin bağışıklık sisteminin, bağırsak florasının normal bir parçası olan bazı bakterilere karşı tepki göstermesi olduğu bilinmektedir. Bu tepki, bağırsak mikrobiyotasının sağlıklı dengeden sapmasına sebep olur (disbiyozis). Enflamatuar Bağırsak Hastalıklarının en temel tanı yöntemi, sigmoidoskopi ve endoskopi gibi invasif, hastaya rahatsızlık verici, ve dolayısıyla hasta tarafından kabul görmeme ihtimali yüksek yöntemlerdir. Bu durumun önüne geçmek adına, bu yöntemlerin öncesinde bir ön tanı koymayı mümkün kılan biyomarkörler, veya belirteçlerin kullanımı amaçlanır. Enflamatuar Bağırsak Hastalıkları için kullanılan belirteçlerin en yaygını Kalprotektin proteinidir. Kalprotektin, nötrofiller ve aktif makrofajlar gibi bağışıklık hücreleri tarafından üretilen bir proteindir, bağışıklık cevabının bölgeye lokalizasyonunu sağlar. Bu sebeple Kalprotektin konsantrasyonunun arttığı bölgelerde enflamasyon olduğu çıkarımına varılabilir, ve Enflamatuar Bağırsak Hastalığı tanısı koyulabilir. Fekal Kalprotektin ölçümü için kullanılan ELISA kiti, Kalprotektin’e özel antikorlar aracılığı ile çalışır. Ancak bu kitin maliyetinin yüksek olması ve kullanımının uzman eleman gerektirmesi hastaya ve testi uygulayan kurumlara yük olmaktadır. Ancak belli sayıda testin bir arada yapılması ile maliyetin azalması sağlanabilmektedir, bu da yeterli örnek sayısı toplanmasını gerektirmekte, ve bu da hastaya verilen yanıt süresini uzatmaktadır. Enflamatuar bağırsak hastalarında mikrobiyom testleri enflamasyona sebep olan organizmaların belirlenmesi ve ona uygun tedavilerin uygulanması için sıklıkla kullanılmaktadır. Bu projede, hem Enflamatuar Bağırsak Hastalıkları ile, hem de fekal Kalprotektin seviyeleri ile ilişkili görülen bağırsak mikrobiyota kompozisyonu kullanılarak, fekal Kalprotektin seviyelerini Makine Öğrenmesi yöntemleri kullanılarak tahmin etmek, ve mikrobiyom testi yaptıran kişilere Kalprotektin seviyelerinide yüksek doğrulukta verecek bir model oluşturarak ve maliyeti yüksek ELISA kiti kullanımına bir alternatif oluşturmak hedeflenmektedir. Bu yöntemle sadece mikrobiyom testi ile hem fekal Kalprotektin seviyeleri öğrenilebilecek, hem de bağırsak mikrobiyota kompozisyonu sayesinde dengesizlikler görülebilecek, yaşam tarzı değişikliği, probiyotik ve prebiyotik desteği ile dengesizliğin giderilip, semptomların rahatlatılması sağlanabilecektir. Ek bir ELİSA testine gerek kalmayacaktır. Model kurulumu ve analiz için kullanılacak veri seti kamuya açık databazlardan bulunacaktır. Verinin, kişilerin fekal Kalprotektin ölçümleri ve bağırsak mikrobiyota kompozisyonu’nu içermesi hedeflenir. Makine Öğrenmesi modellerinin kurulumu için, mikrobiyota gibi yüksek ilişkili değişkenleri ele almakta başarılı olan ağaç bazlı algoritmalar temel alınacaktır. LightGBM, XGBoost ve Random Forest algoritmaları kullanılacaktır. Algoritmaların parametreleri çapraz doğrulama kullanılarak seçilecektir. Bu algoritmalar kullanılarak hem sınıflandırma hem de regresyon modelleri kurulacaktır. Sınıflandırma modelleri için Kalprotektin değerleri, limitler ile sınıflara ayrılacaktır. Projenin başarılı bir şekilde tamamlanması durumunda, Enflamatuar Bağırsağa sahip kişilerde yalnızca fekal Kalprotektin ölçümü yapılması yerine, bağırsak mikrobiyota bilgisi ile birleştirilip, diyet modülasyonu ve probiyotikler gibi yöntemlerle semptomları rahatlatılabilecektir. Ayrıca Kalprotektinin artmasına sebep olan organizmalar belirlenerek açıklanabilir yapay zeka uygulaması olarak klinisyenlere bildirilecek ve bu organizmaların dengeye getirilmesi için çözümler geliştirilmesine yardımcı olunacaktır. Bu organizmaların etkilediği metabolitler MelonPann aracı kullanılarak belirlenecek ve bunların etkilediği KEGG yolakları iVikodak aracı kullanılarak belirlenecektir. Bu da bize kalprotektinin etkilediği mekanizmaları bulmamızı sağlıyacaktır. Bu yolakların kalprotektinin markör olduğu hastalıkların oluşum mekanizmasına katkıları da literatür taramasıyla valide edilecektir.