@article{article_1555642, title={Makine Öğrenmesi Modelleri ile Kanser Hücre Hattı–İlaç Etkileşim Tahmini}, journal={Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi}, volume={25}, pages={695–703}, year={2025}, DOI={10.35414/akufemubid.1555642}, author={Mergen, Berfu and Özcan, Gıyasettin}, keywords={İlaç Duyarlılığı Tahmini; Mutasyon Yükü ; Makine Öğrenme; Kişiselleştirilmiş Tıp; XGBoost, İlaç duyarlılığı tahmini, Mutasyon yükü, Makine Öğrenmesi, Kişiselleştirilmiş tıp}, abstract={Bu çalışmada, küçük hücreli akciğer karsinomunda farmakogenomik etkileşimleri analiz edilmiştir. Bu analiz sonucunda ilaçların mutasyon yüküne bağlı olarak duyarlılığını makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesini sağlayacak veri toplama, manipülasyon ve model geliştirme süreçleri yapılmıştır. Sanger Enstitüsü tarafından sunulan açık kaynaklı üç ayrı veri kümesi birleştirilerek yeni bir veri kümesi türetilmiştir. İlk veri kaynağı hücre hatları ve bunların mutasyon bilgilerini içermektedir. İkinci veri kaynağı hücre hatlarına ait detaylı bilgileri içermektedir. Üçüncü veri kaynağı ise ilaç-hücre etkileşimlerini ve hücre hatlarına karşı ilaç duyarlılığını içermektedir. Birleştirilen verilerden farklı mutasyon yük bilgilerinin sayılarak ilaç bileşikleri, hücre hatları, mutasyon yükleri, doku ve IC50 özellikleri tek bir veri kümesinde toplanmıştır. Çalışmanın ikinci aşamasında, türetilen veri makine öğrenmesinde kullanılmış ve mutasyon yüküne göre ilaç direnci etkisi tahmin edilmiştir. Bu amaçla, tahmin için üç farklı makine öğrenmesi algoritması test edilmiştir. Makine öğrenmesi performans analizi için RMSE, R2 ve MAE sonuçları bulunmuş ve karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre geliştirdiğimiz XGBoost makine öğrenmesi modeli hücre-ilaç arasındaki IC50 skorunu anlamlı oranda tahmin etmiştir. Bu sayede ilaçların mutasyonlara direncine ve etkisine dair ön bilgi sunulmaktadır. Bunun yanı sıra çalışmada hangi mutasyon türlerinin nicel sayısının ilaç direncinde daha fazla etki gösterdiğini makine öğrenmesi analizleri ile sunulmuştur.}, number={3}, publisher={Afyon Kocatepe Üniversitesi}