Antikanser peptidlerin sınıflandırma algoritmaları ile tahmini

Abstract

Kanser, kontrolsüz hücre büyümesi ve bölünmesi sonucunda oluşan bir hastalıktır. Kanser hücreleri normal düzeni bozarak kontrolsüz bir şekilde çoğalır ve tümör adı verilen kitleler oluşturarak normal dokuları etkileyebilir ve metastatik tümörlere yayılabilir. Kemoterapi, radyoterapi gibi tedavilerin yan etkileri ağır olabilir ve sağlıklı hücrelere zarar verebilir. Bu nedenle, kanser tedavisinde alternatif yaklaşımlar araştırılmaktadır. Antikanser peptitler, kanser hücrelerini hedefleyen ve büyümelerini engelleyen veya ölümlerini sağlayan peptidlerdir.Antikanser peptidler, kanser hücrelerindeki belirli hedeflere bağlanarak çalışır. Bu etkileşimler kanser hücrelerinin büyümesini durdurabilir, apoptoz sürecini başlatabilir veya kanser hücrelerinin immün sistem tarafından tanınmasını sağlayabilir. Bu peptidlerin kullanımı, kanser tedavisinde daha az yan etki, yüksek hedef spesifikliği ve çok yönlü etki gibi avantajlar sunabilir.Ancak antikanser peptidlerin geliştirilmesi ve kullanımı zorlu bir süreçtir. Peptidlerin stabilitesi, hedef spesifikliği, biyolojik aktivitesi ve farmakokinetik özellikleri gibi faktörlerin dikkate alınması gerekir. Bu nedenle antikanser peptitlerin belirlenmesinde, deneysel çalışmaların yanı sıra istatistiksel modellere de ihtiyaç duyulmaktadır.Bu çalışmada, literatürdeki deneysel çalışmaların veritabanlarından elde edilen veriler kullanılarak antikanser peptitlerin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Beş adet model antikanser peptidi, lojistik regresyon, rastgele orman, k-en yakın komşu, destek vektör makinesi ve lineer diskriminant analizi gibi algoritmalarla Python programlama dili kullanılarak sınıflandırılmıştır.Bu çalışma, antikanser peptidlerin kanser tedavisinde potansiyel bir alternatif veya tamamlayıcı yaklaşım olabileceğini vurgulamaktadır. Bu peptidlerin geliştirilmesi, kanser tedavisinde etkin ve güvenli seçeneklerin bulunmasına katkı sağlayabilir. Ancak daha fazla deneysel çalışma ve istatistiksel analizlerin yapılması, bu alandaki ilerlemeyi destekleyecektir.