BRCA1 ve BRCA2 NEGATİFLİĞİNİ BELİRLEME ALGORİTMASI

Buluş Kanser Genetiği alanında kullanılabilecek bir algoritma olup, veri madenciliği teknikleri kullanılarak yüksek riskli meme kanser aileleri için kalıtsal meme kanserinde uygulanan BRCA1 ve BRCA2 gen testinin negatif çıkma olasılığını tahmin edebilmek için oluşturulmuş bir algoritmadır. Bu algori...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	FADİME ÜNEY, YÜKSEKTEPE, DEMET AKDENİZ, ÖDEMİŞ, ÖZGE ŞÜKRÜOĞLU, ERDOĞAN, HÜLYA, YAZICI, ŞEREF BUĞRA, TUNÇER, MUKADDES, AVŞAR, SEDA KILIÇ, ERCİYAS, TÜLİN, AKTİN
Format:	Patent
Sprache:	tur
Schlagworte:	BEER BIOCHEMISTRY CALCULATING CHEMISTRY COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR COMPUTING CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL ORENZYMOLOGICAL PROCESSES COUNTING ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING ENZYMOLOGY MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEICACIDS OR MICROORGANISMS METALLURGY MICROBIOLOGY MUTATION OR GENETIC ENGINEERING PHYSICS PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS SPIRITS VINEGAR WINE
Online-Zugang:	Volltext bestellen
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Beschreibung
Zusammenfassung:	Buluş Kanser Genetiği alanında kullanılabilecek bir algoritma olup, veri madenciliği teknikleri kullanılarak yüksek riskli meme kanser aileleri için kalıtsal meme kanserinde uygulanan BRCA1 ve BRCA2 gen testinin negatif çıkma olasılığını tahmin edebilmek için oluşturulmuş bir algoritmadır. Bu algoritma ile yüksek riskli meme kanser hastalarının BRCA mutasyonu taşımadıkları %99.99 doğrulukla belirlenir. Bu algoritma ile hastaya BRCA testi yapılmadan negatif olduğu saptanabilir. Bu sayede hasta doğru tedaviyi vakit kaybetmeden alır. Bunun dışında BRCA testi son derece maliyetli bir testtir. BRCA mutasyonlarının yüksek riskli meme ve over kanser hastalarında bulunma oranı yaklaşık %15`dir. Yani Yüksek riskli hastaların %85?i negatiftir. Klinikte yüksek riskli hastaların %85?i gereksiz yere test edilmektedir. Bu algoritma sayesinde çok maliyetli olan bu testin sağlık harcamaları üzerindeki yükünü hafifletmek ve negatif sonuç verecek hastaları belirlemek mümkün olmaktadır. Buluş istatistiksel data mining metodu kullanılarak yüksek riskli meme kanser hastalarının aile hikayesi, demografik, klinik bilgileri kullanılarak oluşturulmuş tümden gelim metodu ile geliştirilmiş bir algoritmadır.