Kanserli dokuların mikroskop görüntülerinde kanser kök hücre oranın otomatik olarak belirlenmesi ve klinikte kullanılacak yazılım geliştirilmesi

TÜBİTAK EEEAG01.12.2016Kanser anormal hücrelerin kontrolsüz çoğalması ve yayılması olarak tanımlanan karmaşık bir hastalıktır. Bu nedenle kanser dokusu farklı özellikleri olan-ek popülasyon denilen-hücre gruplarını içerir. Bu hücrelerden olan kanser kök hücreleri normal kök hücreleri gibi kendini yenileme ve farklılaşma özelliklerini taşırken normal kök hücrelerinin aksine homeostatik kontrolleri olmayan, yani farklılaşma özelliklerini dengeleyip, çevresel sinyallere göre programlama özellikleri olmayan hücrelerdir. Bu özellikleri dolayısıyla da son yıllarda kanser kök hücre popülasyonu kanserin kötü prognozundan sorumlu hücreler olarak tanımlanmaktadırlar. Bu bağlamda kanser tedavisinde kanser kök hücre oran bilgisi, hastaya verilecek tedavinin planlanması amacıyla kullanılabilir. Hekimler kanserli dokunun kanser kök hücre popülasyon onarına göre henüz kanser metastaz yapmamış bile olsa bireye özgü tedavi yaklaşımı izlenebilir. Gerçekleştirilen bu proje kapsamında, kanserli parafin bloklara gömülü doku biyopsi örneklerinde, kanser kök hücre tanımlama öngörü aracını geliştirdik. Kovaryans matrisine dayalı sınıflandırıcılara ve Ana Bileşenler Analizi (PCA) algoritması sonucunda üç sınıf H&E boyanmış karaciğer kanseri dokularının sınıflandırma probleminde 76.0% imge sınıflandırma başarısı elde edilmiştir. Ana Bileşenler Analizi kanser hücresi belirleme probleminde %90’nın üstünde başarı ve kovaryans matrisine dayalı sınıflandırıcılar ile üç sınıf ayrıştırma probleminde %90’a yakın başarı sağlanmıştır. Kanserli hastalarda bireye ve hedefe yönelik tedavi yol haritasının belirlenmesine destek olabilecek ve hastalığın tedavisinde ve prognozunda iyileştirme sağlayabilecek yazılımı hekimlerin kullanıma sunduk. CANSTEM yazılıma http://users.metu.edu.tr/rengul/canstem.html adresinden ulaşılabilir.Cancer is a complex disease characterized by uncontrolled cell proliferation and metastasis. For this reason, cancer tissue includes cell groups called side-population, which have different properties. Similar to the normal stem cells, cancer stem cells possess self- renewing and differentiation capacities but lack homeostatic controls. Cancer stem cells don’t respond to the external which control growth regulation and differentiation. Because of these features, cancer stem cells in recent years have been described as cell populations responsible for the poor prognosis of cancer. In this context, cancer stem cell ratio information can be used to plan the treatment. Physicians can monitor the individualized treatment approach even if the cancer has not yet metastasized at early stage. Within the scope of this project, we developed a cancer stem cell prediction tool in cancerous tissue biopsy specimens embedded in paraffin blocks. Classification based on the covariance matrix and PCA algorithm resulted in 76.0% image classification success for the classification H&E stained liver cancer tissues. The Principal Component Analysis achieved over 90% success and the covariance matrix in the classification problem of three classes had a success nearly 90% in cancer detection. The newly developed CANSTEM software allows the identification cancer stem cell ratio in cancer tissues for individualized and targeted treatment and prognosis of the disease. CANSTEM software is available at http://users.metu.edu.tr/rengul/canstem.html