Arş. Gör. Dr. Fatih Uludağ
Tez Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik (Dr), Türkiye
Tez Danışmanı: Prof. Dr. Halit Eray Çelik
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Desteklendiği Program: Diğer
Özet:
Son zamanlarda hızla artan literatür hacmi araştırmacıların farklı alanlarda üretilen bilgiye hâkim olmalarını zorlaştırmaktadır. Bu durum farklı alanlar arasındaki bağlantılar aracılığıyla yapılabilecek keşiflerin önündeki en büyük engellerden biridir. Literatür Tabanlı Keşif metodolojisi farklı alanlar arasında köprü vazifesi görerek bu zorluğun üstesinden gelmeye çalışmaktadır. Son yıllarda hızla gelişen yapay zekâ algoritmaları sıklıkla Literatür Tabanlı Keşifte oldukça başarılı sonuçlar elde edilmesine neden olmuştur. İlaç yeniden kullanımı mevcut bir ilacın başka hastalıklarda da etkili olup olmayacağını araştırılmasıdır. İlaç yeniden kullanımı, yatırımcıların pek fazla tercih etmediği Nadir Hastalık sınıfında bulunan hastalıklar için bir fırsat olarak görülmektedir. Bu tez kapsamında UMLS ve patentlerden elde edilen verilerden bir Bilgi Grafı (Knowledge Graph) oluşturulmuştur. Bu Bilgi Grafı üzerinde Graf Temsil metotları yardımıyla Duchenne Muscular Distrophy hastalığı için mevcut ilaçlar arasından yeniden kullanılabilecek ilaçlar için hipotezler üretilmiştir.