Show simple item record

dc.contributor.advisorAksoy, Sercan
dc.contributor.advisorNemutlu, Emirhan
dc.contributor.authorÖzer, Özge
dc.date.accessioned2019-03-28T12:03:55Z
dc.date.issued2018
dc.date.submitted2018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/6294
dc.description.abstractThe aim of this study was to identify markers for the early diagnosis of brain metastasis by metabolomic methods in breast cancer patients. A total of 88 breast cancer patients with distant metastases were included in the study during their follow-up at Hacettepe University Oncology Hospital between 2017 and 2018. The patients were divided into two groups according to their metastasis status as patients with brain metastases and patients with distant metastases without any brain metastases. The distant organ metastases were examined in four basic categories: brain, bone, visceral organs, and soft tissue. Demographic characteristics of the patients (age, height, weight, menopausal status, and presence of other cancer types), the treatments they received (chemotherapy regimens, any adjuvant treatments, radiotherapy regimens, and the type of breast surgery the patients underwent), and the pathological examination findings (histological subtype, ER / PR status, HER2 status, PNI / LVI / ECE status, and the tumor grade) were retrospectively retrieved from the medical records. For metabolomic analyses, LC-qTOF-MS and GC-MS analysis methods were used. In all analyzes, the statistical significance limit for the difference between the groups was accepted as p <0.05. A total of 79 metabolites were identified by the GC-MS analysis. Of these, 11 of them (alanine, sphingosine, fructose, fumaric acid, glycine, lactic acid, phenylalanine, pyroglutamic acid, serine, threonine, and valine) were found at statistically significantly higher levels in the patient group with brain metastases (p<0.05). LC-qTOF-MS analysis identified 47 metabolites with statistically significant results between the two groups. Compared to the earlier studies, some of these metabolites have just been demonstrated in our study although some of them have been identified and reported previously. Although these results need to be confirmed with further large-scale studies, they are promising in the sense that an early diagnosis of the brain metastasis by detection of a marker in the serum will allow for initiating the treatment earlier.tr_TR
dc.publisherTıp Fakültesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.subjectMeme Kanseritr_TR
dc.subjectMetabolomiktr_TR
dc.subjectBeyin Metastazıtr_TR
dc.titleMeme Kanserli Hastalarda Plazmadan Metabolomik Yöntemlerle Beyin Metastazı Erken Tespiti İçin Belirteç Saptamatr_TR
dc.title.alternativeIdentification of Markers in Plasma for Early Diagnosis of Brain Metastasis by Metabolomic Methods in Patients with Breast Cancertr_TR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesistr_TR
dc.description.ozetMeme Kanserli Hastalarda Plazmadan Metabolomik Yöntemlerle Beyin Metastazı Erken Tespiti İçin Belirteç Saptama– Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi İç Hastalıkları Uzmanlık Tezi, Ankara 2018. Bu çalışmada beyin metastazı olan meme kanseri hastalarında metabolomik yöntemiyle metastazın erken tespiti için belirteç bulunması amaçlanmıştır. Çalışmaya 2017-2018 yılları arasında Hacettepe Üniversitesi Onkoloji Hastanesi’nde meme kanseri tanısı ile takipli ve uzak organ metastazı olan 88 hasta dahil edilmiştir. Hastalar metastaz durumlarına göre beyin metastazı olanlar ve beyin metastazı olmayıp diğer uzak organ metastazları olan hastalar şeklinde iki grup olarak ele alınmıştır. Uzak organ metastazları beyin, kemik, visseral ve yumuşak doku olmak üzere dört temel kategoride değerlendirilmiştir. Hastaların demografik özellikleri (yaş, boy, kilo, menapozal durum, başka kanseri olma durumu), uygulanan tedaviler (kemoterapi rejimi, adjuvan tedavi alma durumu, radyoterapi alma durumu, uygulanan meme cerrahisi türü), patalojik verileri (histolojik alt tipi, ER/PR durumu, HER2 durumu, PNİ/LVİ/ECE durumu, tümör derecesi) ile ilgili veriler retrospektif olarak tıbbi kayıtlardan derlenmiştir. Metabolomik analizleri için LC-qTOF-MS ve GC-MS analiz yöntemleri kullanılmıştır. Tüm analizlerde gruplar arası fark için istatistiksel anlamlılık sınırı p<0,05 olarak kabul edilmiştir. GC-MS analiz yöntemiyle toplam 79 tane metabolit tanımlanmıştır. Bunlardan 11 tanesinin (alanin, sfingozin, früktoz, fumarik asit, glisin, laktik asit, fenilalanin, piroglutamik asit, serin, treonin, valin) beyin metastazı olan grupta istatistiksel olarak anlamlı olduğu görülmüştür (p< 0,05). LC-qTOF-MS analiz yöntemi ile de iki grup arasında istatistiksel anlamlılık gösteren 47 tane metabolit gösterilmiştir. Daha önce yapılan araştırmalarla da karşılaştırıldığında bu metabolitlerden bir kısmının ortak olduğu görülmüş, bir kısmı ise bizim çalışmamızda yeni ortaya koyulmuştur. Bu sonuçlar beyin metastazının serumdan bakılabilecek bir metabolitle erken tanısının, tedaviye erken başlamanın ileride genişletilecek çalışmalarla mümkün hale getirilmesi konusunda umut vadetmektedir.tr_TR
dc.contributor.departmentİç Hastalıklarıtr_TR
dc.embargo.terms2 yiltr_TR
dc.subtypemedicineThesis


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record