Boğaziçi Üniversitesi - Yazar / Editör
Sistemin, onkologlara kanserin hangi safhada olduğunu daha iyi tespit etme şansı vermesi ve bunu takiben hangi tedavileri uygulayarak kanseri durdurabileceklerini göstermesi bekleniyor.
Kanseri, çok geç olmadan tedavi etmeye başlarsak yenebileceğimizi biliyoruz. Burada kilit nokta, araştırmacılardan aynı zamanda Revolver'in mucidi Institute of Cancer Research`den Andrea Sottoriva'ya göre, kanserden bir adım önde olabilmek.
Revolver şimdiye kadar Sottoriva ve ekibine kanserlerdeki kilit nitelikte önem taşıyan evrimsel safhalarını çözmeleri noktasında oldukça yardımcı oldu. Kanserin nasıl evrildiğini takip ederken, çok fazla hastanın verilerini kullanarak genetik 'aile ağacı' oluşturan yapay zeka algoritması, mutasyon dizilerini tanılayarak çoğunlukla kanser ile sonuçlananları algılayabiliyor.
Daha önceki kanser hastalığı üzerinden yapılan aile ağaçları, bireysel hasta verilerine dayanıyordu. Ancak kansere giden mutasyon oldukça rastgele bir karaktere sahip olduğundan, tek bir kişinin kanserli dokusunda dahi farklılık gösterebiliyor. Bu da asıl önemli olan ve hastalığa yol açan veya kanserin evrilmesine olanak sağlayan mutasyonların tespit edilememesine sebep olabiliyordu. Analizlerde bu sorunu aşmamızı sağlayan Revolver ise simültane olarak 178 hastanın mutasyon verilerini analiz edebiliyor. Bu kapsamda dört kanser tipinden 768 tümörü bir seferde analiz edip verilerini işleyebildiği belirtiliyor.
Bu yolla kanserin attığı temel evrimsel adımların, iyi huylu tümörlerden daha iyi anlaşılması mümkün oldu. İyi huylu kolon poliplerinin kanser dokusu haline gelmesine sebep olduğu bilinen üç kilit mutasyonu daha önce bildiğimiz halde, bu algoritma sayesinde ilk kez tek bir hastada ve bir arada gözleme şansına eriştik.
Bu avantajların yanı sıra Revolver, kolorektal kanser hastalarının yüzde 95'inin gen profilinde bulunan üç ayrı mutasyonu daha tespit etmeyi başardı. Yine Revolver sayesinde böbrek, meme ve akciğer kanserinin evrimini yürüten temel mutasyonları da başarı ile tanılandı.
Tümör içi (intra-tumour) evrimi daha iyi anlamak, kanser terapilerinde tedavi şekli, yöntemi, süresi ve dozajının ayarlanabilmesi için oldukça büyük bir önem taşıyor. Tüm tedavinin verimliliği büyük ölçüde burada elde edilecek bilgilere bağlı diyebiliriz.
Kanseri, çok geç olmadan tedavi etmeye başlarsak yenebileceğimizi biliyoruz. Burada kilit nokta, araştırmacılardan aynı zamanda Revolver'in mucidi Institute of Cancer Research`den Andrea Sottoriva'ya göre, kanserden bir adım önde olabilmek.
Revolver şimdiye kadar Sottoriva ve ekibine kanserlerdeki kilit nitelikte önem taşıyan evrimsel safhalarını çözmeleri noktasında oldukça yardımcı oldu. Kanserin nasıl evrildiğini takip ederken, çok fazla hastanın verilerini kullanarak genetik 'aile ağacı' oluşturan yapay zeka algoritması, mutasyon dizilerini tanılayarak çoğunlukla kanser ile sonuçlananları algılayabiliyor.
Daha önceki kanser hastalığı üzerinden yapılan aile ağaçları, bireysel hasta verilerine dayanıyordu. Ancak kansere giden mutasyon oldukça rastgele bir karaktere sahip olduğundan, tek bir kişinin kanserli dokusunda dahi farklılık gösterebiliyor. Bu da asıl önemli olan ve hastalığa yol açan veya kanserin evrilmesine olanak sağlayan mutasyonların tespit edilememesine sebep olabiliyordu. Analizlerde bu sorunu aşmamızı sağlayan Revolver ise simültane olarak 178 hastanın mutasyon verilerini analiz edebiliyor. Bu kapsamda dört kanser tipinden 768 tümörü bir seferde analiz edip verilerini işleyebildiği belirtiliyor.
Bu yolla kanserin attığı temel evrimsel adımların, iyi huylu tümörlerden daha iyi anlaşılması mümkün oldu. İyi huylu kolon poliplerinin kanser dokusu haline gelmesine sebep olduğu bilinen üç kilit mutasyonu daha önce bildiğimiz halde, bu algoritma sayesinde ilk kez tek bir hastada ve bir arada gözleme şansına eriştik.
Bu avantajların yanı sıra Revolver, kolorektal kanser hastalarının yüzde 95'inin gen profilinde bulunan üç ayrı mutasyonu daha tespit etmeyi başardı. Yine Revolver sayesinde böbrek, meme ve akciğer kanserinin evrimini yürüten temel mutasyonları da başarı ile tanılandı.
Tümör içi (intra-tumour) evrimi daha iyi anlamak, kanser terapilerinde tedavi şekli, yöntemi, süresi ve dozajının ayarlanabilmesi için oldukça büyük bir önem taşıyor. Tüm tedavinin verimliliği büyük ölçüde burada elde edilecek bilgilere bağlı diyebiliriz.
Kaynak ve İleri Okuma
- Andy Coghlan, Cancer-tracking AI could save lives by predicting how tumours evolve, 31 Ağustos" https://www.newscientist.com/article/2178381-cancer-tracking-ai-could-save-lives-by-predicting-how-tumours-evolve/
- Detecting repeated cancer evolution from multi-region tumor sequencing data https://www.nature.com/articles/s41592-018-0108-x
Etiket
Projelerimizde bize destek olmak ister misiniz?
Dilediğiniz miktarda aylık veya tek seferlik bağış yapabilirsiniz.
Destek Ol
Yorum Yap (0)
Bunlar da İlginizi Çekebilir
04 Aralık 2015
Dünyayı Değiştirmekte Olan Yapay Sinir Ağları Nedir?
23 Haziran 2015
Tüm Robotlar İçin Ortak Bir Beyin
14 Ekim 2016
Yapay Sinir Sistemleri Beyinden İlham Alacak
10 Eylül 2015
Robot Türlerinin Kökeni
30 Mart 2016
Yapay Zekâların Yeni Mesleği: Yazarlık
27 Haziran 2015
Yaşamın Anlamına İlişkin Fikir Yürüten Makine
31 Mart 2016
Go Oyununda da İnsan Makineye Yenildi
05 Kasım 2018
Çevrelerini Algılayarak Karar Verebilen Robotlar