Çağımızın en yaygın
hastalıklarından biri olan kanserin başlıca tedavi yöntemlerinden biri
kemoterapi. Kemoterapi ilaçları, büyüyen ve çoğalan kanser hücrelerini
öldürürken sağlıklı hücreleri de olumsuz etkileyerek tedavi sürecinde çeşitli
yan etkilere neden olabiliyor. İstanbul Bilgi Üniversitesi Genetik ve
Biyomühendislik Bölümü mezunları Melisa Tüncer ve Arzu Çakır’ın Dr. Öğr Üyeleri
Özlem Ulucan Açan ve Hilal Taymaz Nikerel danışmanlığında yürüttükleri TÜBİTAK
destekli proje, kemoterapi ilaçlarının yan etkilerinin hangi mekanizmalarla
ortaya çıktığını moleküler düzeyde anlamayı hedefliyor.
TÜRKİYE’DE ALANINDAKİ İLK ÇALIŞMA
Proje kapsamında
yapılan çalışmalarda yaklaşık 22 bin insan geni arasından kanser ilaçlarının
yan etkiye neden olmasında rol oynayan 24 gen bulundu. Geliştirilen
istatistiksel model sayesinde ilaçların tedavi süresince hangi yan etkilere yol
açabileceğini ilaç tasarım aşamasında tahmin etmek mümkün olacak.
İstanbul Bilgi
Üniversitesi Genetik ve Biyomühendislik Bölümü Mezunu Melisa Tüncer ve Arzu
Çakır yürüttükleri projenin Türkiye’de bu alanda yapılan ilk çalışma olduğunu
belirtiyor: “Projemizde kemoterapi ilaçları üzerine yoğunlaşarak bu ilaçların
yan etkilerini gen anlatım verileri üzerinden öngören bir model geliştirdik.
Projemizde en yaygın yan etkiye neden olan 13 kanser ilacının en fazla görülen
3 yan etkisine, yani saç dökülmesi, ishal ve ödeme odaklandık. Makine öğrenmesi
algoritmaları kullanarak geliştirdiğimiz model sayesinde bir kanser ilacının
hangi yan etkiye neden olabileceğini ilaç geliştirmenin erken aşamasında
öngörmemiz mümkün olacak. Modelimiz yüzde 89 gibi yüksek bir oranda başarıya
ulaştı. Araştırmamız bu alanda Türkiye’de yapılan ilk çalışma. Dünyada
literatüre baktığımızda ise projemiz bu alanda yapılmış çalışmalar arasında en
yüksek başarı oranına sahip.”
“İLAÇ YAN ETKİSİNİN AZALTILMASINDA KULLANILABİLİR”
Proje kapsamında
makine öğrenmesi ve veri madenciliği metotlarını kullanarak büyük bir veri
üzerinde çalıştıklarını vurgulayan İstanbul Bilgi Üniversitesi Genetik ve
Biyomühendislik Bölümü Dr. Öğr Üyesi Hilal Taymaz Nikerel “İnsanda yaklaşık 22
bin gen olduğu tahmin ediliyor. Kullandığımız ilaçlar genlerimizin anlatım
seviyesini değiştirebilir. Çalışmamız kapsamında kemoterapi ilaçlarının gen
anlatım seviyelerinde neden olduğu bu değişiklikleri inceleyerek hangi genlerin
hangi yan etkilerle ilişkili olduğunu tespit ettik. 22 bin gen arasında makine
öğrenmesi algoritması yoluyla 24 genin kemoterapi ilaçlarının yan etkileriyle
ilişkili olduğunu saptadık. Bu, kemoterapi tedavisinde ilaç yan etkilerinin
azaltılabilmesi için sonraki çalışmalara rehberlik edebilecek önemli bir bilgi”
diyor.
Geliştirilen
modelin kanser ilacı tasarımının erken evrelerinde kullanılabileceğini belirten
İstanbul Bilgi Üniversitesi Genetik ve Biyomühendislik Bölümü Dr. Öğr. Üyesi Özlem
Ulucan Açan ise “İlaçlar geliştirildikten sonra yan etkileri olsa da piyasadan
çekilmeyebiliyor. İlacın faydası yan etkisinden fazla olduğu için o ilaç
kullanılmaya devam ediyor. Yeni geliştirilecek kanser ilaçlarında
geliştirdiğimiz model yardımıyla ilacın toksisiteye, ödeme, saç dökülmesine,
ishale neden olup olmayacağını anlamak mümkün olacak. İlaç tasarımının erken
evrelerinde bu bilgiye sahip olmak yan etkisi olacak ilaçların geliştirilme
aşamasında elenmesini sağlayarak zaman ve maliyet açısından kazanç
sağlayabilir” diye belirtiyor.
YORUMLAR