Ali Ertürk və komandasının süni intellektlə bütün bədəndə xərçəng metastazlarını və dərman hədəflərini üzə çıxaran tədqiqatı

Prof. Dr. Ali Ertürk və komandasının xərçəng metastazlarını çox ətraflı və 3D görüntüləməsi, hədəfləməsi və bunu süni intellekt tətbiqi olan dərin öyrənmə ilə etməsinə dair işi, Cell elmi jurnalının 2019-cu il dekabr sayının üz qabığına çıxaraq elm dünyasında böyük əks-səda doğurub. Bilkent Molekulyar Biologiya və Genetika Bölməsini 2003-cü ildə bitirdikdən sonra Max-Planck İnstitutu, Genentech və Ludwig Maximillian's Universitetində işləyən Ali Ertürk Almaniyanın Münhen şəhərində yaşayan türk neyroalimi, ixtiraçı və rəssamdır. 2019-cu ilin iyulundan Münhendəki Toxuma Mühəndisliyi və Regenerativ Tibb Helmholtz İnstitutunun direktorudur. İndiyədək işləri 3-ölçülü çap texnologiyası ilə şəffaf orqan istehsalına yönəlmişdi. Kəşf etdikləri və vDISCO adlandırdıqları yeni görüntüləmə texnologiyası orqanları şəffaf göstərə bilir. Son işləri isə dərin öyrənmə ilə xərçəng metastazlarının görüntülənməsi və anticisim hədəflərinin aşkar edilməsinə aid olub.

Prof. Dr. Ali Ertürk və komandasının siçan modelində hətta “tək bir” xərçəng hüceyrəsini görüntülədiyini göstərən işin xülasəsi:

Tibbdəki son inkişaflara baxmayaraq xərçəng hələ mühüm ölüm səbəbidir. Xəstələrin % 90-dan çoxu ilkin şişdən deyil, bədənə yayılmış metastatik şişlərdən ölür. Metastatik xərçəngin uğurlu müalicəsi şişəleyhinə dərmanların çoxsaylı metastazlara çatmasını və onları aradan qaldırmasını tələb edir. Təəssüf ki, çox vaxt belə olmur. Dərmanların bu çatışmazlığı adətən klinik tədqiqatlar zamanı aşkarlanır. Çünki indiyədək araşdırmaçılar insan sınaqlarından əvvəl klinikaöncəsi mərhələdə ən ümidverici namizədləri seçmək üçün dərmanların şişi hədəfləməsini kifayət qədər həssaslıq və ayırdetmə ilə görüntüləyən üsula malik deyildilər. Məsələn, maqnit-rezonans görüntüləmə və biolüminessent görüntüləmə böyük şişləri tapa bilər, amma ölümcül ola bilən yüzlərlə kiçik metastazı aşkar etmir. Ən əsası, dərman namizədinin bütün kiçik metastazlara çatıb-çatmadığını qiymətləndirmir. Bu çətinlikləri aşmaq üçün komanda DeepMACThazırlayıb. Bu, siçanın bütün bədənində hətta ən kiçik metastazı müəyyən edən dərin öyrənmə (çoxqatlı süni neyron şəbəkələr) əsaslı texnologiyadır.

DeepMACT dərmanın hansı metastazları hədəflədiyini, hansını tapmadığını izləməyə imkan verir.

DeepMACT texnologiyası necə işləyir?

DeepMACT şəffaf toxumada dərin öyrənmə əsaslı metastaz təhlili deməkdir. İki əsas addımdan ibarətdir: 1. Siçanın bütün bədəni vDISCO adlı toxuma təmizləmə üsulu ilə şəffaflaşdırılır. Sonra şəffaf siçanlar 3-ölçülü görüntülənir; bu, bütün metastazları, hətta yayılmış tək şiş hüceyrəsini görməyə imkan verib. 2. Yeni dərin öyrənmə alqoritmləri bütün metastazları tapmaq və dərmanla hədəflənməsini təhlil etmək üçün istifadə edilir. Bu texnologiya ilə komanda siçan bədənində digər üsullarla görünməyən yüzlərlə kiçik metastazı uğurla aşkarlayıb. DeepMACT hansı metastazların dərman namizədi ilə hədəfləndiyini və hansının nəzərdən qaçdığını dəqiq göstərib. Təhlillər hazırkı ən effektiv müalicələrdən olan anticisim əsaslı dərmanların kiçik metastazların 30 faizini qaçıra biləcəyini göstərib. Texnologiya ilə ağciyər, döş və mədəaltı vəzi xərçənginin siçan modellərində metastatik yayılma təhlil edilib. Müxtəlif vaxtlarda metastazların bədəndə yayılması da izlənib. Bu gün onkologiyada yeni dərman namizədlərinin yalnız beş faizi uğurludur. DeepMACT-in klinikaöncəsi modellərdə tətbiqi klinik sınaqlar üçün daha yaxşı namizədlərin seçilməsi və hazırlanmasını misilsiz yaxşılaşdırma potensialına malikdir. Buna görə uğur faizini xeyli artıra və çoxlu həyat xilas edə bilər.

Aşağıda tədqiqatın video xülasəsi görünür; türkcə altyazı seçimi mövcuddur.

İndiyədək çoxlu görüntüləmə işində toxuma və orqanlar 2-ölçülü göstərilirdi. Buna qarşı 3-ölçülü görüntüləmə metodoloji çətin olsa da daha ətraflı və dəyərli məlumat verir. Komanda vDISCO ilə toxumaları şəffaflaşdırıb DeepMACT ilə metastazları 3-ölçülü görüntüləyərək çoxlu yeni texnologiyanı birləşdirib və qiymətli iş ortaya qoyub. Bu üsullar hələ insan klinik tədqiqatlarında istifadə edilməsə də yaxın gələcəkdə işlədiləcək çoxlu biotexnoloji yeniliyin əsasını yaradacaq. Nəticə etibarilə iş xərçəng ölümlərinin % 90-na cavabdeh metastazların görüntülənməsi və anticisim hədəflərinin aşkarlanması baxımından çox vacibdir. Lakin müəyyən məhdudiyyətləri var.

• İş siçan modellərində aparılıb. İnsan xərçəng hüceyrələri yeridilərək görüntüləmə edilib. İnsanlarda sistem sınaqdan keçirilib klinik tədqiqatlarla təsdiqləndikdən sonra istifadə mümkün olacaq.

• Şişlər bir-birindən fərqli hüceyrə toplularından ibarətdir. Xüsusilə şiş mikromühiti, insan bədənində çox mürəkkəbdir. Siçan modellərində bu mürəkkəbliyi yaratmaq çətindir. Buna görə klinik tətbiq üçün daha çox araşdırma lazımdır.