Məzmuna keç
Prof. Dr. Mustafa Özdoğan · Tibbi onkologiya mütəxəssisi
Əlaqə+90 (538) 677 60 18

Elmdə inqilab – 2024-cü ilin üsulu seçilən məkan proteomikası və Ali Ertürk-ün töhfələri

Elmdə inqilab – 2024-cü ilin üsulu seçilən məkan proteomikası və Ali Ertürk-ün töhfələri
Bu məqalədə

Bioloji xəritələmə hüceyrələrin, toxumaların və orqanların struktur və funksional əlaqələrini anlamaq üçün bioloji sistemlərin ətraflı araşdırılmasıdır. Bu xəritələr sağlamlıqla xəstəlik vəziyyətləri arasındakı fərqləri aşkar etmək, xəstəliklərin səbəblərini anlamaq və daha effektiv müalicə strategiyaları hazırlamaq üçün həlledici rol oynayır.

Yeni elmi dövr

Bioloji xəritələmə üsullarının təkamülündə məkan proteomikası 2024-cü ildə böyük dönüş nöqtəsi kimi qiymətləndirilib. Nature Methods jurnalının “İlin üsulu” seçdiyi məkan proteomikası bioloji sistemlərin mürəkkəbliyini açmaq baxımından inqilabi əhəmiyyət daşıyır. Bu üsul xərçəng kimi mürəkkəb xəstəliklərin əsas biologiyasını anlamaqdan fərdiləşdirilmiş tibb və müalicə strategiyalarına istiqamət verməyə qədər çox geniş sahələrdə istifadə oluna bilər.

Bu sahədə önə çıxan adlardan biri olan Türkiyəli alim Ali Ertürk, hazırladığı yenilikçi yanaşmalarla biotibbi tədqiqatlarda yeni dövrə qapı açır.


Məkan proteomikası nədir və niyə həlledicidir?

Məkan proteomikası toxumalardakı zülalların məkan üzrə paylanmasını profilləşdirən qabaqcıl texnologiyalardan ibarətdir. Bu üsul bioloji sistemlərin hüceyrə səviyyəsində xəritələnməsini təmin edir. Əsas üsullar arasında bunlar var:

  • Dövri immunoflüoressensiya (cycIF): Zülalların dövri olaraq nişanlanması.
  • İndeksləmə ilə birgə aşkarlama (CODEX): Çoxsaylı zülal nişanlarının eyni vaxtda aşkarlanması.
  • Dərin vizual proteomika (DVP): Hüceyrə səviyyəsində məkan xəritələnməsini təmin edən, lazer disseksiyası ilə kütlə spektrometriyasını birləşdirən yenilikçi üsul.

Bu üsullar xüsusən xərçəng tədqiqatlarında toxuma təşkilini anlamaq, hüceyrələrarası qarşılıqlı təsirləri araşdırmaq və immun sisteminin şişlərlə necə qarşılıqlı təsirə girdiyini görmək üçün istifadə olunur.


Ali Ertürk-ün yeni üfüqlər açan töhfələri

Ali Ertürk-ün Nature Methods jurnalındakı məqaləsi 3D biotibbi xəritələmə sahəsində inqilab yaradan işləri ilə diqqət çəkir. 12 iyul 2024-cü ildə dərc olunmuş "Deep 3D Histology Powered by Tissue Clearing, Omics and AI" başlıqlı məqaləsi bioloji sistemlərin üçüncü ölçüsünü anlamağa yönəlmiş yenilikçi texnologiyalar təqdim edir.

Ertürk-ün töhfələrinə bunlar daxildir:

  1. Toxumaların şəffaflaşdırılması texnologiyaları: Orqan və toxumaların şəffaflaşdırılması ilə həcm üzrə görüntüləmə imkanları.
  2. Süni intellektin inteqrasiyası: Dərin öyrənmə alqoritmləri ilə böyükhəcmli məlumatların təhlilinin asanlaşdırılması.
  3. 3D xəritələmə: Toxumaların şəffaflaşdırılmasını və məkan omiks üsullarını birləşdirərək orqan və hüceyrə səviyyəsində ətraflı xəritələr yaratmaq.

Ertürk məkan proteomikası üsullarının ixtiraçısı olmasa da, bu texnologiyaların 3D kontekstdə optimallaşdırılmasında və klinik tətbiqə keçirilməsində qabaqcıl rol oynayıb. Onun rəhbərliyi məkan proteomikası texnologiyalarının istifadəsini genişləndirən və əlçatanlığını artıran bir sıra yeniliklər gətirib.


Bioloji atlas layihələri və gələcək perspektivlər

Məkan proteomikası insan biologiyasının xəritələnməsində mühüm rol oynayan qlobal atlas layihələri ilə dəstəklənir. Əsas layihələrdən bəziləri bunlardır:

  • İnsan Biomolekulyar Atlas Proqramı (HuBMAP): İnsan toxumalarının biomolekulyar xəritələrini yaratmağı hədəfləyir.
  • İnsan Şiş Atlası Şəbəkəsi (HTAN): Şişlərin məkan biologiyasını anlamaq üçün məlumat infrastrukturları yaradır.

Bu layihələr yalnız “vizual baxımdan gözəl” atlaslar yaratmaqla kifayətlənmir, bioloji kəşfləri də dərinləşdirir. Məsələn, HTAN konsorsiumunun hazırladığı CyLinter və CalicoST kimi alətlər məkan üzrə bioloji məlumatların təhlilini asanlaşdırır və dəqiq tibb tətbiqləri üçün həlledici infrastruktur təmin edir.

Gələcəkdə gözlənilən irəliləyişlər:

  • Süni intellekt dəstəkli təhlil: Görüntü emalı və məlumat inteqrasiyası üçün daha ağıllı alətlər.
  • Təkmilləşdirilmiş nümunə hazırlığı: Daha yaxşı nişanlama, siqnal gücləndirilməsi və mikroskopiya üsulları.
  • Çoxlu omiks yanaşmaları: Məkan proteomikası, transkriptomika və epigenetik profilləşdirmənin inteqrasiyası ilə biologiyanı daha bütöv anlamaq.

Xərçəng tədqiqatlarında məkan proteomikası

Məkan proteomikası xüsusən xərçəng araşdırmalarında inqilab yaradır. Hüceyrələrarası qarşılıqlı təsirlər, immun sisteminin şişlərlə necə işlədiyi və şiş mikromühiti kimi həlledici suallara cavab vermək üçün unikal vasitə təqdim edir.

Bu üsulların süni intellektlə birləşdirilməsi xərçəng biologiyasında hipotezlərin qurulmasında, fərdiləşdirilmiş müalicə yanaşmalarının hazırlanmasında və gələcək terapevtik strategiyaların formalaşmasında böyük rol oynayacaq.


Nəticə: Elmi xəritələrdən kənarda yeni kəşflər

Məkan proteomikası bioloji sistemlərin mürəkkəbliyini anlamaqda inqilab yaradan üsuldur. Ali Ertürk-ün bu sahədəki töhfələri elmi kəşflərə öncüllük edən liderin gücünü göstərir.

Nəticə etibarilə məkan proteomikası yalnız elmi atlaslar yaratmır; sağlamlıq və xəstəlik anlayışımızı da dəyişdirərək daha effektiv müalicə strategiyalarına və xəstəliklərin daha dərindən anlaşılmasına imkan verir. Türkiyəli alimlərin bu sahədəki töhfələri Türkiyənin elm dünyasındakı yerini gücləndirir və yeni nəsil tədqiqatçılar üçün ilham mənbəyidir.

Mənbələr

1. Method of the Year 2024: spatial proteomics. Nat Methods 21, 2195–2196 (2024). https://doi.org/10.1038/s41592-024-02565-3

2. Ertürk, A. Deep 3D histology powered by tissue clearing, omics and AI. Nat Methods 21, 1153–1165 (2024). https://doi.org/10.1038/s41592-024-02327-1
DROZDOGAN SÜNİ İNTELLEKT

Bu məqaləni birlikdə araşdıraq

Məqalə haqqında sual verin və cavabları saytımızdakı yayımlanmış mənbələrlə birlikdə oxuyun.

DROZDOGAN SÜNİ İNTELLEKT

Drozdogan Köməkçisi

Elmdə inqilab – 2024-cü ilin üsulu seçilən məkan proteomikası və Ali Ertürk-ün töhfələri

Məqalə haqqında sual verin və cavabları saytımızdakı yayımlanmış mənbələrlə birlikdə oxuyun.

Söhbət və məxfilik məlumatı

Bu söhbətə Drozdogan Köməkçisi cavab verir. Səlahiyyətli sayt idarəçiləri onu keyfiyyət üçün nəzərdən keçirə bilər. Şəxsi məlumat paylaşmayın.

Cavablar OpenAI infrastrukturu ilə hazırlanır. Suallar və cavablar həmin xidmət tərəfindən işlənir; söhbət qeydləri saytımızda saxlanılır. Şəxsiyyət, əlaqə və ya şəxsi sağlamlıq məlumatlarını paylaşmayın.

0 / 1000

Yalnız məlumat üçündür; fərdi diaqnoz və ya müalicə məsləhəti verilmir.

Əlaqəli məqalələr

Bu mövzuda digər məqalələrə baxın.

Yeniliklərdən xəbərdar olun

Yeni məqalələri və elmi yenilikləri e-poçtla alın.

Google Analytics ümumi səhifələrdə bu pəncərədən asılı olmadan işləyir və analitik kukilərdən istifadə edə bilər. Buradakı seçiminiz yalnız xarici xidmətləri idarə edir.