Bilim insanları yapay zekâ kullanarak kanserlerin nasıl metastaz yapacağını (yayılacağını) ve evrimleşeceğini tahmin edebilen, ve bu sayede her hasta için en etkili tedavinin tasarlanmasını sağlayabilecek bir yöntem geliştirdi.
Londra'da bulunan Kanser Araştırmaları Enstitüsü (ICR) ve Edinburgh Üniversitesi tarafından oluşturulan bir ekip, Revolver (kanserin tekrarlayan evrimi) olarak adlandırılan yeni bir teknik geliştirdi. Bu yöntem, kanserlerin içerisindeki DNA mutasyonlarından kalıplar seçiyor ve gelecekteki genetik değişimleri tahmin etmek için buradan elde ettiği bilgileri kullanıyor.
Tümörlerin sürekli değişen doğasının tedavinin önündeki en büyük zorluklardan biri olduğunu belirten çalışmacılar, bu değişimlerle kanserlerin genellikle ilaca dirençli bir forma dönüştüğünü söylediler.
İlgili Konu:
Fakat doktorlar tümörün nasıl evrimleşeceğini önceden tahmin edebilirlerse, henüz evrimleşme veya direnç geliştirme şansına sahip olmadan erken müdahale edip kanseri durdurabilirler, ve bu sayede hastaların hayatta kalma şansı arttırılabilir.
Ekip ayrıca, belirli tekrarlayan tümör mutasyon dizileri ve hayatta kalma oranları arasında bir bağlantı olduğunu keşfetti.
Bu keşif tekrarlayan DNA mutasyon modellerinin, hastalığın gidişatı için bir gösterge olarak kullanılabileceğini ve gelecekteki tedaviyi şekillendirmeye yardımcı olabileceğini düşündürmektedir.
Örneğin, araştırmacılar 8. kromozomdaki mutasyonların eşlik ettiği ve tümör baskılayan protein p53'ü kodlayan genetik materyalde bir dizi hataya sahip olan meme kanserlerinin, diğer benzer genetik değişikliklere sahip olanlardan daha az süre hayatta kaldıkları sonucunu buldular.
Ekip, benzer hastalardaki tümörler hakkında bilgi aktarımı yapan yeni bir makine öğrenimi tekniği geliştirdi.
Bu yöntem, tümörlerin hem kendi içinde hem de hastalar arasında meydana gelen genetik mutasyon modellerini belirler; ve bir tümörün mutasyon modelini kullanarak başka bir tümörün mutasyonunu tahmin edebilir.
Araştırmacılar akciğer, meme, böbrek ve bağırsak kanseri ile ilişkili önceki çalışmalardan seçilen 178 hastadan 768 tümör örneği kullanmış; tümörlerdeki değişiklikleri doğru bir şekilde saptamak ve karşılaştırmak için sırasıyla her bir kanser türü için verileri ayrı ayrı analiz etmişler.
Yinelenen kalıpları tanımlayarak ve bunları mevcut kanser biyolojisi ve evrimi bilgisiyle birleştirerek, bilim adamlarının tümörün gelecekteki ilerlemesini tahmin etmeleri mümkün olabilir.
Belli kalıplara sahip tümörlerin belirli bir tedaviye direnç geliştirdiği tespit edilirse, bu yeni yöntem hastaların gelecekte direnç geliştirip geliştirmeyeceklerini tahmin etmek için kullanılabilir.
Araştırma Nature Methods dergisinde yayınlandı.
Araştırmayı yöneten ve aynı zamanda ICR'de evrimsel genomikler ve modellemede takım lideri olan Dr. Andrea Sottoriva şunları söyledi: "Güçlü bir yapay zeka aracı geliştirdik... bu araçla, kanserin kozlarından birini yok etmeyi umuyoruz: Sırada ne olacağını bilmeden, tahmin edilemeyecek bir şekilde evrimleşme yeteneği."
"Bize geleceğe bir göz atma şansı veren bu yapay zeka aracını, kanserin bir sonraki hamlesini önceden tahmin ederek daha erken bir aşamada müdahale etmekte kullanabiliriz."
ICR CEO'su Profesör Paul Workman şunları söyledi: "Kanser evrimi, hastalar için daha etkin tedavilerin oluşturulmasında karşılaştığımız en büyük zorluktur."
"Eğer bir tümörün nasıl evrim geçireceğini tahmin edebiliyorsak, adaptasyon ve ilaç direnci gelişmeden önce tedavi değiştirilebilir ve bu bizi kanserin bir adım önüne geçirebilir."
Sonuç
Kanser hücresi sürekli mutasyon geçirme yeteneğindeki sahiptir. Bir sonraki mutasyonu tahmin etmek, etkili kanser tedavilerinin önünü açabilir. Kanser tedavilerindeki en büyük zorluklardan biri de ilaçlara karşı direnç gelişmesidir. Bu yöntem ile ilaçlara direnç tahmin edilerek yeni tedavi planlamaları yapılabilir. Bu çalışma yapay zekanın kanserde kullanımına yönelik "kliniğe" en yakın yaklaşımlarından biridir.
