Sonsuz Ark/ Evrensel Çerçeveye Yolculuk
"UCLA'daki bir ekip, farklı kanser türlerinde hasta sonuçlarını doğru bir şekilde tahmin etmek için epigenetik faktörleri kullanan bir yapay zeka modeli oluşturdu. Bu yenilikçi yaklaşım, geleneksel yöntemlere göre daha iyi tahminler sunmakta ve epigenetiğin kanser tedavisi ve ilerlemesindeki önemini vurgulamaktadır."
AI Cracks the Cancer Code: A New Era of Epigenetic Insights
UCLA araştırmacıları, tümörlerdeki epigenetik faktörleri kodlayan belirli genlerin, kanser türleri arasında klinik sonuçla öngörücü bir ilişkiye sahip olduğunu buldu.
UCLA Health Jonsson Kapsamlı Kanser Merkezi'nden araştırmacılar, epigenetik faktörlere dayanan ve birden fazla kanser türünde hasta sonuçlarını başarılı bir şekilde tahmin edebilen bir yapay zeka (AI) modeli geliştirdiler.
Kanser Tahmininde Epigenetik Faktörler
Araştırmacılar, tümörlerdeki epigenetik faktörlerin (genlerin nasıl açılıp kapandığını etkileyen faktörler) gen ifadesi modellerini inceleyerek, çeşitli kanser türlerinde hasta sonuçlarını kanser derecesi ve evresi gibi geleneksel ölçütlerden daha iyi tahmin etmek için bunları farklı gruplara ayırabileceklerini buldular.
Bugün (15 Kasım) Communications Biology'de açıklanan bu bulgular, kanser tedavisinde histon asetiltransferazlar ve SWI/SNF kromatin yeniden şekillendiricileri gibi epigenetik faktörleri düzenlemeyi amaçlayan hedefe yönelik tedavilerin geliştirilmesine de zemin hazırlamaktadır.
Genetik Mutasyonların Ötesinde Kanseri Anlamak
Moleküler, hücre ve gelişim biyolojisi profesörü ve UCLA Health Jonsson Kapsamlı Kanser Merkezi ve UCLA'daki Eli ve Edythe Broad Rejeneratif Tıp ve Kök Hücre Araştırmaları Merkezi üyesi olan eş kıdemli yazar Hilary Coller, "Geleneksel olarak kanser, öncelikle onkogenler veya tümör baskılayıcılar içindeki genetik mutasyonların bir sonucu olarak görülmüştür" diyor.
"Bununla birlikte, gelişmiş yeni nesil dizileme teknolojilerinin ortaya çıkması, kromatinin durumunun ve bu durumu koruyan epigenetik faktörlerin seviyelerinin kanser ve kanserin ilerlemesi için önemli olduğunu daha fazla insanın fark etmesini sağladı. Histon proteinlerinin modifiye edilip edilmediği veya DNA'nın nükleik asit bazlarının ekstra metil grupları içerip içermediği gibi kromatin durumunun kanser sonuçlarını etkileyebilecek farklı yönleri vardır. Tümörler arasındaki bu farklılıkları anlamak, bazı hastaların tedavilere neden farklı yanıt verdiği ve sonuçlarının neden değiştiği hakkında daha fazla bilgi edinmemize yardımcı olabilir."
Önceki çalışmalar epigenetik faktörleri kodlayan genlerdeki mutasyonların bir bireyin kansere yatkınlığını etkileyebileceğini göstermiş olsa da, bu faktörlerin seviyelerinin kanser ilerlemesini nasıl etkilediği hakkında çok az şey bilinmektedir. Coller, bu bilgi boşluğunun epigenetiğin hasta sonuçlarını nasıl etkilediğini tam olarak anlamak için çok önemli olduğunu belirtti.
Epigenetik Modeller ve Klinik Sonuçlar
Epigenetik modeller ile klinik sonuçlar arasında bir ilişki olup olmadığını görmek için araştırmacılar, 24 farklı kanser türünden tümörleri farklı kümelere sınıflandırmak üzere 720 epigenetik faktörün ifade modellerini analiz ettiler.
Ekip, 24 yetişkin kanser türünden 10'u için kümelerin progresyonsuz sağkalım, hastalığa özgü sağkalım ve genel sağkalım dahil olmak üzere hasta sonuçlarında önemli farklılıklarla ilişkili olduğunu buldu.
Bu durum özellikle adrenokortikal karsinom, böbrek berrak hücreli karsinomu, beyin düşük dereceli gliomu, karaciğer hepatosellüler karsinomu ve akciğer adenokarsinomu için geçerli olup, farklılıklar tüm sağkalım ölçümleri için anlamlıdır.
Sonuçları kötü olan kümeler daha yüksek kanser evresi, daha büyük tümör boyutu veya daha ciddi yayılma göstergelerine sahip olma eğilimindeydi.
Çalışmanın eş kıdemli yazarı ve Coller laboratuvarında yardımcı proje bilimcisi olan Mithun Mitra, "Epigenetik bir faktörün prognostik etkinliğinin kanser türünün köken dokusuna bağlı olduğunu gördük" diyor. "Bu bağlantıyı analiz ettiğimiz birkaç pediatrik kanser türünde bile gördük. Bu durum, bu faktörleri terapötik olarak hedeflemenin kansere özgü uygunluğuna karar vermede yardımcı olabilir."
Hasta Sonuçlarını Tahmin Etmek için Yapay Zeka Modeli
Ekip daha sonra hasta sonuçlarını tahmin etmek üzere bir yapay zeka modelini eğitmek ve test etmek için epigenetik faktör gen ifade düzeylerini kullandı. Bu model, sağkalım ölçümlerinde önemli farklılıklar gösteren beş kanser türü için neler olabileceğini tahmin etmek üzere özel olarak tasarlanmıştır.
Bilim insanları, modelin bu beş kanser türüne sahip hastaları başarılı bir şekilde iki gruba ayırabildiğini buldu: daha iyi sonuç alma şansı önemli ölçüde daha yüksek olan bir grup ve daha kötü sonuç alma şansı daha yüksek olan bir grup.
Ayrıca, YZ modeli için en önemli olan genlerin, kümeyi tanımlayan imza genlerle önemli ölçüde örtüştüğünü gördüler.
Daha Geniş Uygulama Potansiyeli
Mitra, "Pan-kanser YZ modeli, TCGA kohortundaki yetişkin hastalar üzerinde eğitilmiş ve test edilmiştir ve geniş uygulanabilirliğini keşfetmek için bunu diğer bağımsız veri kümeleri üzerinde test etmek iyi olacaktır" diyor. "Yetişkin kanserleri üzerine inşa edilen modellere kıyasla karar verme sürecini hangi faktörlerin etkilediğini görmek için pediatrik kanserler için de benzer epigenetik faktör temelli modeller oluşturulabilir."
UCLA Biyoinformatik Bölümlerarası Programında yüksek lisans öğrencisi olan çalışmanın ilk yazarı Michael Cheng, "Araştırmamız, prognostik epigenetik faktörlerin kamuya açık listeleri aracılığıyla oluşturulabilecek benzer yapay zeka modelleri için bir yol haritası sağlamaya yardımcı oluyor" diyor. "Yol haritası, farklı kanser türlerinde belirli etkili faktörlerin nasıl belirleneceğini gösteriyor ve kanser tedavisi için belirli hedeflerin tahmin edilmesinde heyecan verici bir potansiyel içeriyor."
Araştırma kısmen Ulusal Kanser Enstitüsü, Kanser Araştırma Enstitüsü, Melanom Araştırma İttifakı, Melanom Araştırma Vakfı, Ulusal Sağlık Enstitüleri ve Prostat Kanserinde UCLA Spore tarafından sağlanan hibelerle finanse edilmiştir.
UNIVERSITY OF CALIFORNIA - LOS ANGELES HEALTH SCIENCES, 16 KASIM 2023, SciTechDaily
Mustafa Tamer, 17.01.2024, Sonsuz Ark, Çeviri, Bilim ve Teknoloji, Aklın Merdivenleri
Referans: 16 Kasım 2023, İletişim Biyolojisi.DOI: 10.1038/s42003-023-05459-w
- Sonsuz Ark'ta yayınlanan yazılardan yazarları sorumludur.
- Sonsuz Ark linki verilerek kısmen alıntı yapılabilir.
- Sonsuz Ark yayınları Sonsuz Ark manifestosuna aykırı yayın yapan sitelerde yayınlanamaz.
- Sonsuz Ark Yayınlarının Kullanımına İlişkin Önemli Duyuru için lütfen tıklayınız.