<div data-path-to-node="1">"STING" adı verilen sistem; dijital ikiz, derin öğrenme ve sentetik (yapay) hasta modellerini bir arada kullanarak hem mevcut tedavi süreçlerini hızlandırıyor hem de kansere karşı umut vadeden yeni ilaç adaylarını gün yüzüne çıkarıyor.</div> <h3 data-path-to-node="3">TÜBİTAK Destekli Proje Geleceğin Sağlık Teknolojisine Göz Kırpıyor</h3> <div data-path-to-node="4">Süleyman Demirel Üniversitesi (SDÜ) Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Utku Köse'nin yürütücülüğünü üstlendiği "STING: Dijital İkiz Yönelimli Derin Öğrenme ile Çocukluk Çağı Akut Lösemisi için İlaç Yeniden Konumlandırma Karar Destek Sistemi Geliştirilmesi" projesi, "TÜBİTAK 1001" programı kapsamında desteklenerek başarıyla hayata geçirildi.</div> <div data-path-to-node="5">Sistemin aktif ve araştırmacıların kullanımına açık olduğunu müjdeleyen Prof. Dr. Utku Köse, projenin tıp dünyasındaki önemini şu sözlerle aktardı:</div> <div data-path-to-node="6,0">"Fiziksel hastalar olmadan, çocukluk çağı akut lösemisi gibi günümüzün en kritik kanser türlerinden biri odağında tedavi nasıl şekillenebilir? Çok farklı profillerde ne tür başarılar veya riskler vardır? Sentetik (yapay) hastalarda elde ettiğimiz bulgular yardımıyla geleceğin tedavi süreçlerini şekillendirecek bir sistem elde etmiş olduk. Hekimler ve uzmanlar, bu sistemden aldıkları bulgularla zamandan kazanarak tedavi süreçlerini daha da iyileştirecek. Bu, insan-yapay zeka iş birliğini üst düzeye ulaştıran bir sistemdir."</div> <h3 data-path-to-node="7">1000 Yapay Hasta Üzerinde Denendi: FDA Onaylı İki Yeni İlaç Adayı Bulundu</h3> <div data-path-to-node="8">Proje kapsamında, fiziksel bir hastaya ihtiyaç duyulmadan tamamen yapay zeka tarafından üretilen yaklaşık 1000 sentetik hasta profili üzerinden simülasyonlar gerçekleştirildi. Derin öğrenme modelleri sayesinde, ALL tedavisinin farklı hasta gruplarındaki olası yansımaları önceden test edildi.</div> <div data-path-to-node="9">Bu testler sonucunda, normalde farklı hastalıkların tedavisinde kullanılan ve ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) tarafından halihazırda onaylanmış olan <strong data-index-in-node="148" data-path-to-node="9">iki ilacın</strong> lösemi tedavisinde de güçlü bir potansiyel taşıdığı keşfedildi. Yapılan dijital simülasyonlarda, bu iki ilaç mevcut lösemi protokollerine eklendiğinde tedavi başarısının önemli ölçüde arttığı gözlemlendi.</div> <h3 data-path-to-node="10">STING’in Hücreden Doza Uzanan 5 Katmanlı Yapay Zeka Mimarisi</h3> <div data-path-to-node="11">Lösemi mücadelesinde hekimlerin en büyük dijital yardımcısı olmaya aday STING sistemi, birbirine entegre 5 karmaşık katmandan oluşuyor ve şu şekilde çalışıyor:</div> <div data-path-to-node="12,0,0"><strong data-index-in-node="0" data-path-to-node="12,0,0">314 Binden Fazla Veri Hücresi:</strong> İlk aşamada 314 bini aşkın ilaç-protein verisiyle eğitilen sistem, moleküler düzeyde güçlü bağ kurabilen ve lösemiye iyi gelebilecek ilaç bileşiklerini tarayarak öne çıkarıyor.</div> <div data-path-to-node="12,1,0"><strong data-index-in-node="0" data-path-to-node="12,1,0">Özgün Tedavi Protokolleri:</strong> Araştırmacılara, uluslararası standart tedavi yöntemlerinin yanı sıra tamamen hastaya özgü, yeni nesil dijital tedavi uygulama takvimleri tasarlama fırsatı sunuyor.</div> <div data-path-to-node="12,2,0"><strong data-index-in-node="0" data-path-to-node="12,2,0">Kişiselleştirilmiş Doz Hesaplama:</strong> Sistem; yapay zekanın belirlediği tedavi planını gerçek hastanın yaşı, kilosu, genetik haritası, D vitamini düzeyi ve yaşam tarzıyla birleştirerek "farmakokinetik" simülasyonlardan geçiriyor. Ardından genetik algoritmalar devreye girerek o hasta için milimetrik, en doğru ilaç dozunu hesaplıyor.</div> <div data-path-to-node="13">Sistemin kesinlikle hekimlerin yerine karar veren bir yapı olmadığını vurgulayan uzmanlar, STING'in doktorlara muazzam bir zaman avantajı sağlayarak kanser araştırmalarında teşhis ve tedavi kalitesini maksimuma çıkaracağını belirtiyor.</div> <h5 data-path-to-node="14">haber: Mehmet Reyhanlı</h5>