Karadeniz Teknik Üniversitesince geliştirilen proje, akciğer kanseri tedavisinde, yapay zeka kullanılarak görevleri belirlenen proteinlerle yeni ilaçların keşfedilmesine yardımcı olacak.
KTÜ Tıp Fakültesi Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Anabilim Dalı Öğretim üyeleri yöneticiliğinde geliştirilen, "Kanserde İmmünoterapi Etkinliğinin İyileştirilmesine Yönelik Makine Öğrenmesine Dayalı Yeni Gen Keşfi ve İlaç Yeniden Konumlandırma Platformunun Geliştirilmesi" adlı TÜBİTAK projesi, akciğer kanserine yönelik yeni ilaçların yapay zekayla keşfini amaçlıyor.
11 üniversiteden akademisyen ve araştırmacıların yer aldığı projenin ilk aşamasında, immünoterapiye (bağışıklık sisteminin kanser hücreleri ile savaşmasını sağlayan tedavi türü) dirençli kanserlerin bağışıklık sisteminden kaçış mekanizmaları araştırıldı.
Bu kapsamda da yapay zeka yoluyla söz konusu kaçışı sağlayan mekanizmalarda yer alan temel proteinler keşfedildi. Bu proteinlerin listesi, proje ortaklarıyla paylaşıldı.
Yaklaşık 2 yıllık bir süreçte gerçekleştirilen çalışmanın ilk bulguları, "Learning functional properties of proteins with language models" başlığıyla uluslararası "Nature Machine Intelligence" dergisinde yayımlandı.
Çalışmanın akciğer kanseri tedavisinde yeni ilaçların keşfedilmesine yardımcı olması hedefleniyor.
"Kanser hücreleri bağışıklık sisteminden kaçabiliyor"
Proje yöneticisi KTÜ Tıp Fakültesi Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Kemal Turhan, immünoterapi çok umut vadeden bir yöntem olmasına rağmen kanser hücrelerinin bağışıklık sisteminden kaçabildiğini söyledi.
Turhan, "Projenin temel amacı, bağışıklık sisteminden kaçan ve immünoterapiye dirençli akciğer kanserleri için yapay zeka kullanarak yeni ilaç hedefleri keşfetmek ve aday ilaçlar tahmin etmektir. Bunu klasik yöntemlerle gerçekleştirdiğinizde yeni bir kanser ilacı ortalama 10 yılda ve 1 milyar dolar maliyetle geliştirilmektedir. Dolayısıyla projemizin özü yapay zeka ile zaman ve maliyetlerden tasarruf sağlamaktır. Dergide yayınlanan çalışmamızda da yeni ilaç hedeflerinin belirlenmesinde kullanılabilecek en başarılı yapay zeka metotlarını ortaya çıkarmayı hedefledik."
"Olabilecek en iyi ilaç hedefi protein adayları bulundu"
Turhan, bu kapsamda projede paydaşların kullanabileceği ilaç hedeflerini tahmin ettiklerine dikkati çekerek şöyle devam etti:
"Protein seçiminde tabii ki yapay zekanın çok sayıda ve çeşitlilikte yöntemleri arasında hangilerinin kullanılabileceğini göstermeye yönelik çalışmamız çok önemliydi. Dünyaca ünlü ve alanının en iyisi dergide bu çalışma yayınlanmış oldu. Bu benim ve ekibim için son derece önemli ve gurur vericidir. Amacımız gerçekten dünya bilimine katkıda bulunurken, Türkiye'de bu başarıları gerçekleştirebilecek genç araştırmacıların olduğunu göstermekti."
İmmünoterapinin önemine işaret eden Prof. Dr. Turhan, "İmmünoterapide kullanılan ilaçlara ek olarak bu kaçış mekanizmalarının önüne geçecek ve tümör hücrelerinin bağışıklık sisteminden kaçmalarına engel olacak yeni ilaçlar bulunulabilir. Ana hedefimiz, proje kapsamında ve proje sonrası çalışmalarla kanser tedavisinde doğrudan kullanılacak yeni ilaçları keşfetmek. Süreç zaten bizi oraya götürüyor. " diye konuştu.
"Bu dergide Türkiye'den yayımlanan ilk çalışma"
KTÜ'den Arş. Gör. Serbülent Ünsal da projede 11 farklı kurumla üniversite araştırma enstitüleri dahil olmak üzere iş birliği yaptıklarını söyledi.
Çalışmanın sorumlu yazarlığını Hacettepe Üniversitesinden Doç. Dr. Tunca Doğan'ın yaptığını dile getiren Ünsal, ODTÜ'den Dr. Öğr. Üyesi Aybar Can Acar'ın çalışmaya birincil derecede katkı veren isimler arasında yer aldığını belirtti.
Ünsal, amaçlarının kanserin bağışıklık sisteminden kaçışına yönelik yeni mekanizmaları keşfetmek ve bu mekanizmalara yönelik ilaçlar bulmak olduğunu ifade ederek, "Çalışmamız dünyaca ünlü Nature Machine Intelligence dergisinde yayımlandı. Çalışmamız, bu dergide Türkiye'den yayımlanan ilk çalışma." dedi.