Çığır Açan Yazılım Yapay Zeka Kullanarak Sanal Tümörleri Büyütebilir ve Tedavi Edebilir

Çığır açan yeni araştırmalar, yapay zeka için kanser hücrelerini daha verimli bir şekilde hedef alan nano boyuttaki ilaçları geliştirmenin önünü açıyor. EVONANO platformu, bilim insanlarının sanal tümörleri büyütmelerine ve bunları tedavi etmek için nanopartiküllerin tasarımını otomatik olarak optimize etmek adına yapay zekayı kullanmalarına olanak sağlar.

Sanal tümörleri büyütme ve tedavi etme yeteneği, kanser için yeni tedaviler geliştirmeye yönelik önemli bir adımdır. Bilim insanları, laboratuvarda veya hastalarda test edilmeden önce nanoparçacık bazlı ilaçların tasarımını optimize etmek için sanal tümörleri kullanabilirler.

Nature dergisi Computational Materials'da yayımlanan “Kanser Tedavisinde Nano Taşıyıcılarının Otomatik Keşfi İçin Evrimsel Hesaplama Platformu” adlı makale araştırması, Bristol Üniversitesi'nden Dr. Sabine Hauert ve Dr. Namid Stillman'ın da bulunduğu Avrupa projesi EVONANO'nun sonucudur ve Novi Sad Üniversitesi'nden Dr. Igor Balaz tarafından yönetilmektedir.

“Simülasyonlar, birçok tedaviyi çok hızlı ve çok çeşitli tümörler için test etmemizi sağlıyor. Hastalığın karmaşık doğası göz önüne alındığında hala sanal tümörler yapmanın ilk aşamalarındayız, ancak umut, bu basit dijital tümörlerin bile kanser için nano boyuttaki ilaçları daha verimli bir şekilde tasarlamamıza yardımcı olabileceğidir” dedi, Dr. Hauert, sanal tümörleri büyütmek ve tedavi etmek için yazılıma sahip olmanın hedeflenen kanser tedavilerinin geliştirilmesinde yararlı olabileceğini söyledi.

Dr. Hauert, “Gelecekte, bir hastanın sahip olduğu tümörün dijital ikizini oluşturmak, kapsamlı deneme yanılma veya laboratuvar çalışmalarına ihtiyaç duymadan, ihtiyaçları için uzmanlaşmış yeni nanoparçacık tedavilerinin tasarlanmasını sağlayabilir; bu ise genellikle maliyetlidir ve bireysel hastalar için uygun çözümleri hızlı bir şekilde yineleme yeteneğinde sınırlıdır.” dedi.

Nanopartikül bazlı ilaçlar, kanser hücrelerinin daha iyi hedeflenmesi için potansiyele sahiptir. Bunun nedeni, nanopartiküllerin ilaçları tümörlere taşımak için tasarlanabilen küçük araçlar olmasıdır. Tasarımları vücutta hareket etme ve kanser hücrelerini doğru şekilde hedefleme yeteneklerini değiştirir. Örneğin bir biyomühendis nanoparçacığın boyutunu, yükünü veya malzemesini değiştirebilir, nanoparçacıkları kanser hücreleri tarafından tanınmasını kolaylaştıran moleküllerle kaplayabilir veya kanser hücrelerini öldürmek için farklı ilaçlarla yükleyebilir.

Ekip, yeni EVONANO platformunu kullanarak, basit tümörleri ve bazen tedavisi zor olan ve bazı kanser hastalarının nüksetmesine yol açan kanser kök hücrelerine sahip daha karmaşık tümörleri simüle edebildi. Strateji, önceki araştırmalarda çalıştığı bilinen nanoparçacık tasarımlarını ve nanoparçacık tasarımı için potansiyel yeni stratejileri tanımladı.

Dr. Balaz'ın vurguladığı gibi: "EVONANO'da geliştirdiğimiz araç, çeşitli tümör senaryoları için nanopartiküllerin etkinliğine ilişkin hipotezleri test etmek açısından zengin bir platformu temsil ediyor. Nanoparçacık parametrelerinin ayarlanmasının fizyolojik etkisi artık deneysel olarak elde edilmesi neredeyse imkansız olan ayrıntı düzeyinde simüle edilebilir.” Zorluk o zaman doğru nanoparçacığı tasarlamaktır. Araştırmacılar, yapay evrim adı verilen bir makine öğrenme tekniği kullanarak, potansiyel yan etkileri sınırlamak için sağlıklı hücreleri korurken test edilen tüm senaryoları tedavi edene kadar nanoparçacık tasarımlarını hassas bir şekilde ayarlıyorlar.

Makalenin baş yazarı Dr. Balaz ile birlikte Dr. Stillman şunları söyledi: "Bu, son üç yılda Avrupa'daki hesaplamalı araştırmacıları içeren büyük bir ekip çalışmasıydı. Bunun, kanseri tedavi etmenin yeni ve heyecan verici yollarını bulmak için bilgisayar simülasyonlarını makine öğrenimi ile birleştirmenin gücünü gösterdiğini düşünüyorum.”

Gelecekte, ekip, tümörlerinin sanal versiyonlarını büyütmek için bireysel hastalardan gelen verileri kullanarak dijital ikizleri gerçeğe yaklaştırmak ve daha sonra kendileri için doğru olan tedavileri optimize etmek için böyle bir platform kullanmayı hedefliyor. Yakın vadede, platform laboratuvarda test edilebilecek yeni nanoparçacık stratejilerini keşfetmek için kullanılacak. Yazılım açık kaynaklıdır, bu nedenle diğer araştırmacıların kendi yapay zeka destekli kanser nano ilaçlarını oluşturmak için kullanacakları umudu da vardır. “Klinik uygulamaya daha yakın olmak için, gelecekteki çalışmalarımızda tümör heterojenitesini ve ilaç direncinin ortaya çıkışını çoğaltmaya odaklanacağız. Bunların katı tümörler için kanser tedavisinin neden sıklıkla başarısız olduğunun en önemli yönleri olduğuna inanıyoruz." dedi.

Kaynaklar ve İleri Okuma

1. https://www.bristol.ac.uk/news/2021/september/evonano.html

2. https://medium.com/vsinghbisen/how-does-ai-detect-cancer-in-lung-skin-prostate-breast-and-ovary-ecd234a4d7d9