Mide kanserine yapay zekayla 3 saatte tanı konulabilecek

Karabük Üniversitesi (KBÜ) Mühendislik Fakültesi Tıp Mühendisliği Bölümünde görevli akademisyenler, mide kanserinin hızlı ve doğru tanısı için yeni bir yöntem geliştirdi.

KBÜ Mühendislik Fakültesi Tıp Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Hacı Mehmet Kayılı ve Dr. Öğretim Üyesi Hakan Yılmaz öncülüğünde yapılan çalışmalar neticesinde 3 saatlik bir analizle kanser tanısının konulabilecek. Klasik yöntemlerle en az bir haftada patoloji biriminden çıkan sonuç, makine öğrenmesi ve glikomik teknolojiler ile sadece 3 saatlik bir analizle elde edilebilecek. Bu yöntem, kanser hücrelerinin glikomik profillerinin incelenmesine dayanarak kanserin çok daha hızlı ve klasik biyokimyasal analizler ile tespit edilebilmesini sağlayacak.

Bu teknolojilerin kanser teşhisinde ve tedavisinde gelecekte daha sık kullanılabilir hale geleceğini belirten Kayılı ve Yılmaz, farklı kanser türleri üzerinde de çalışmalarının devam ettiğini ve özellikle kan örnekleri üzerinde yapılacak çalışmalar ile erken evrede kanseri yakalamanın mümkün olabileceğini ifade etti.

Mide kanserinin tanısını daha hızlı ve doğru yapabilmek için biyoanalitik bir yöntem geliştirdiklerini söyleyen Doç. Dr. Kayılı, 'Mide kanseri ülkemizde ve dünyada en sık görülen kanser türlerinden biridir, görülmesi oldukça yüksektir. Erken tanı konulduğu taktirde kanser tedavisi oldukça verimli olmaktadır. Bizim geliştirdiğimiz yöntemi ise mide kanserinin tanısını daha hızlı ve doğru yapabilmek için biyoanalitik bir yöntem olarak geliştirdik. Normalde konvansiyonel yöntemlerle mide kanseri tanısında endoskopi yöntemi kullanılmaktadır. Hastadan alınan örnekler patoloji birimine iletilmektedir ve burada bir hafta gibi bir sürede sonuçlar çıkmaktadır. Bizim geliştirdiğimiz yöntem ise biyoanalitik, biyokimyasal bir yöntem. Bu yöntemle patolojik bir analize gerek kalmadan mide kanseri tanısı 3 saatlik bir süre içerisinde konulabilmektedir. Böylelikle çok daha hızlı bir şekilde hastalara tanı konulup tedavi süreci hızlı bir şekilde başlayabilmektedir' dedi.

Kayılı, çalışmada kullanılan yönteme ilişkin olarak, 'Patoloji birimine dokular ilave ediliyor. Biz dokuların içerisinde meydana gelen modifikasyonları inceleyerek bu sonuca vardık. Protein modifikasyonları kanser gelişimi süresi içerisinde değişebilmektedir. Kansere özgü profiller açığa çıkmaktadır. Bizim hedefimiz burada kansere özgü profilleri belirlemek ve bunu yapay zeka araçları kullanarak hızlı bir şekilde tanıya dökebilmek' diye konuştu.

Diğer kanser türleri içinde geliştirilecek

Elde edilen bu başarılı sonuçlar neticesinde 'Kraliyet Kimya Topluluğu' (Royal Society of Chemistry) tarafından sunulan yüksek etki değerli bir bilimsel dergi olan Analyst’te yayımlanmaya kabul gördüğünü belirten Kayılı, şunları kaydetti:

'Bu çalışmaları ilerleyen zamanlarda biz diğer kanser türlerini içerecek şekilde genişletmeyi planlıyoruz. Özellikle ’biyosıvılar’ dediğimiz kan, tükürük ve idrar gibi örneklerde de çalışmayı genişleterek daha fazla kanserin hızlı bir şekilde taranmasını ve böylelikle hızlı tanı konularak tedavi süreçlerinin hızlı bir şekilde başlatılmasını hedefliyoruz. Bu çalışmalar öncü çalışmalar. Tanı kitine dönüşebilmesi için çok daha uluslararası çalışmaların yapılması gerekmektedir. Yurt dışındaki örneklemler kullanılarak uluslararası örneklem ağı kurularak bizim burada elde ettiğimiz sonuçların doğruluğu tespit edildiği takdirde, biz bunun olacağına inanıyoruz. Dolayısıyla bu artık bir kit haline gelecek ve dünyada kullanılma imkanı olabilecek bir biyokimyasal yöntem olarak kabul edilebilir hale gelecektir.”

'Bir haftalık süreyi 3 saate indirdik'

Hakan Yılmaz ise oluşturdukları veri seti sayesinde yüzde 96 civarında doğruluk oranı yakaladıklarını ve ilerleyen süreçte farklı kanser türlerinde farklı teknikleri deneyerek çok daha iyi sonuçlar elde etmeyi hedeflediklerini anlatarak, 'Sağlıkta ön tanı kısmında biz makine öğrenmesi teknolojilerini çokça kullanıyoruz. Bu yaptığımız çalışmada da glikomik profillerin incelenmesi sonucunda elde ettiğimiz parametreleri bir makine öğrenmesi algoritmasına tabi tuttuk. 33 tane kanserli dokudan ve 31 tane normal dokudan aldığımız örnekleri çoğaltarak 250 tane örnekten oluşan bir veri seti oluşturduk. Bu veri seti ile birlikte biz sınıflandırma uyguladık. Bu sınıflandırma sonucunda da çapraz doğrulmalarımızı gerçekleştirerek yüzde 96 civarında bir doğruluk oranı yakaladık. Baktığınızda yüksek bir oran. Dolayısıyla da yaklaşık bir hafta süren kanser ön tanısı sürecini 3 saatlik bir süreye indirmiş olduk. Bunu da şu an yüksek bir başarı ile gerçekleştirebiliyoruz” ifadelerini kullandı.

Çalışmanın bir başlangıç olduğunu dile getiren Dr. Öğr. Üyesi Yılmaz, 'Umuyoruz ki ilerleyen süreçte farklı kanser türlerinde farklı teknikleri deneyerek çok daha iyi sonuçlar elde etmeyi ve bunu da ülkemiz insanlarıyla paylaşmayı planlıyoruz' şeklinde konuştu.

Kayılı ve Yılmaz’ın öncülüğünde yapılan çalışmaya KBÜ Tıp Fakültesi Öğretim Üyesi Dr. Öğretim Üyesi Harun Erol, Hacettepe Üniversitesi Öğretim Üyesi Prof. Dr. Bekir Salih ve KBÜ Biyomedikal Mühendisliği yüksek lisans mezunu Deniz Baran Demirhan da destek oldu.