Meme kanserinde erken teşhis ve kişiye özel tedaviye yönelik yeni proje çalışması
Meme kanserinde erken evrede tanı ve teşhisle bireye özgü ve hedefe yönelik ilaç geliştirilmesinin yolunu açmayı hedefleyen Nişantaşı Üniversitesi öğretim üyesi Doç. Dr.
Meme kanserinde erken evrede tanı ve teşhisle bireye özgü ve hedefe yönelik ilaç geliştirilmesinin yolunu açmayı hedefleyen Nişantaşı Üniversitesi öğretim üyesi Doç. Dr. Zeynep Birsu Çinçin, "Biomachine isimli projeyle, meme kanseri hastalarının klinik verilerinin hastalık gelişimi sürecinde rol oynayan genetik veri setleri ile makine öğrenme tabanlı inovatif tanı ve tarama sistemi geliştirilecektir. Bahsedilen sistem ile hastalığın erken evrede teşhis ve tedavisini öngörebilen biyobelirteç tabanlı kişiye özgü tedavi çalışmalarına öncülük edilmesi amaçlanmaktadır" dedi.
Nişantaşı Üniversitesi Genetik ve Biyomühendislik Öğretim Üyesi ve NishNova Yöneticisi Doç.Dr. Zeynep Birsu Çinçin'in yürüttüğü Biomachine projesinin, 2020 yılında TEKNOFEST Biyoteknoloji Fikir Kategorisi kapsamındaki çalışmalar sırasında Nişantaşı Üniversitesi Genetik ve Biyomühendislik öğrencisi Özlem Mutlu ile beraber geliştirildiği kaydedildi. Proje geliştirme sürecinde olan çalışmanın, marka ve patent başvurularının yapıldığı bildirildi.
KADINLARDA DÜNYADA EN FAZLA GÖRÜLEN KANSER TÜRÜ
Tüm dünyayı etkileyen bu kanser türüne dair açıklamalarda bulunan Doç.Dr. Zeynep Birsu Çinçin şu ifadeleri kullandı:
"Meme kanseri dünya çapında kadınlarda görülen kanser nedenli ölümler arasında birinci sırada bulunmaktadır. Meme kanseri tedavisinde erken teşhis ve tanının sağ kalım ile yüksek oranda ilişkili olduğu gösterilmiştir. Hastalığın erken evrelerinde 5 yıllık sağ kalım oranı yüzde 90'lara kadar yükselebilirken, bu oran hastalığın ileri evrelerinde kanser hücrelerinin hızlı yayılım göstermesi nedeniyle yüzde 20'ye düşmektedir."
Meme kanserine karşı en önemli yöntemin erken teşhis olduğunu vurgulayan Çinçin; "Meme kanserinin tanımlanmasında, özellikle 40-50 yaş arası risk grubunda bulunan kadınlar için en sık kullanılan yöntem mamografi taramasıdır. Bununla birlikte, mamografi görüntülerinin doğru analizi konusunda çelişkili yaklaşımlar bulunmaktadır. Görüntüleme sırasında yaşanılan çeşitli sorunlar ile yanlış tanının hastalığın ilerlemesine neden olduğu ve tedaviyi zorlaştırdığı ileri sürülmektedir. Meme kanseri ileri evresinde tümörün geniş alana yaygınlık göstermesi nedeniyle ileri evre hastalığın teşhisi için özgün tarama testlerinin de yapılması gereklidir. Bu nedenle hastalık ilişkili yeni ve etkili biyobelirteçlerin geliştirilmesi, hasta yaşamı için hayati önem taşıdığı için projemizin önemi daha da artıyor" diye konuştu.
KANSERE VERİ ODAKLI, BÜTÜNCÜL YAKLAŞIMIN ÖNEMİ ARTIYOR
Biyoloji alanındaki son yıllarda görülen gelişmelerin, kanser gelişiminde etkili genlerin belirlenmesinin ve ilişkilendirilmesinin yeni fırsatları da beraberinde getireceğini ifade eden Çinçin, "Biyoinformatik bilimi, gen aktivasyonu ve inhibisyonu ile kanser gelişiminde etkili olan biyolojik aktivite değişimleri arasındaki bağlantının kurulması için önemli bir platform oluşturmuştur. Biyolojik değişimlere neden olan mutasyonel ve ekspresyonel değişikliklerin biyoinformatiksel yöntemler kullanılarak incelenmesi ve değişimlerin hastalık gelişimi ile ilişkilendirilmesi erken evre tanı için önemli bir aşama kaydedilmesini sağlayacaktır" ifadelerini kullandı.
BİREYE ÖZGÜ VE HEDEFE YÖNELİK İLAÇ GELİŞTİRME İMKANI
Doç.Dr. Zeynep Birsu Çinçin projenin yaratacağı farklar ile ilgili şu ifadeleri kullandı:
"Nişantaşı Üniversitesi'nde yürüttüğümüz proje ile meme kanserinin erken evrede tanı ve teşhisi için klinik veriler ile biyoinformatik sistemlerin bütüncül bir yaklaşım ile değerlendirilmesini sağlamayı hedefliyoruz. Bu yaklaşım, bireye özgü ve hedefe yönelik ilaç geliştirilme çalışmaları için yeni bir dönemin başlamasına neden olacaktır. Günümüzde, kanser hastalarının patolojik, radyolojik ve genetik analiz sonuçlarının klinik veriler ile bütüncül olarak değerlendirilmesini sağlayan kişisel bir tanı sistemi henüz geliştirilmemiştir. Bilgisayarlı patoloji, radyoloji ve genetik analizlerin ortak bir makine öğrenme algoritması geliştirilerek sistemsel analizi, meme kanserinin erken tedavisi için kullanılacak yeni ilaçların keşfi ve geliştirilmesi çalışmalarını hızlandıracağına inancımız tam."
