Araştırma ve Raporlar

KANSER İLAÇLARININ YAN ETKİLERİ AR-GE AŞAMASINDA TESPİT EDİLECEK

Kanserin en etkili tedavi yöntemi kemoterapide kullanılan ilaçlar, vücuttaki sağlıklı hücrelere de zarar vererek hiç istenmeyen sonuçlar doğurabiliyor. İstanbul Bilgi Üniversitesi Genetik ve Biyomühendislik Bölümü mezunları konuyla ilgili umut veren bir yöntem geliştirdi. Artık kanser ilaçlarının yol açabileceği olası yan etkiler Ar-Ge aşamasındayken tespit edilebilecek.

İstanbul Bilgi Üniversitesi Genetik ve Biyomühendislik Bölümü mezunları Melisa Tüncer ve Arzu Çakır’ın, öğretim üyeleri Dr. Özlem Ulucan Açan ve Dr. Hilal Taymaz Nikerel’in danışmanlığında yürüttükleri TÜBİTAK destekli projeyle, kemoterapi ilaçlarının yan etkilerinin nasıl oluştuğu belirlenecek. Araştırma bu alanda Türkiye’de bir ilk.

Dr. Hilal Taymaz Nikerel

“24 GEN KEMOTERAPİ İLAÇLARININ YAN ETKİLERİYLE İLİŞKİLİ”
Dr. Hilal Taymaz Nikerel, makine öğrenmesi ve veri madenciliği metotlarından yararlanıldığını belirttiği araştırma projesi hakkında şu bilgileri aktardı: “İnsanda yaklaşık 22 bin gen olduğu tahmin ediliyor. Kullandığımız ilaçlar genlerimizin anlatım seviyesini değiştirebilir. Çalışmamız kapsamında kemoterapi ilaçlarının gen anlatım seviyelerinde neden olduğu bu değişiklikleri inceleyerek hangi genlerin hangi yan etkilerle ilişkili olduğunu tespit ettik. 22 bin gen arasında makine öğrenmesi algoritması yoluyla 24 genin kemoterapi ilaçlarının yan etkileriyle ilişkili olduğunu saptadık.” Nikerel, bu verinin “kemoterapi tedavisindeki ilaçların yan etkilerinin azaltılabilmesi için yürütülecek çalışmalara rehber” niteliğinde olduğunun altını çizdi.

Dr. Özlem Ulucan Açan

GELİŞİM AŞAMASINDAKİ KANSER İLAÇLARI AÇISINDAN ÇOK ÖNEMLİ
İstatiksel modelin kanser ilaçları henüz tasarım aşamasındayken devreye gireceğini vurgulayan Dr. Özlem Ulucan Açan ise şunları söyledi: “İlaçlar geliştirildikten sonra yan etkileri olsa da piyasadan çekilmeyebiliyor. İlacın faydası yan etkisinden fazla olduğu için o ilaç kullanılmaya devam ediyor. Yeni geliştirilecek kanser ilaçlarında bu model yardımıyla ilacın toksisiteye, ödeme, saç dökülmesine, ishale neden olup olmayacağını anlamak mümkün olacak.” Açan, yöntem sayesinde yan etkileri saptanan ilaçlarla ilgili çalışmaların sonlandırılacağını ve böylelikle hem zaman hem de maliyat açısından kazançlı çıkılacağını kaydetti.

“EN FAZLA GÖRÜLEN YAN ETKİLER SAÇ DÖKÜLMESİ, İSHAL VE ÖDEME ODAKLANDIK”
İstanbul Bilgi Üniversitesi Genetik ve Biyomühendislik Bölümü mezunları Melisa Tüncer ve Arzu Çakır çalışma sırasında en yaygın yan etkiye sahip 13 kanser ilacının en fazla görülen yan etkilerinden saç dökülmesi, ishal ve ödeme odaklandıklarını dile getirdi: “Projemizde kemoterapi ilaçları üzerine yoğunlaşarak bu ilaçların yan etkilerini gen anlatım verileri üzerinden öngören bir model geliştirdik. Makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak geliştirdiğimiz model sayesinde bir kanser ilacının hangi yan etkiye neden olabileceğini ilaç geliştirmenin erken aşamasında öngörmemiz mümkün olacak.”