Tükürükteki küçük şeker molekülleri, kişinin kanser olup olmadığını ve ne tür bir kansere sahip olduğunu ortaya çıkarabilir. Gothenburg Üniversitesi’nden Daniel Bojar, bunu yapmak için şeker zincirlerinin doğru şekilde monte edilip edilmediğini belirlemeniz gerektiğini söylüyor. Tümörlerde yapı taşları hatalı bir şekilde birleştirilebilir.
Duyuru
Glikanlar veya çoklu şekerler (polisakkaritler), hücre zarında ve hücrelerde proteinlerin doğal uzantılarıdır ve genellikle ayar düğmeleri olarak görev yaparlar: proteinlerin, örneğin antikorların aktivitesini yukarı veya aşağı, aşağı doğru ayarlarlar. Ancak yapı taşları yanlış bir şekilde bir araya getirilirse artık amaçlandığı gibi çalışmazlar.
Bojar, şimdiye kadar yapılarının yeterli hassasiyetle belirlenmediğini ve bu nedenle sağlıklı ve hastalıklı insanlardan alınan örnekler arasındaki farklılıkları bulmanın zor olduğunu söylüyor. Bu artık ekibinin geliştirip uzman dergide yayınladığı yeni bir yapay zeka algoritmasıyla mümkün kılınmalı. Hücre raporlama yöntemleri yayınlanan.
Lego ile karşılaştırın
Bojar, “Glikanları küçük Lego evleri olarak düşünebilirsiniz” diye açıklıyor. Nasıl ki Lego tuğlaları farklı binalar oluşturmak için sayısız şekilde bir araya getirilebiliyorsa, glikan blokları da karmaşık moleküller oluşturmak için birçok farklı yolla birleştirilebilir.
Bojar, “O halde ‘Kanser Şehri’ndeki evlerin normal bir şehirdekilerden farklı olup olmadığını bilmek istiyoruz. Ancak şu ana kadar raporlarımız görme sorunu olan insanlardan geldi.” diye devam etti. “Bu yüzden iki şehri neyin farklılaştırdığını anlamak için bu yetersiz açıklamaları veya verileri kullanmanın bir yolunu bulmamız gerekiyor.”
Glikan zincirlerinin görünümü, yani şeker yapı taşlarının bir araya gelme sırası ilk olarak kütle spektrometresi kullanılarak incelenir. Bu veriler daha sonra istatistiksel analiz yöntemleri kullanılarak değerlendirilir. Ancak şu ana kadar evler arasındaki farklılıkları bu şekilde güvenilir bir şekilde tespit etmek mümkün olmadı.
Yapay zeka kanser hastalarından alınan doku örneklerinden öğreniyor
Yeni yapay zeka algoritması, tabiri caizse kesin olmayan açıklamaları keskinleştiriyor. Evlerin tamamını birbiriyle karşılaştırmaya gerek yok; Bojan, pencere veya şömine gibi bireysel özelliklerin yeterli olduğunu açıklıyor. Ekibi, toplam dokuz çalışma için 223 sağlıklı denek ve kanser hastasından alınan glikan verilerini inceledi. Kanser hastalarından alınan doku örnekleri mide, deri, karaciğer, prostat, kolon ve yumurtalıklardan geldi.
Araştırmacı, “Kanser glikanlarında ne gibi değişiklikler olduğuna dair çok güvenilir bir beyana sahibiz” diyor. Şu ana kadar yeni yöntem, tüm kanser türlerinde veya yalnızca bazı türlerde meydana gelen değişikliklerin belirlenmesine yardımcı oldu. Bu, sağlıklı doku örneklerinin kanserli dokulardan ayırt edilebileceği veya olası kanser türlerinin sayısının daraltılabileceği anlamına gelir. Bireysel kanser türleri henüz ayırt edilmemiştir. Ancak araştırmacılar bunun kan veya tükürük örnekleri kullanılarak dört ila beş yıl içinde mümkün olacağını umuyorlar.
Aynı zamanda araştırmacılar şu ana kadar elde edilen sonuçlara dayanarak daha ucuz kanser test yöntemleri geliştirmek istiyor. Kütle spektrometresi pahalıdır ve yaygın olarak mevcut değildir. Bojan, glikanların tanımlanmış tümör bölümlerine spesifik olarak bağlanan proteinlerle yapılan testlerin daha ucuz, daha hızlı ve daha güvenilir olduğunu söylüyor. “Bu ancak artık ne arayacağımızı bildiğimiz için mümkün.”
(Jle)
Haberin Sonu
Duyuru
Glikanlar veya çoklu şekerler (polisakkaritler), hücre zarında ve hücrelerde proteinlerin doğal uzantılarıdır ve genellikle ayar düğmeleri olarak görev yaparlar: proteinlerin, örneğin antikorların aktivitesini yukarı veya aşağı, aşağı doğru ayarlarlar. Ancak yapı taşları yanlış bir şekilde bir araya getirilirse artık amaçlandığı gibi çalışmazlar.
Bojar, şimdiye kadar yapılarının yeterli hassasiyetle belirlenmediğini ve bu nedenle sağlıklı ve hastalıklı insanlardan alınan örnekler arasındaki farklılıkları bulmanın zor olduğunu söylüyor. Bu artık ekibinin geliştirip uzman dergide yayınladığı yeni bir yapay zeka algoritmasıyla mümkün kılınmalı. Hücre raporlama yöntemleri yayınlanan.
Lego ile karşılaştırın
Bojar, “Glikanları küçük Lego evleri olarak düşünebilirsiniz” diye açıklıyor. Nasıl ki Lego tuğlaları farklı binalar oluşturmak için sayısız şekilde bir araya getirilebiliyorsa, glikan blokları da karmaşık moleküller oluşturmak için birçok farklı yolla birleştirilebilir.
Bojar, “O halde ‘Kanser Şehri’ndeki evlerin normal bir şehirdekilerden farklı olup olmadığını bilmek istiyoruz. Ancak şu ana kadar raporlarımız görme sorunu olan insanlardan geldi.” diye devam etti. “Bu yüzden iki şehri neyin farklılaştırdığını anlamak için bu yetersiz açıklamaları veya verileri kullanmanın bir yolunu bulmamız gerekiyor.”
Glikan zincirlerinin görünümü, yani şeker yapı taşlarının bir araya gelme sırası ilk olarak kütle spektrometresi kullanılarak incelenir. Bu veriler daha sonra istatistiksel analiz yöntemleri kullanılarak değerlendirilir. Ancak şu ana kadar evler arasındaki farklılıkları bu şekilde güvenilir bir şekilde tespit etmek mümkün olmadı.
Yapay zeka kanser hastalarından alınan doku örneklerinden öğreniyor
Yeni yapay zeka algoritması, tabiri caizse kesin olmayan açıklamaları keskinleştiriyor. Evlerin tamamını birbiriyle karşılaştırmaya gerek yok; Bojan, pencere veya şömine gibi bireysel özelliklerin yeterli olduğunu açıklıyor. Ekibi, toplam dokuz çalışma için 223 sağlıklı denek ve kanser hastasından alınan glikan verilerini inceledi. Kanser hastalarından alınan doku örnekleri mide, deri, karaciğer, prostat, kolon ve yumurtalıklardan geldi.
Araştırmacı, “Kanser glikanlarında ne gibi değişiklikler olduğuna dair çok güvenilir bir beyana sahibiz” diyor. Şu ana kadar yeni yöntem, tüm kanser türlerinde veya yalnızca bazı türlerde meydana gelen değişikliklerin belirlenmesine yardımcı oldu. Bu, sağlıklı doku örneklerinin kanserli dokulardan ayırt edilebileceği veya olası kanser türlerinin sayısının daraltılabileceği anlamına gelir. Bireysel kanser türleri henüz ayırt edilmemiştir. Ancak araştırmacılar bunun kan veya tükürük örnekleri kullanılarak dört ila beş yıl içinde mümkün olacağını umuyorlar.
Aynı zamanda araştırmacılar şu ana kadar elde edilen sonuçlara dayanarak daha ucuz kanser test yöntemleri geliştirmek istiyor. Kütle spektrometresi pahalıdır ve yaygın olarak mevcut değildir. Bojan, glikanların tanımlanmış tümör bölümlerine spesifik olarak bağlanan proteinlerle yapılan testlerin daha ucuz, daha hızlı ve daha güvenilir olduğunu söylüyor. “Bu ancak artık ne arayacağımızı bildiğimiz için mümkün.”
(Jle)
Haberin Sonu