Türk bilim insanları tarafından geliştirilen yapay zeka tabanlı karar destek sistemi STING, çocukluk çağında en sık görülen kanser türlerinden Akut Lenfoblastik Lösemi (ALL) tedavisinde yeni bir dönemin kapısını aralıyor. Dijital ikiz ve derin öğrenme teknolojilerini bir arada kullanan sistem, fiziksel hastaya ihtiyaç duymadan oluşturulan yapay hasta modelleri üzerinde hem mevcut tedavi süreçlerini analiz ediyor hem de yeni ilaç adaylarını ortaya çıkarıyor.
TÜBİTAK DESTEKLİ "STING" PROJESİ AKTİF OLARAK KULLANIMDA
Süleyman Demirel Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Utku Köse'nin yürütücülüğünü üstlendiği "STING: Dijital İkiz Yönelimli Derin Öğrenme ile Çocukluk Çağı Akut Lösemisi için İlaç Yeniden Konumlandırma Karar Destek Sistemi Geliştirilmesi" projesi, "TÜBİTAK 1001" programı kapsamında desteklendi. Projenin aktif ve araştırmacıların kullanımına açık olduğunu belirten Prof. Dr. Köse, sistemin tedavi süreçlerinin olası sonuçlarını önceden simüle ederek kritik veriler sunduğunu kaydetti.
FİZİKSEL HASTA OLMADAN 1000 SENTETİK HASTA ÜZERİNDEN ANALİZ
Proje kapsamında yaklaşık 1000 sentetik (yapay) hasta üzerinden analizler gerçekleştirildiğini belirten Prof. Dr. Utku Köse, derin öğrenme modelleri sayesinde ALL tedavisinin farklı hasta profillerindeki yansımalarına dair önemli bulgular elde ettiklerini söyledi. Fiziksel hastalara ihtiyaç duymadan başarı ve risk oranlarının görülebildiğini ifade eden Köse, simülasyonlar sayesinde ALL tedavisinde kullanılma potansiyeli taşıyan ve daha önce farklı hastalıkların tedavisi için ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) tarafından onaylanmış iki ilacın tespit edildiğini açıkladı.
İNSAN-YAPAY ZEKA İŞ BİRLİĞİ ÜST DÜZEYE ÇIKIYOR
Geliştirilen sistemin hekimlerin yerine karar veren bir yapı olmadığını vurgulayan Prof. Dr. Köse, şu değerlendirmelerde bulundu:
"Hekimler, uzmanlar, bu sistemden aldıkları bulgularla verimli şekilde, zamandan kazanarak yeni araştırmaları tetikleyecek bulguları da kullanarak tedavi süreçlerini daha da iyileştirmiş olacak. İnsan-yapay zeka iş birliğini çok daha üst düzeye ulaştıran, geleceğin sağlık uygulamalarına göz kırpan bir sistem."
BEŞ KATMANLI YAPAY ZEKA MİMARİSİ VE ÖZGÜN PROTOKOLLER
STING sisteminin temelinde birbiriyle bağlantılı beş ayrı yapay zeka katmanı görev yapıyor. İlk aşamada, 314 binden fazla ilaç-protein verisiyle eğitilen derin öğrenme modeli, mevcut ilaçlar arasından ALL tedavisinde yeniden konumlandırılabilecek adayları seçiyor. Moleküler düzeyde güçlü bağlanma özellikleri gösteren bu bileşikler, uluslararası standart tedavi protokolleri ya da tamamen özgün olarak tasarlanan yeni tedavi protokolleri üzerinden, ilaç seçenekleri ve uygulama takvimleriyle eşleştiriliyor.
HASTAYA ÖZEL DOZ HESAPLAMASI VE DİJİTAL İKİZLER
Sistem, hazırlanan tedavi planlarını hastanın yaşı, kilosu, genetik özellikleri, D vitamini düzeyi ve yaşam tarzı gibi kişisel verileriyle birleştirerek "farmakokinetik (FK) simülasyon" süzgecinden geçiriyor. Ardından devreye giren genetik algoritma sistemi, her bir hasta için en uygun ilaç dozunu hesaplayarak kişiselleştirilmiş tedavi süreçlerinin geliştirilmesine katkı sağlıyor. Son aşamada ise derin öğrenme modelleri aracılığıyla dijital ikiz tabanlı sentetik hastalar üretilerek tedavi süreçleri eksiksiksiz şekilde öğreniliyor.
