Bilim insanları, zebra balığından ilham alarak kalp krizi sonrası oluşan hasarı onarabilecek uykudaki bir gen keşfetti. İşte ortaya çıkan bu doku hasarını iyileştirebilen yeni gen terapisi: Kalp krizi sonrası yaşanan doku hasarı, modern tıbbın en zorlu problemlerinden biri olmaya devam ederken, Hollanda’daki Hubrecht Enstitüsü’nden bilim insanları çığır açıcı bir keşfe imza attı. Araştırmacılar, zebra balığının sahip olduğu olağanüstü kalp dokusunu yenileme yeteneğinin arkasındaki sırrı çözdü.

Daha fazlasını oku

Avrupa Nükleer Araştırma Merkezi (CERN) ve Lozan Üniversitesi Hastenesi (CHUV), parçacık hızlandırıcı teknolojisini kanser hastaları için yeniden hazırlıyor. İlk sonuçlarda etkili olduğu kanıtlandı.

Genelde Büyük Hadron Çarpıştırıcısı ile tanıtıdığımız Avrupa Nükleer Araştırma Merkezi (CERN), sahip olduğu parçacık hızlandırıcısı teknolojisini kanser hastalarının tedavisinde kullanmaya hazırlanıyor. Parçacık fiziği dışında bir alanda Lozan Üniversitesi Hastenesi (CHUV) ile bir araya gelen CERN, “FLASH radyoterapi yöntemi” için hazırlıklara başladı.

Daha fazlasını oku

Mikrobiyologların çözmesi on yıl süren karmaşık bir sorun, yeni bir yapay zeka aracı tarafından sadece iki günde çözüldü. Bu yapay zeka aracı ise Google tarafından geliştirildi.

Bilim insanlarının on yıl boyunca çözmek için uğraştığı bir “süper bakteri” (veya antibiyotiklere karşı direnç kazanmış bakteri, superbug) problemi, Google tarafından geliştirilen yeni bir yapay zeka aracı tarafından yalnızca iki gün içinde çözüldü. Araştırmada kullanılan yapay zeka aracı ise “co-scientist” olarak adlandırılıyor.

Daha fazlasını oku

Sağlık Bakanı Fahrettin Koca, SMA Bilim Kurulunun onayıyla SMA hastası bebeklere gen tedavisi uygulanacağını duyurdu. Ayrıca SMA tedavisinde kullanılan ilacın Türkiye’de geliştirilmesi hedefleniyor.

Türkiye’de son dönemde sayısı artan SMA hastaları için yeni tedavi yöntemine başlanıyor. SMA gibi nadir hastalıkların tedavisi için Sağlık Bakanlığı tarafından hücre ve gen tedavisinin uygulanması için İstanbul’a hastane kurulacak.

Daha fazlasını oku

Vimentin, normalde bağ dokusu, kan damarları ve lenf dokusu (mezenkimal hücreler) haline gelen hücrelerde ifade edilen bir tip III ara filament (IF) proteinidir. Yaygın olarak çalışılmasına rağmen, tümör büyümesi ve ilerlemesindeki rolü henüz keşfedilmemiştir.

Londra Queen Mary Üniversitesi’ndeki bir araştırma ekibi, vimentin proteinindeki küçük bir değişikliğin meme kanserini daha agresif hale getirebileceğini keşfetti.

Vimentin proteininin 328. pozisyonunda bulunan belirli bir aminoasit olan sistein’i serin kalıntısına dönüştürerek, bu mutasyonun proteinin hücrenin yapısal ağıyla etkileşimini bozduğunu keşfettiler.

Şaşırtıcı bir şekilde, mutasyona uğramış vimentin meme kanseri hücrelerinde daha hızlı hücre büyümesi, göçü ve invazyonu ile birlikte hücre yapışmasının azalması gibi agresif kanser benzeri davranışlara neden oldu.

RNA dizilimi, mutant vimentinin varlığının XIST adı verilen kodlamayan bir RNA’nın yukarı düzenlenmesiyle ilişkili olduğunu ortaya koydu ve bu mutasyon ile kanser ilerlemesini yönlendiren gen ifadesi değişiklikleri arasında olası bir bağlantı olduğunu düşündürdü.

Araştırmacılar ayrıca mutant vimentinin bağışıklık sistemi zayıflamış farelere enjekte edildiğinde meme kanseri hücrelerinin östrojen hormonuna bağlı kalmadan büyüdüğünü buldular.

Bu farelerdeki tümörler, kanser kök hücre belirteçleri CD56 ve CD20’nin yüksek ekspresyonunu gösterdi ve bu durum, mutant vimentinin, sıklıkla tümör ilerlemesi, tedaviye direnç ve tekrarlama ile ilişkilendirilen kanser kök hücresi benzeri davranışı yönlendirmede rol oynadığını düşündürmektedir.

Londra Queen Mary Üniversitesi Diş Hekimliği Enstitüsü’nde Moleküler ve Hücresel Ağız Biyolojisi Profesörü olan kıdemli yazar Ahmad Waseem şunları söyledi: “Çalışmamız, bozulduğunda meme kanseri hücrelerinin kanser kök hücreleri gibi davranmasına neden olan bir moleküler etkileşim keşfetti. Ek olarak, meme kanseri dokularında bu kök benzeri hücreleri tespit etmeye yardımcı olabilecek potansiyel bir biyobelirteç belirledik. Bu keşif, meme kanserinin nasıl geliştiğini ve yayıldığını anlama yolunda önemli bir adım teşkil ediyor ve erken teşhis, prognoz ve hedefli tedavi stratejileri için potansiyel çıkarımlar içeriyor.” Baş yazar Dr. Saima Usman (HEC Üyesi), bu projede Profesör Waseem ile birlikte doktora yaptı.

Augusta Üniversitesi Georgia Diş Hekimliği Fakültesi’nde Ağız Biyolojisi Profesörü olan ortak yazar Andrew Yeudall şunları söyledi: “Çalışma, kanser kök hücre davranışını anlamamız için yeni yollar açacak. Profesör Waseem ve ben, birkaç yıldır, vücuttaki diğer bölgelere yayılmış ve tedavisi zor olabilen neredeyse tüm ileri evre tümörlerde indüklenen vimentinin kanserle ilgili rollerini incelemekle ilgileniyoruz. Kısmen vimentinden yoksun olduğu için belirli vimentin mutasyonlarıyla ilgili işlevleri tanımlamayı kolaylaştıran bir model meme epitel hücre dizisi olan MCF-7’yi kullandık. Hücrelerin daha agresif hale geldiği ve kök hücre belirteçlerinin indüklendiği gözlemimiz, meme ve diğer kanserler için yeni terapötik yaklaşımların kapısını açabilir.”

Kaynak ve devamına Buradan Ulaşabilirsin.

örotransmitter glutamat, ruh halinden hafızaya kadar her şeyi düzenlemek için gereklidir, ancak aynı zamanda Alzheimer ve ilgili hastalıklara katkıda bulunabilen kötü şöhretli tau proteininin toksik birikimini de teşvik edebilir. Neuron’da yayınlanan USC Kök Hücre liderliğindeki bir çalışmada , bilim insanları bu yıkıcı ve genellikle ölümcül nörodejeneratif etkilere karşı koymak için yeni bir yaklaşım açıklıyor.

Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından desteklenen çalışmada, ilk yazarlar Joshua Berlind ve Jesse Lai, laboratuvar fareleri ve laboratuvarda yetiştirilen ilkel beyin benzeri yapılar olan insan beyni “organoidlerini” inceleyerek keşiflerini yaptılar. Bilim insanları bu organoidleri, sağlıklı insanlardan ve tau toksisitesiyle ilişkili nörodejeneratif hastalıkları olan hastalardan elde edilen kök hücrelerden ürettiler.

Glutamat’a maruz kaldığında, organoidler -özellikle nörodejeneratif hastalıkları olan hastalardan elde edilenler- tau proteininin toksik birikiminin yanı sıra nörodejenerasyon ve sinir hücresi ölümü sergiledi. Yaygın bir demans türüne neden olan tau’da mutasyona sahip fareler benzer patolojiler gösterdi.

“Glutamat toksisitesinin nörodejeneratif etkilerini azaltmak için birçok potansiyel ilaç geliştirildi, ancak klinik deneylerde karışık sonuçlar elde ettiler,” diyor USC Keck Tıp Fakültesi’nde John Douglas French Alzheimer Vakfı Kök Hücre Biyolojisi ve Rejeneratif Tıp Doçenti, New York Kök Hücre Vakfı-Robertson Araştırmacısı ve USC Merkin Akademisyeni olan ilgili yazar Justin Ichida. “Bir zorluk, önemli bir nörotransmitter olan glutamatın aktivitesini doğrudan sınırlamanın, motor veya hafıza eksiklikleri veya hatta bilinç azalması gibi olumsuz sonuçlara yol açabilmesidir.”

Bilim insanları farklı bir yaklaşım benimseyerek glutamata yanıt veren genleri taradılar ve KCTD20 adlı bir gen tespit ettiler. Bilim insanları bu genin aktivitesini organoidlerde ve farelerde bastırdıklarında glutamat, tau birikimi veya nörodejenerasyon açısından aynı kötü etkileri üretmedi.

Ekip, ek deneyler yaparak bu genin baskılanmasının, lizozom adı verilen hücresel bölmeleri aktive ettiğini, bu bölmelerin toksik tau proteinlerini sararak organoidlerin hücrelerinden dışarı attığını keşfetti.

“Çalışmamız glutamat aktivitesini sınırlamayı hedeflemekten ziyade, tau proteininin temizlenmesini artırmanın önemli bir tedavi stratejisi olduğunu gösteriyor” dedi Ichida Laboratuvarı ve Amgen’de doktora sonrası eğitimini tamamlayan ve şu anda Dewpoint Therapeutics’te çalışan Lai.

Ichida Laboratuvarı’nda doktora sonrası araştırmacı olan Berlind şunları ekledi: “Bu, Alzheimer hastalığı da dahil olmak üzere tau ile ilişkili nörodejeneratif hastalıkları olan hastalar için hedefli tedaviler geliştirmek için umut verici yeni bir yön.”

Kaynak ve devamına Buradan ulaşabilirsiniz.

Tüm protein kodlayan insan genlerinin bilinen işlevlerinin kapsamlı bir ansiklopedisi olan Gene Ontology Consortium’dan yeni bir kaynak yeni tamamlandı ve yeni bir web sitesinde yayınlandı. İlk kez, USC Keck Tıp Fakültesi, İsviçre Biyoenformatik Enstitüsü ve diğer kurumlardan araştırmacılar, insan genleri hakkındaki verileri diğer organizmalardan toplanan genetik verilerle bütünleştirmek için büyük ölçekli evrimsel modelleme kullandılar. Bu, mevcut en doğru ve eksiksiz kanıtları kullanarak 20.000’den fazla genin bilinen işlevlerini listeleyen aranabilir bir kamu kaynağıyla sonuçlandı. Kaynağı tanımlayan bir makale Nature dergisinde yeni yayınlandı .

25 yıldan uzun süredir sürekli olarak genişletilen ve iyileştirilen, Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından finanse edilen bir bilgi tabanı olan Gen Ontolojisi, biyomedikal araştırma sürecinin temel dayanağı haline gelmiştir. Zaten, her yıl 30.000’den fazla yayında veri analizi ve yorumlamasına yardımcı olmak için kullanılmaktadır.

“Omik” deneyleri — DNA, RNA, proteinler ve diğer biyolojik moleküllerin büyük ölçekli çalışmaları — yürüten biyomedikal araştırmacılar, ilgi çekici yüzlerce geni tanımlayabilen veriler üretir. Örneğin, bir araştırmacı kanserli hücrelerde sağlıklı hücrelere kıyasla hangi genlerin “açık” veya “kapalı” olduğunu öğrenebilir. Her bir genin bilinen işlevleri hakkında yayınlanmış binlerce makaleyi incelemek mümkün olmadığından, birçok bilim insanı bunun yerine Gen Ontolojisi’ne yönelir.

“Bilgi tabanımız bilim insanlarının sadece genlerin bir listesinden, tedavi için neyin yararlı olabileceği de dahil olmak üzere, biyolojik işlevlerine dair bir anlayışa geçmelerine olanak sağlıyor,” diyor Keck Tıp Fakültesi’nde Gen Ontolojisi Konsorsiyumu’nun baş araştırmacısı, biyoenformatik bölümü direktörü ve nüfus ve halk sağlığı bilimleri profesörü olan Dr. Paul D. Thomas.

Şimdi, bu son kilometre taşı, aracı daha da güçlü hale getirmek için evrimsel modellemeyi kullanan bilgi tabanında yeni bir kaynak sağlıyor. Yaklaşım, araştırmacıların insan genlerinden toplanan deneysel verileri fareler ve zebra balığı gibi model organizmalardaki ilgili genlerden elde edilen verilerle birleştirmesine olanak tanıyor. Doğrudan insan çalışmalarından elde edilen kanıtların bulunmadığı bilimsel bilgideki boşlukları doldurmak da dahil olmak üzere, insan gen işlevine dair daha eksiksiz bir resim sunuyor.

“Daha önce insan gen işlevleri hakkında yetkili bir referans haline gelen devasa bir bilgi tabanı toplamıştık,” dedi aynı zamanda yeni yayının baş yazarı olan Thomas. “Ve şimdi, evrimde her işlevin ne zaman ortaya çıktığına dair bilgi ekleyerek, insan genleri tarafından kodlanan işlevlerin daha da eksiksiz, doğru ve öz bir tanımını sağlıyoruz.”

Evrimsel bir bakış açısı

Yeni kaynak, USC Keck Tıp Fakültesi’ndekiler de dahil olmak üzere dünyanın dört bir yanından 150’den fazla biyologdan oluşan bir ekip tarafından derlendi. 1998’den bu yana grup, gen işleviyle ilgili 175.000’den fazla bilimsel yayını titizlikle inceleyerek, iyi çalışılmış organizmalardaki ve insan genomundaki her gendeki gen işlevleriyle ilgili verileri aradı – esas olarak, temel biyolojik süreçleri kontrol eden 20.000’den fazla protein kodlayan gen.

Literatürü inceledikten sonra, her geni kendi başına veya diğer genlerle birlikte gerçekleştirdiği biyolojik işlevlere göre kategorilere ayırdılar. Hücre bölünmesi, hücre sinyalizasyonu, bağışıklık tepkisi, moleküler taşıma ve daha birçok şeyi kapsayan 40.000’den fazla işlevden oluşan bir katalogdan seçim yaptılar. Gen gruplarının gerçekleştirdiği kesin işlevleri anlamak, araştırmacıların kanser ve diğer hastalıklarda neyin yanlış gittiğini anlamalarına ve tedaviye yönelik hedefli yaklaşımlar tasarlamalarına yardımcı olabilir.

“PAN-GO fonksiyonomu” olarak adlandırılan gen fonksiyon açıklamalarının yeni kaynağı, esasen bilim camiası tarafından aynı şekilde kullanılacak — diğer uygulamaların yanı sıra omik verilerini analiz etmek için — ancak daha doğru sonuçlar verecek, dedi Thomas. Bunun nedeni, yakın zamanda yapılan çalışmanın bilgi tabanındaki tüm bilgileri büyük ölçekli evrimsel modeller (binlerce genin ve ilgili proteinlerin evrimsel geçmişini izleyen) kullanarak bir araya getirmesi ve gen fonksiyonunun daha eksiksiz ve doğru bir resmini oluşturmasıdır.

Kaynak ve devamına Buradan ulaşabilirsiniz.

Sadece kendisini eylemleri gerçekleştirirken hayal ederek nesneleri kavrayabiliyor, hareket ettirebiliyor ve bırakabiliyordu.

Beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) olarak bilinen cihaz, ayarlanmaya ihtiyaç duymadan rekor 7 ay çalıştı. Şimdiye kadar, bu tür cihazlar yalnızca bir veya iki gün çalıştı.

BCI, bir kişinin bir hareketi (veya bu durumda hayal edilen bir hareketi) tekrarlaması sırasında beyninde meydana gelen küçük değişikliklere uyum sağlayabilen ve bunu daha rafine bir şekilde yapmayı öğrenen bir yapay zeka modeline dayanıyor.

“İnsanlar ve yapay zeka arasındaki bu öğrenme harmanlaması, bu beyin-bilgisayar arayüzleri için bir sonraki aşamadır,” dedi nörolog, nöroloji profesörü ve UCSF Weill Sinir Bilimleri Enstitüsü üyesi Karunesh Ganguly, MD, PhD. “Karmaşık, gerçekçi bir işlev elde etmek için ihtiyacımız olan şey bu.”

Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından finanse edilen araştırma, 6 Mart’ta Cell dergisinde yayımlandı .

Anahtar, bir çalışma katılımcısının belirli hareketleri tekrar tekrar hayal etmesiyle beyindeki aktivitenin günden güne nasıl değiştiğinin keşfiydi. Yapay zeka bu değişimleri hesaba katacak şekilde programlandıktan sonra, aylarca çalıştı.

Konum, konum, konum

Ganguly, hayvanlardaki beyin aktivitesi desenlerinin belirli hareketleri nasıl temsil ettiğini inceledi ve bu temsillerin hayvan öğrendikçe günden güne değiştiğini gördü. Aynı şeyin insanlarda da yaşandığından şüphelendi ve bu yüzden BCI’lerinin bu desenleri tanıma yeteneğini çok çabuk kaybettiğini söyledi.

Ganguly ve nöroloji araştırmacısı Nikhilesh Natraj, PhD, yıllar önce felç geçirmiş bir çalışma katılımcısıyla çalıştı. Konuşamıyor veya hareket edemiyordu.

Beyninin yüzeyine, hareket ettiğini hayal ettiğinde beyin aktivitesini algılayabilen minik sensörler yerleştirildi.

Ganguly, beyin desenlerinin zamanla değişip değişmediğini görmek için katılımcıdan ellerini, ayaklarını veya başını gibi vücudunun farklı kısımlarını hareket ettirdiğini hayal etmesini istedi.

Aslında hareket edemese de, katılımcının beyni, kendisini hareket ederken hayal ettiğinde bir hareket için sinyaller üretebiliyordu. BCI, beynindeki sensörler aracılığıyla bu hareketlerin temsillerini kaydetti.

Ganguly’nin ekibi, beyindeki temsillerin şeklinin aynı kaldığını, ancak konumlarının günden güne hafifçe değiştiğini buldu.

Sanaldan gerçeğe

Ganguly daha sonra katılımcıdan iki hafta boyunca parmakları, elleri veya başparmaklarıyla basit hareketler yaptığını hayal etmesini istedi ve sensörler yapay zekayı eğitmek için beyin aktivitesini kaydetti.

Daha sonra katılımcı robotik bir kolu ve eli kontrol etmeye çalıştı. Ancak hareketler hala çok hassas değildi.

Bu yüzden Ganguly, katılımcıya görselleştirmelerinin doğruluğu hakkında geri bildirim veren sanal bir robot kolu üzerinde pratik yaptırdı. Sonunda, sanal kolun yapmasını istediği şeyi yapmasını sağladı.

Katılımcı gerçek robot koluyla pratik yapmaya başladıktan sonra, becerilerini gerçek dünyaya aktarması yalnızca birkaç pratik seansı aldı.

Robotik kolun blokları almasını, döndürmesini ve yeni yerlere taşımasını sağlayabiliyordu. Hatta bir dolabı açıp bir bardağı çıkarıp su sebilinin önüne koyabiliyordu.

Aylar sonra katılımcı, cihazı kullanmaya başladığından beri hareket temsillerinin nasıl değiştiğini ayarlamak için 15 dakikalık bir “ayarlama” sonrasında hala robotik kolu kontrol edebiliyordu.

Ganguly, robotik kolun daha hızlı ve daha akıcı hareket etmesini sağlamak için yapay zeka modellerini geliştiriyor ve BCI’yi ev ortamında test etmeyi planlıyor.

Felçli insanlar için kendi kendilerine yemek yiyebilme veya su içebilme yeteneği hayatlarını değiştirecek bir şey olurdu.

Ganguly bunun mümkün olduğunu düşünüyor.

“Sistemi nasıl kuracağımızı öğrendiğimizden ve bunu başarabileceğimizden çok eminim” dedi.

Kaynak ve devamına Buradan ulaşabilirsiniz.

Dijital patoloji, esas olarak hasta biyopsilerinden elde edilen mikroskopi görüntüleri ile ilgilenen yeni bir alandır. Yüksek çözünürlük nedeniyle, bu tam slayt görüntülerinin (WSI) çoğu, genellikle bir gigabaytı (Gb) aşan büyük bir boyuta sahiptir. Bu nedenle, tipik görüntü analizi yöntemleri bunları verimli bir şekilde ele alamaz.

Bir ihtiyaç gören Boston Üniversitesi Tıp Fakültesi’nden (BUSM) araştırmacılar, rezeke edilmiş tümörlerden alınan akciğer dokusu görüntülerine dayanarak akciğer kanseri alt tipini sınıflandırmak için temsili öğrenme adı verilen bir çerçeveye dayanan yeni bir yapay zeka (AI) algoritması geliştirdiler.

“Dijital patoloji verilerinin değerlendirilmesine verimlilik getirebilecek yeni yapay zeka tabanlı yöntemler geliştiriyoruz. Patoloji pratiği dijital bir devrimin ortasındadır. Uzman patoloğa yardımcı olmak için bilgisayar tabanlı yöntemler geliştirilmektedir. Ayrıca, uzmanın bulunmadığı yerlerde, bu tür yöntemler ve teknolojiler doğrudan tanıya yardımcı olabilir, “diye açıklıyor ilgili yazar Vijaya B. Kolachalama, PhD, FAHA, BUSM’de tıp ve bilgisayar bilimi yardımcı doçenti.

Araştırmacılar, patoloji görüntülerinin grafik temsilinden ve tüm slayt görüntüsü üzerinde analiz yapmak için transformatör mimarilerinin hesaplama verimliliğinden yararlanan Grafik Transformatörü (GTP) adı verilen dijital patoloji için grafik tabanlı bir görüş transformatörü geliştirdiler.

“Bilgisayar bilimindeki en son gelişmeleri dijital patolojiye çevirmek kolay değildir ve yalnızca dijital patolojideki sorunları çözebilecek yapay zeka yöntemlerinin oluşturulmasına ihtiyaç vardır” diye açıklıyor ortak yazar Jennifer Beane, PhD, BUSM’de tıp profesörü.

Halka açık üç ulusal kohorttan tüm slayt görüntülerini ve klinik verileri kullanarak, akciğer adenokarsinomu, akciğer skuamöz hücreli karsinomu ve bitişik kanserli olmayan dokuyu ayırt edebilecek bir model geliştirdiler.

Bir dizi çalışma ve duyarlılık analizinden sonra, GTP çerçevelerinin tüm slayt görüntüsü sınıflandırması için kullanılan mevcut son teknoloji yöntemlerden daha iyi performans gösterdiğini gösterdiler.

Makine öğrenimi çerçevelerinin dijital patolojinin ötesinde etkileri olduğuna inanıyorlar.

“Diğer gerçek dünya uygulamaları için bilgisayarla görme yaklaşımlarının geliştirilmesiyle ilgilenen araştırmacılar da yaklaşımımızı yararlı bulabilirler” diye eklediler.

Kaynak ve devamına Buradan ulaşabilirsin.