Biyomühendisler hasarlı bir kalbi onarabilecek yama geliştirmeye çalışıyor. için yorumlar kapalı
Biyomühendislerden oluşan bir araştırma ekibi, kalp dokusunun önemli yönleriyle aynı işi yapabilen bir prototip yama ile ilgili çalışmalarını Advanced Functional Materials de yayınlanan makalelerinde açıkladı.
Geliştirilen yamanın, kalbimizin mekanik çalışma prensiplerine dayanıklı ve vücudumuzun ritmik olarak kan pompalamasına izin veren elektriksel sinyal özelliklerini taklit ettiği belirtiliyor. Çalışma esas olarak hasarlı kalbi onarabilecek işlevsel bir tasarıma bir adım daha yaklaşmamzı sağlayabilir.
Kalp hastalıkları diğer tüm hastalıklardan daha fazla kadın ve erkeği öldürmektedir.
Kalp hücreleri ile kardiyak yamalar, kalp krizinden sonra doku hasar görmüş hastalarda kalp dokusunu düzeltmek ve bebeklerde ve çocuklarda konjenital kalp kusurlarını onarmak için cerrahi olarak uygulanabilir.
Nihayetinde amaç, kalp kası hareketini bozmadan kalp hücrelerinin eşzamanlı atışını geri yükleyebilen hücresiz yamalar oluşturmaktır.
Alandaki bazı ilerlemelere rağmen, kalp hastalığı hala sağlık sistemlerimiz ve dünya çapındaki hastaların yaşam kalitesi üzerinde büyük bir yük oluşturmaktadır. Araştırmacılar sürekli olarak kök hücre tedavilerini, biyomalzeme jel enjeksiyonlarını ve yardımcı cihazları içerebilen yeni tedaviler geliştirmek istemektedirler.
Araştırmacılar bu malzemeyi geliştirmek için “melt electrowriting” yöntemini kullandı.
Bu çalışma, Trinity Biyomedikal Bilimler Enstitüsünde bulunan Trinity Biyomedikal Mühendisliği Merkezi’nde Avectas Ltd’nin bir iştiraki olan Spraybase ile işbirliği içinde gerçekleştirildi.
Kalp dokusu için yedek malzemelerin mühendisliği zordur, çünkü sürekli hareket halindedir. Kalp kasının mekanik çalışma koşulları, ağırlıklı olarak biyomedikal uygulamalar için onaylanmış seçeneklerden olan polyester bazlı termoplastik polimerler kullanılarak tam olarak karşılananamaktadır.
Bununla birlikte, termoplastik polimerlerin işlevselliği yapısal geometrisi ile güçlendirilebilir. Biyomühendisler daha sonra bir materyalin çok yönlü olarak genişlemesini kontrol edebilen ve bunu bir mühendislik tasarım yaklaşımı kullanarak ayarlayabilen bir yama yapmaya başladılar.
Yamalar, tekrarlanabilir, doğru ve ölçeklendirilebilir olan bir Spraybase teknolojisi olan eriyik elektrokripsiyon yoluyla üretildi. Yamalar ayrıca hücre uyumluluğunu korurken elektriksel iletkenlik sağlamak için elektro-iletken polimer polipirol ile kaplanmıştır.
Yama, kardiyak biyomalzemeler için baskın bir endişe olan ve kalp kasının önemli özelliğini doğru bir şekilde taklit etmek için iyi esneklik gösteren ve tekrarlanan gerilmeye dayanabiliyor.
Dokuz Eylül Üniversitesi, İmmun Plazma tedavisini dünya ile aynı anda uygulamaya başladı. için yorumlar kapalı
Dokuz Eylül Üniversitesi, COVID-19 salgını ile mücadele kapsamında, Sağlık Bakanlığı’nın onayladığı İmmun Plazma tedavisini dünya ile aynı anda uygulamaya başladı. DEÜ Rektörü Prof. Dr. Nükhet Hotar, “COVID-19 nedeni ile tedavi olarak taburcu olan, laboratuvar ve klinik testlerle iyileştiği tespit edilen bir hastadan ürettiğimiz immun plazmayı, yoğun bakımda yatan bir hastamıza vermeye başladık” diye konuştu.
Dünyayı etkisi altına alan ve henüz kesin bir tedavisi veya aşısı bulunmayan COVID-19 virüsüne karşı Dokuz Eylül Üniversitesi Hastanesinde İmmun Plazma tedavisi uygulanmaya başlandı. Sağlık Bakanlığı Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü’nün “İmmun Plazma Tedariki” ile ilgili yazısı çerçevesinde DEÜ Hastanesi bünyesinde başlatılan uygulama ile COVID-19 hastalığından iyileşmiş bireylerin kanından elde edilecek ürünler tedavide kullanılacak. Dünyada kullanılmaya başlanan ve Sağlık Bakanlığı tarafından onaylanan yöntemin hastalıkla mücadelede etkin bir yöntem olacağı düşünülmektedir.
TÜM İMKANLARIMIZI KULLANIYORUZ
Dokuz Eylül Üniversitesi Hastanesi’nde İmmun Plazma tedavisini uygulamaya başladıklarını açıklayan DEÜ Rektörü Prof. Dr. Nükhet Hotar, “COVID-19 nedeni ile tedavi olarak taburcu olan, laboratuvar ve klinik testlerle iyileştiği tespit edilen bir hastadan ürettiğimiz immun plazmayı, yoğun bakımda yatan bir hastamıza vermeye başladık. Henüz kesin bir tedavisi veya aşısı bulunmayan COVID-19 virüsüne karşı Sağlık Bakanlığı tarafından onaylanan ve yoğun bakımda ağırlaşan hastaların tedavisi için umut ışığı olan bu tedavinin hastalarımıza şifa olmasını diliyorum. Hastanemizin tüm imkanlarını bu salgın ile mücadelede kullanıyoruz. Çalışma arkadaşlarımızın özverili çalışmalarıyla, devletimizin ve milletimizin dayanışmasıyla, el birliği ile bu salgının üstesinden geleceğiz” diye konuştu.
İMMUN PLAZMA HAVUZU
Dokuz Eylül Üniversitesi Hastanesinde başlatılan uygulama kapsamında, ihtiyaç halinde COVID-19 bağışıklığı kazanmış kişilere erişmek ve uygun kan ürününü temin etmek için gönüllü bağışçı havuzunun oluşturulması, bağışçılardan güvenli şekilde immun plazma bağışlarının toplanması ve ihtiyacı olan hastaya verilmesi süreçlerini içeren bir iş akışı hayata geçirildi. Bu çerçevede ilk immun plazma bağışı yoğun bakım ünitesindeki bir hastaya başarıyla uygulandı. Projenin uygulama detayları hakkında bilgi veren Dokuz Eylül Üniversitesi Hastanesi Prof. Dr. Semih Küçükgüçlü, projenin iş akışlarını belirlediklerini belirterek, “Proje kapsamında öncelikle pandemi poliklinik veya servislerine başvuran hastalardan COVID-19 bağışıklığı kazanan kişiler, immun plazma bağışı konusunda bilgilendirilecek. Gönüllü bağışçı olmak isteyen kişilerin oluşturulacak web sitesi üzerinden veya DEÜ Hastanesi Kan Merkezine başvurarak Immun Plazma Donör Havuzuna kayıt edilmesi sağlanacak. Yoğun bakım hekimlerimiz bu tedavi yöntemi ile ilgili bilgi ve deneyime sahipler. İhtiyaç halinde İzmir’deki diğer hastanelerde yatan yoğun bakım hastalarına immun plazma kan ürünü talep etme olanağı da sunulacak. Immun plazma tedavisi düşünülen hastanın kan grubuna uygun donörler ile iletişime geçilecek. Kan bağışı yapmak isteyen kayıtlı immun plazma donörlerinin hastaneye ulaşımı sağlanacak. Gönüllü immun plazma donörünün gerekli kontrol ve muayenesi yapılacak. Test sonuçları uygun olan donör adayından aferez immun plazma bağışı gerçekleştirilecek. Uygulama kapsamındaki hastaların immun plazma tedavi sürecindeki ve sonrasındaki bulguları pandeminin ilerleyen süreçlerinde bilgi kaynağı olması için kaydedilecek. Dünya ile aynı anda uygulanacak bu tedavi yöntemi yoğun bakım hastalarımız için bir umut ışığıdır” diye konuştu.
UYGULAMA EKİBİ
Uygulama ekibi hakkında da bilgi veren Prof. Dr. Semih Küçükgüçlü “İmmun Plazma tedavisi uygulaması hastanemizde hasta tedavi sürecini yöneten hekimlerimiz, gönüllü donör havuzunu yöneten sistem uzmanlarımız, ürünün toplanması ve kalite kontrolünü yapan kan bankası ekibimiz, hastalık testlerini yapan mikrobiyoloji laboratuvar çalışanlarımız ve hastaya uygulamayı gerçekleştiren yoğun bakım ekibimiz gibi çok sayıda yetkin ve deneyimli çalışanlarımız ile yürütülmektedir. Tüm bu sürece katkı veren çalışanlarımıza kolaylıklar dilerken, hastalığı yendikten sonra başka hastalara umut olan gönüllü bağışçılarımıza da şükranlarımızı sunarız” ifadelerini kullandı.
Ölümü öngörebilen yeni yapay zeka aracı, kalp hastalarının yaşam süresini uzatmada ezber bozabilir. için yorumlar kapalı
Araştırmacılar, erken ölüm risklerini öngören yapay zeka modellerinin, kalp sorunları yaşayan hastalara fayda sağlayabileceğini belirtti.
Doktorların yüksek riskli kalp hastalarını belirlemelerine yardımcı olacak bir yapay zeka (AI / YZ) aracı, bir çalışmanın bir kişinin kalp taramasından sonraki yıllarda ölüm riskini doğru bir şekilde tahmin edebileceğini ortaya koymasının ardından yakında İngiltere’de deneme amaçlı kullanıma sunulacak.
Imperial College London liderliğindeki küresel araştırma ekibi, AI-ECG risk tahmini veya AIRE olarak bilinen AI modelini, kalbin odacıkları içindeki ve arasındaki elektrik sinyallerini kaydeden yaygın bir tıbbi test olan elektrokardiyogramlardan (EKG) elde edilen milyonlarca sonuç üzerinde eğitti. Bu yöntem, genellikle kalp krizi ve diğer düzensizlikleri teşhis etmek için kullanılıyor.
Amaç, bir kişinin yüksek sağlık sorunları veya ölüm riski altında olduğu anlamına gelebilecek incelikli kalıpları belirlemekti.
mperial College London’da kardiyak elektrofizyoloji araştırmacısı olan ve proje üzerinde çalışan Dr. Fu Siong Ng yaptığı açıklamada, “Bunun NHS için ve küresel olarak büyük faydaları olabileceğine inanıyoruz,” dedi.
Sistemin kalp krizi, kalp yetmezliği ve kalp ritmi sorunlarını da öngörebileceğini belirten araştırmacılar, sistemin önümüzdeki beş yıl içinde İngiltere Ulusal Sağlık Hizmeti (NHS) genelinde yaygınlaştırılabileceğini belirtti.
Gerçek hastaların kullanıldığı denemelerin Londra’daki birkaç bölgede yapılması planlanıyor ve 2025 ortasına kadar başlaması bekleniyor.
Polikliniklerden ve hastane tıbbi servislerinden hastalar kullanılarak modelin faydaları değerlendirilecek.
Yapay zekanın kalp sağlığını iyileştirme potansiyeli
Yapay zeka destekli EKG’ler, kalp hastalıklarını teşhis etmek için halihazırda kullanılıyor ancak rutin tıbbi bakımın bir parçası değil ve henüz belirli bir hastanın risk seviyelerini belirlemek için kullanılmadı.
Çalışmayı finanse eden İngiliz Kalp Vakfı’nın baş bilimsel ve tıbbi sorumlusu Bryan Williams, “Bu, gelecekteki kalp ve sağlık sorunlarının yanı sıra ölüm riskinin değerlendirilmesine yardımcı olarak EKG’lerin kullanımını daha önce mümkün olanın ötesine taşıyabilir,” dedi.
Sonuçlarını Lancet Digital Health dergisinde yayınlayan araştırmacılar, yapay zekanın yanıldığı tahminlerin, hastanın ek tedavi görmesi veya beklenmedik bir şekilde ölmesi gibi diğer bilinmeyen faktörlerden kaynaklanabileceğini ifade etti.
Ancak modelin yine de kalbin yapısında, hastalık veya ölüm için bir uyarı işareti olabilecek ancak doktorların gözden kaçırabileceği ince değişiklikleri tespit edebildiğini vurguladılar.
Imperial College London’da akademik bir klinisyen olan ve yeni araştırmayı yöneten Dr. Arunashis Sau, “Biz kardiyologlar EKG’lere baktığımızda, hastalığı teşhis etmemize yardımcı olması için onları ‘normal’ ve ‘anormal’ olarak sınıflandırarak deneyimlerimizi ve standart kılavuzları kullanırız,” dedi.
Sau, “Bununla birlikte, yapay zeka modeli çok daha ince ayrıntıları tespit ediyor, böylece EKG’lerde bize normal görünen sorunları ve potansiyel olarak hastalık tam olarak gelişmeden çok önce ‘tespit edebiliyor,'” dedi.
Sau, modelin teşhis ve tedavideki gelecekteki rolünü belirlemek için hastanelerde ve diğer sağlık hizmeti ortamlarında daha fazla araştırmaya ihtiyaç olduğunu ancak diyabet gibi diğer hastalıklar da kalbi etkileme eğiliminde olduğu için diğer sağlık sorunları olan hastaların da muhtemelen fayda sağlayabileceğini söyledi.
Ng de aynı fikirde: “Bunun hastaların tedavi edilme şekli üzerinde olumlu bir etkisi olabilir ve nihayetinde hastaların uzun ömürlülüğünü ve yaşam kalitesini artırabilir.”
Brezilya’da kokain bağımlılığına karşı Calixcoca aşısı geliştiriliyor. için yorumlar kapalı
Araştırmanın koordinatörü psikiyatr Frederico Garcia’ya göre, aşı uyuşturucu tedavisini yeniden şekillendirebilir.
Dünyanın ikinci en büyük kokain tüketicisi Brezilya’da bilim insanları kokain ve türevlerine olan bağımlılıkla mücadele için yenilikçi bir tedavi ve aşı geliştirmekte olduklarını duyurdu.Calixcoca adı verilen aşının hayvanlar üzerinde denemeleri başarılı sonuç verdi. İnsan üzerinde deney aşamasına geçen proje, geçen hafta Brezilya’da tıbbi araştırmalarla ilgili verilen, ilaç firması Eurofarma’nın sponsor olduğu Euro Health Innovation ödüllerinde 500 bin euroluk büyük ödülü kazandı.Minas Gerais Federal Üniversitesi Tıp Fakültesi’nde tedaviyi geliştiren ekibin koordinatörü psikiyatr Frederico Garcia, tedavinin ruhsat onayı alması halinde kokain bağımlılığının ilk kez bir aşı kullanılarak tedavi edileceğini belirtti.Aşı konusundaki beklentinin yüksek olduğuna dikkat çeken Garcia, klinik deneylere katılmak için gönüllü olmak üzere 3 binden fazla kişinin ekibiyle temasa geçtiğini bildirdi.
Calixcoca aşısı nasıl çalışıyor?
Araştırmacılar, aşının kokain ve toz kokainden elde edilen türevlerin beyne ulaşmasını engelleyen bir bağışıklık tepkisini tetiklediğini ve böylece bağımlılık zincirinin kırılmasını umduğunu belirtti.
Bir başka deyişle, aşı ile kullanıcının “kafayı bulmasının” önüne geçilmesi amaçlanıyor.
Uyuşturucu, yüksek düzeyde zevk veren dopamin salımını uyararak madde kullanımı ve bağımlılık sürecini ödül sistemiyle pekiştiriyor.
Aşı, hastaların bağışıklık sistemlerini tetikleyerek kan dolaşımındaki kokain moleküllerine bağlanan antikorlar üretmelerini sağlıyor. Bu moleküller, dopamini beynin “ödül merkezine” geçemeyecek kadar büyütüyor.
Calixcoca denemelerde ne kadar etkili oldu?
Calixcoca’nın denendiği hayvanlarda kokaine karşı önemli düzeyde antikor üretildiği ve yan etkilerinin az olduğu kanıtlandı.
Araştırmada ayrıca aşının fare fetüslerini de kokaine karşı koruduğu anlaşıldı. Bu da aşının bağımlı annelerin doğmamış bebeklerini korumak için kullanılabileceği fikrini güçlendiriyor.
Calixcoca aşısı nasıl çalışıyor?
Araştırmacılar, aşının kokain ve toz kokainden elde edilen türevlerin beyne ulaşmasını engelleyen bir bağışıklık tepkisini tetiklediğini ve böylece bağımlılık zincirinin kırılmasını umduğunu belirtti.
Bir başka deyişle, aşı ile kullanıcının “kafayı bulmasının” önüne geçilmesi amaçlanıyor.
Uyuşturucu, yüksek düzeyde zevk veren dopamin salımını uyararak madde kullanımı ve bağımlılık sürecini ödül sistemiyle pekiştiriyor.
Aşı, hastaların bağışıklık sistemlerini tetikleyerek kan dolaşımındaki kokain moleküllerine bağlanan antikorlar üretmelerini sağlıyor. Bu moleküller, dopamini beynin “ödül merkezine” geçemeyecek kadar büyütüyor.
Calixcoca denemelerde ne kadar etkili oldu?
Calixcoca’nın denendiği hayvanlarda kokaine karşı önemli düzeyde antikor üretildiği ve yan etkilerinin az olduğu kanıtlandı.
Araştırmada ayrıca aşının fare fetüslerini de kokaine karşı koruduğu anlaşıldı. Bu da aşının bağımlı annelerin doğmamış bebeklerini korumak için kullanılabileceği fikrini güçlendiriyor.
İngiltere’de doğuştan sağır kız çocuğu gen terapisiyle duymaya başladı. için yorumlar kapalı
Kulağa enfüzyon olarak verilen terapi, kalıtsal sağırlığa neden olan hatalı DNA’nın yerini alıyor.
İngiltere’de sağır doğan bir kız çocuğu, yeni bir gen terapisi tedavisinin ardından yardımsız duymaya başladı.Opal Sandy, bir yaşına girmeden kısa bir süre önce tedavi gördü ve altı aylık sürecin ardından, fısıltı kadar yumuşak sesleri duymaya ve “Anne”, “Baba” , “uh-oh” gibi kelimeleri söyleyerek konuşmaya başladı.Kulağa enfüzyon olarak verilen terapi, kalıtsal sağırlığa neden olan hatalı DNA’nın yerini alıyor.Opal, İngiltere, ABD ve İspanya’daki hastaları kapsayan bir çalışmanın parçası.
Çin dahil diğer ülkelerdeki doktorlar da Opal’in sahip olduğu Otof gen mutasyonu için benzer tedavileri araştırıyor.Sonuçların akıllara durgunluk verici olduğunu söyleyen Opal’in anne ve babası Jo ve James, Regeneron tarafından yapılan bu tedaviyi ilk deneyen kişi olmasına izin vermenin son derece zor olduğunu vurguladı.BBC’de yer alan habere göre Opal’in beş yaşındaki kız kardeşi Nora da aynı türden sağırlığa sahip ve elektrikli koklear implant takıyor.
Koklear implant, işitme cihazı gibi sesi daha yüksek hale getirmek yerine, kulak zarı olarak bilinen kısımdaki hasarlı ses algılayıcı tüy hücrelerini atlayarak, beyinle iletişim kuran işitme sinirini doğrudan uyararak işitme “hissi” veren bir cihaz.Bunun aksine, yeni gen terapisinde Otof geninin çalışan bir kopyasını bu hücrelere iletmek için değiştirilmiş zararsız bir virüs kullanılıyor.Opal’in sağ kulağına genel anestezi altında tedavi uygulandı ve sol kulağına da koklear implant yerleştirildi.Sadece birkaç hafta sonra sağ kulağında alkış gibi yüksek sesler duyabiliyordu.Altı ay sonra, Cambridge’deki Addenbrooke Hastanesi’ndeki doktorları, kulağın yumuşak sesleri, hatta çok kısık fısıltıları bile neredeyse normal şekilde işitebildiğini doğruladı.Baş araştırmacı ve kulak cerrahı Prof Manohar Bance “Onun sese tepki verdiğini görmek harika” ifadelerini kullandı.Uzmanlar, terapinin diğer ileri derece işitme kaybı türlerinde de işe yarayacağını umuyor.Çocuklardaki işitme kaybı vakalarının yarısından fazlasının genetik bir nedeni bulunuyor. Prof. Bance, deneyin gen terapisinin daha yaygın işitme kaybı türlerinde kullanılmasını sağlayacağını umuyor.Otof genindeki bir varyasyonun neden olduğu işitme kaybı, çocuklar iki veya üç yaşına gelip konuşmada gecikme olduğu farkedilene kadar genellikle tespit edilemiyor.Ancak risk altındaki aileler için genetik testler yapılıyor.Prof Bance “İşitmeyi ne kadar genç yaşta geri kazandırabilirsek, tüm çocuklar için o kadar iyi çünkü beyin yaklaşık üç yaşından sonra esnekliğini (adapte edilebilirliğini) kapatmaya başlar” ifadelerini kullandı.
Biyoinformatikte Makine Öğrenmesi Ve Teknikleri için yorumlar kapalı
“Amerikan Ulusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezi NCBI’nın (National Center for Biotechnology Information) internet sayfasında biyoinformatik; biyoloji, bilgisayar bilimi ve bilgi teknolojilerinin birleşiminden oluşan bir disiplin olarak tanımlanmıştır”, “Biyoinformatik multidisipliner çalışmaktadır. Bilgisayar bilimleri, biyoistatistik sayesinde biyokimya ve biyoloji, genetik, tıbbi biyoloji hatta fizyoloji gibi biyomedikal bilimlerinin bir bütününün sonucu olarak karşımıza çıkmaktadır. Bir diğer benzer tanımlamayı Luscombe ve arkadaşları da kullanmıştır. Şimdi kavram olarak bir fikre sahip olduğunuza göre biyoinformatik teriminin tarihçesine kısaca değinmek isterim.
Pauling ve Corey’in 1951 yılında proteinlerin sekonder yapılarının doğru bir şekilde tahmin edilmesi ile ilgili geliştirdikleri yaklaşım biyoinformatik için başlangıç kabul edilmekle birlikte asıl olarak başlangıç 1966 yılında bilgisayarla moleküler grafiklerin çizimine ait ilk makalenin “Scientific American” isimli dergide yayınlanmasıyla olmuştur. Ayrıca biyoinformatik alanında önemli bir yere sahip olan İnsan Genom Projesi ise 1990’da başlamıştır. Projenin amaçları ise DNA ve protein bilgilerinin yer aldığı veri tabanları, insan DNA’sındaki 20.000-25.000 genin tanımlanması, hastalıkların erkenden tedavi edilmesinin sağlanması şeklinde sıralayabiliriz.
Biyoinformatiğin Temel Hedefleri
Biyoinformatik biliminin üç ana hadefi vardır.İlk hedefi ilgili kişilerin biyolojik verilere ulaşabilmesini ve yenilerinin de yüklenebileceği bir şekilde düzenlenmesidir. Buna veri tabanı oluşturmak diyoruz. Analiz edilmeyen veri tabanındaki bilgiler kullanışsız bilgi olarak kabul edilmektedir.Analiz kısımlarında kullanılan teknikler ve araçları geliştirmek de biyoinformatiğin ikinci hedefi olarak karşımıza çıkar. Bu konuyu basite alamayız. Örnek verecek olursak aminoasit dizisinin belirli bir proteiniyle dizi özellikleri belirli olan bir diğer proteinin karşılaştırma durumunda yazılım araştırması yeterli gelmeyecek olup bu moleküllerin biyolojik içeriklerinin de incelenmesi gerekebilir. Bunun için kullanılan BLAST nükleotid/protein dizisi karşılaştırması yapan bir algoritma olup bunun gibi yazılım kaynaklarının geliştirilmesi hususunda da biyoloji bilgisi gerektiği kadar bilişim alanlarında da uzmanlık şarttır. Üçüncü hedef ise elde edilen bilgileri biyolojik açıdan anlamlı bir şekilde analiz etmektir.
Günümüze Gelecek Olursak…
Son zamanlarda hepimizin sıklıkla duyduğu kavramlar arasında büyük veri (big data) yer almaktadır. İnternet kullanan her bireyin büyümesine ve gelişmesine katkı sağladığı büyük veri; gözlemlerden, araştırmalardan, arama motorlarından, bloglardan, forumlardan, sosyal medyadan ve diğer birçok kaynaktan elde edilen verilerin anlamlı ve işlenebilir hale getirilmiş biçimine denir.
Farklı bilim dallarının yer aldığı biyoinformatikte ise genom dizileme, omiks çalışmalar, mikrodizi gen ifade, ilaç molekül çalışmaları ile ilişkisinin bulunması,biyolojik verilerin artması sorunlarını da beraberinde getirmektedir. Biyoinformatikte en büyük problemlerden olan ikinci problem bahsedilen tüm bu verilerin biyolojik bilgilere dönüştürülme hususunda kullanılan yöntem ve araçların iyi bilinmesi gerekir. Bu yöntem araçlarının uygulanmasında bilgisayar bilimleri ve biyoistatistik gibi disiplinlerin entegrasyonundan ortaya çıkan teknikler uygulanmaktadır. Size birkaç biyoinformatik uygulamasından bahsedeceğim. Bu uygulamalar yalnızca var olan uygulamaların çok az bir kısmını oluşturduğunu da bilmenizi isterim.
Homologlar
Biyoinformatik farklı biyomoleküller arasındaki benzerlikleri aramaktadır. Bu konuda sistematik olarak veri organizasyonu sağlamadan protein türdeşlerini tanımlamada kullanılan pratik uygulamalar mevcuttur. Bunlardan biri proteinler arası gerçekleşen bilgi aktarımıdır. Örnek verecek olursak elimizde karakteristiği tam olarak belirlenmemiş protein için daha iyi anlaşılabilmesi adına homologları bulunarak elde edilen bilgiler değerlendirilir ve veri yetersiz kaldığında, bu yapılan çalışmalar düşük seviyeli organizmalardan insan gibi üst düzey organizmalardaki homologlarda bile uygulanır.
Rasyonel İlaçların Geliştirilmesi
Bir diğer uygulama örneği olan rasyonel ilaçların geliştirilmesi biyoinformatiğin tıbbi çalışmalarıyla mümkün olmuştur. Translasyon yazılımı kullanarak nükleotid sekansı verilen proteinin muhtemel amino asit sekansı belirlenebilmektedir. Burada kullanılan sekans arama teknikleri organizmada homologları bulmada da tercih edilebilmektedir. Bu deneysel çalışmalar başka organizmalarda insana ait protein yapılarını modellemeye olanak tanır. Öte yandan bağlantı algoritmaları sayesinde gerçekte protein üzerindeki etkinliği ölçülerek biyokimyasal tahlillere olanak tanıyabilir ve bu şekilde de protein yapısına bağlanan moleküller tasarlanmaktadır. Bahsedilen Gen ekspresyon analizleri hastalık teşhisi ve hedef ilaç tasarımında yararlanılmaktadır.
Veri Tabanları
Biyoinformatiğin en önemli işlevlerinden birisi de veri kaynaklarından elde edilen bilgilerin birleştirilmesidir.Bu durum avantajlı olmasına rağmen dizinlerdeki ve dosya biçimlerindeki farklılıklar sebebiyle bilgi kaynaklarını etkili kullanırken sıkıntı yaratabilmektedir. Temel düzeyde, bu sorunun çözümüne yönelik olarak birçok veri kaynağına erişim sağlanabilecek şekilde veri kaynaklarını birleştirme çabası vardır. Bu konu için 2 erişim sistemi mevcuttur. Biri düz dosya veri tabanlarının birbirlerine endekslenmesine, protein yapısına, dizisine olanak sağlayan, Dizi Erişim Sistemidir (Sliding Rail System). Diğeri de DNA’ya, protein dizilerine, genom harita verilerine, 3D makromoleküler yapılara ve PubMed bibliyografik veri tabanına benzer yollarla erişim sağlayan Entrez sistemidir. Yukarıda da bahsettiğim gibi biyoinformatik adı altında yapılan uygulamalar çok önemli hizmetler vermektedir. Ayrıca bahsettiklerimden daha fazla çalışma alanları mevcuttur.
Büyük Veri Doğru Kullanılırsa
Büyük verinin dezavantajları olduğu gibi avantajları da mevcuttur. Bahsedilen kanser ve nirodejeneratif hastalıklar gibi ciddi hastalıkların erken uyarı sistemleri, ilaçların keşfi, salgınların tahmini konularında bilginin artmasını sağlar. Böylece bu bilgilerimizi artıracak yeni teşhis araçlarının ortaya çıkmasına öncülük etmektedir.
Artık biyoinformatik üzerine yüzeysel ama geniş çaplı bir fikriniz olduğuna göre biyoinformatiğin makine öğrenmesiyle yollarının hangi noktalarda kesiştiğine değinmek isterim.
Makine Öğrenmesi ve MÖ Algoritmaları
Hesaplama konusundaki zorluğun artması ve büyük verinin hacimsel potansiyeli sonucunda derin öğrenme son teknolojiyle birlikte başarılı makine öğrenme (machine learning) algoritmaları haline gelmiştir. Makine öğrenim teknikleri, biyolojik verilerden bilgiyi çıkarma konusunda hesaplama yöntemleri olarak yardımcı olmaktadır. Aynı zamanda bu teknikler model oluşturmaya da yardımcı olduğu için biyoinformatik alanında oldukça önemlidir. ML modeller biyoinformatikte biyolojik verileri öğrenir ve bunlara ilişkin tahminlerde bulunur.Kafanızda daha çok canlanması adına “Machine Learning in Bioinformatics,Jyotsna T Wassan, Haiying Wang, and Huiru Zheng, Ulster University, County Antrim, Northern Ireland, United Kingdom,2018” adlı makelede geçen örnekten bahsetmek isterim.
F(x)=y olarak bildiğimiz fonksiyon gösteriminden yola çıkarsak
Eğer X biyolojik veri olarak hareket ederse, Y, X’ten türetilmiş biyolojik bilgidir.
Diğer bir durumda X biyolojik veri olarak hareket ettiği takdirde, F, X’e göre fonksiyonel yaklaşım olmaktadır. Y ise yeni türetilmiş biyolojik bilgidir.
Artık size biyolojik tahminler için temsili makine öğrenimi algoritmalarından bahsedebilirim.
Sınıflandırma
Sınıflandırma problemini baz aldığımızda veri ögeleri kümesinin sınıflar olarak bölünmesi gerekir. Bir öge kümesi ögelerin bazı özelliklerine göre bir dizi sınıflandırma kuralına göre bir sınıf atanmaktadır. Bunlardan en bilinen karar ağaçları biyolojik verilerdeki özellikler arası ilişkinin hiyerarşik temsilidir. Bir dizi özelliğin sınıflandırılmasına dayanan yöntemde aşağıdaki şekli de baz alırsak yaprak, düğümler kategori/sınıflara göre sınıflandırılan örnekleri temsil eder.
Bir diğer sınıflandırma da Rastgele Orman ve XGBoost olarak adlandırılır. Rastgele bir gözlem örneği alınır ve bir karar ağacı modeli oluşturmak için ilk ögeler seçilir. Süreç birçok kez tekrarlanır. Son olarak da farklı karar ağaçlarından türetilen her bir öngörünün fonksiyonun tahmin gerçekleştirilir. Rastgele Ormanı daha hızlı yapmak için XGBoost hesaplamadan yararlanılır. XGBoost, karar ağacı tabanlı bir topluluk Makine Öğrenimi algoritmasıdır. En az bilgi işlem miktarıyla daha büyük verilere ölçeklenmesine olanak tanır.
Destek Vektör Makineleri
Bu sistemde amaç şekilde de görüldüğü üzere verileri ayıran bir çizgi sunmaktır. Hat bir sınıflandırma görevi görmektedir. Örneğin iki örnek özelliği varsa (yaş ve sigara içme durumu olarak düşünebiliriz) bir birey olarak iki değişken, iki boyutlu bir boşlukta çizilir. Her noktanın dolayısıyla iki koordinatı vardır.
Yapay Sinir Ağları
Makine öğrenmesi Yapay Sinir Ağları kavramını da beraberinde getirmiştir. Bu kavram insan beynin özelliği olan öğrenme mekanizmasının basit düzeyde adeta simüle edilmiş hali olarak karşımıza çıkmaktadır. Yapay sinir ağları, insan beyni gibi girdiler, işlemler, çıktılardan oluşmaktadır. İnsan beyninde nöronlardaki dentritler diğer nöronlardan bilgiyi alır. Daha sonrasında bilginin işlenmesinde aracı olur. Bilgiler hücre gövdesinde işlenir ve aksonlar da bu bilgileri sinapslara iletir. Sinapslar da diğer nöronlar ile haberleşmek için adeta bir çıktı görevi görmektedir .Yapay sinir ağlarında ise temel işlem birimleri(nöronlar veya düğümler) katmanlar halinde ve genellikle iki ardışık kavramın bağlanması şeklinde organize edilmektedir. Nöral ağ yapısında bir ünite önceki katmana ait birkaç ünite hakkında bilgi alır. Algıron adı verilen en basit nöral ağ ,eşik etkinleştirme işlevi kullanarak 2 sınıfı doğrusal bir şekilde ayıran tek nöron sınıflandırıcıdır. İleri bir yapı olarak da algıları birbirine bağlayan bir nöron tasarımı oluşturulabilir. Buna da çok katmanlı algıron adı verilmektedir.
Kümeleme
Kümeleme makine öğrenmesi algoritmalarından bir diğeri olarak karşımıza çıkmaktadır. Kümele içsel gruplandırmaya dayanmaktadır. Grup üyelerini birbirine benziyor ve diğer gruplara ait öğelere benzemiyorlar olarak düzenleyen bir tekniktir. Kümeleme yöntemleri de kendi içerisinde Bölünme yöntemleri, Hiyerarşik yöntemler, Association Rule Madenciliği, Derin Evrişimli Ağlar olarak ayrılmaktadır. Aşağıdaki şekilde de görüldüğü üzere derin evrişimli ağlar 2 boyutlu nöral ağların aksine genişlik yükseklik ve derinlik olarak çıkmaktadır.
Bu ağların tanımını açmamdaki en büyük neden de ilaç keşfinde bu ağların başarıyla kullanılmasıdır. Moleküler ve biyolojik proteinler arasındaki etkileşimin tahmin edilmesinden potansiyel tedaviler elde edilmektedir. Makine öğrenimi için kullanılan algoritmalar hakkında fikir sahibi olduğunuza göre kullanılan araçlar nelerdir sorusuna yanıt vermek için aşağıda incelediğim birkaç araçtan bahsetmek isterim. Bahsedeceğim araçlar veri hazırlığı ve öngörülü modellemeye yardımcı olmaktadır.
MLYazılımları
ML yazılımları biyolojik etki alanındaki sorunları çözen veri biliminin ayrılmaz bir parçası haline gelmiştir. Bu dört araçtan ilki RapidMiner ilk olarak 2001 yılında Ralf Klinkenberg tarafından java programlama dilinde geliştirilmiştir. Şablon tabanlı bir blok diagram yaklaşımına dayanan açık kaynaklı bir Grafik Kullanıcı Arabirimi görevi görür.Ayrıca 2016 yılında yürütülen yıllık yazılım anketi ile en popüler veri analizi yazılımı olduğu ilan edilmiştir. KDnuggets (Jupp 2011). Biyoinformatik iş akışlarına ML araçlarının toplu bir şekilde uygulanmasını sağlamıştır.
İkinci yazılım örneği ise Bioweka‘dır. Bilgi analizi için Weka ortamı, iyi görselleştirmeye sahip unsur seçimi gibi veri ön işleme yöntemleriyle çeşitli sınıflandırma, regresyon, kümeleme algoritmalarını destekler. Şekilde de gösterildiği gibi BioWeka projesinin bir parçası olarak Weka ‘ya biyoinformatik yöntemlerini tanıtmıştır.
Bir diğer örnek vereceğim araç, Biyomedikal Mühendisi olarak da kullandığım MATLAB biyolojik sistemlerin modellenmesi ve simülasyonu konusunda entegre bir ortam sağlar. Mikrodiziler üzerinden veri analizi gerçekleştirmek için MATLAB ve ilgili araç kutuları kullanılmaktadır. Biyomkimyasal bileşikleri ölçmek, tıbbi görüntü işleme, biyolojik ve biyoistatistiksel simülasyon yapmak için çok fazla tercih edilen bir araçtır. Simbioloji kütüphanesi sayesinde sistemler için bir grafik ve modelleme aracı sağlamaktadır. MATLAB’ ın biyolojik görselleştirmede yararlı olduğu kanıtlanmıştır. Örneğin, BrainMaps şekilde de görüldüğü üzere yüksek çözünürlüklü beyin görüntü verilerini analiz etmekte kullanılır. MATLAB’a alternatif olarak da R, Python gibi açık kaynaklı programlama dilleri kullanılmaktadır.
Son olarak bahsedeceğim R-Project biyolojik verilerde en güçlü istatistiksel araç olarak ortaya çıkmasıyla birlikte analiz ve görselleştirme için çeşitli paketler sunmaktadır. Yaygın olarak üretilen moleküler genomik veriler ile bunların işlenmesi için ihtiyaç duyulan açık kaynak kodlu bir araçtır. R programlama dili kısaca veri analizi, verileri temizlemek, görselleştirmek, analiz etmek, istatistiksel hesaplama alanlarında kullanılan bir programlama dilidir.
Özetle ML tekniklerinin uygulanması gen montajı, veri analizi, moleküler yapısal modelleme dahil olmak üzere birçok biyolojik patternleri ve tahminleri bulmaya odaklamaya yardımcı olmaktadır. Şimdi ve gelecekte de biyolojik veriler katlanarak büyüdükçe, gelecek biyoinformatik için ölçeklenebilir Ml algoritmalarını geliştirmekte yatmaktadır. Aşağıda da belirttiğim, yazımda da kullandığım ve ek olarak eklediğim kaynaklara bakmanızı tavsiye ederim. Bu alanda yapılan çalışmaları en azından araştırmaya başlamak bile bir adım olduğu için sizlere bu yazımı ulaştırmak istedim.
Dilara Akbunar’ın anlatımıyla Biyoinformatikte Makine Öğrenmesi ve Tekniklerinin devamına buradan ulaşabilirsin.
Türkiye’nin keşfi resmen ‘asteroit’ olarak tanındı için yorumlar kapalı
2021 yılında Düzce Bilim ve Sanat Merkezi’nde (BİLSEM) uzay gözlem ve araştırma faaliyetleri sırasında “asteroid” olarak tanımlanan bir gök cismi doğrulandı. Bu asteroid, güneşin yörüngesinde dönen bir kaya ve metal parçası olarak kategorize ediliyor.
Proje, beş yıldır uzay gözlemiyle uğraşan Düzce BILSEM’de fen bilgisi öğretmeni olan Ayşe Arslan ve Düzce Turgut Özal Anadolu Lisesi’nde dokuzuncu sınıf öğrencisi olan 14 yaşındaki Ömer Selim Esen tarafından yönetildi. Çalışmaları, Uluslararası Astronomi Araştırma İşbirliği (IASC) tarafından desteklenen “Asteroid Keşif Kampanyası”nın bir parçasıydı.
Bu girişimin bir parçası olarak amatör astronomlar yeni asteroitleri tespit etmeye çalıştılar. Arslan ve Esen 2021’de bir gök cismini başarıyla tespit ettiler ve bu daha sonra IASC tarafından yeni bir asteroit olarak kaydedildi. Bu önemli keşif onlara ayrıca asteroite isim verme ayrıcalığını da verdi.
Keşfin önemi
Ayşe Arslan, Asteroid Keşif Kampanyası’na başvurularının kabul edilmesinin ardından kendilerine verilen veri setlerini kullanarak gözlemlerine başladıklarını, verileri analiz etmek için özel yazılımlar kullandıklarını ve raporlarını IASC’nin Küçük Gezegen Merkezi’ne sunduklarını belirterek heyecanını Anadolu Ajansı (AA) ile paylaştı.
Üç yıl boyunca onay bekledikten sonra, keşfettikleri gök cisminin Türk araştırmacılar tarafından tanımlanan ilk asteroit olduğunu bildiren bir e-posta aldılar. Arslan, bu keşfin bilimsel değerini vurgulayarak, “Bu asteroitin tanımlanması, Türk araştırmacılar tarafından güneş sisteminde keşfedilen ilk gök cisminin işaretidir ve bu hem bizim hem de Türkiye için inanılmaz derecede önemlidir.” dedi.
Ömer Selim Esen, keşiflerinden duyduğu gururu dile getirerek, “Bu asteroiti üç yıl önce keşfettik. Uzun zaman geçti ama o anı hala canlı bir şekilde hatırlıyorum. Benim için çok değerli.” Astronomiye olan merakıyla hareket eden Esen, yedi yıldır BİLSEM’de çeşitli projelerde yer alıyor.
Eylem halindeki evrim: Etnik Tibetli kadınlar yüksek irtifalarda ince oksijenle nasıl gelişiyor. için yorumlar kapalı
Aşırı yüksekliklerde ince hava solumak önemli bir zorluk teşkil eder—her akciğer dolusu oksijen daha azdır. Yine de, 10.000 yıldan uzun bir süredir, yüksek Tibet Platosu’nda yaşayan Tibetli kadınlar sadece hayatta kalmakla kalmayıp, bu ortamda geliştiler.
Case Western Reserve Üniversitesi’nde Emekli Seçkin Üniversite Profesörü olan Cynthia Beall liderliğindeki bir çalışma, bu sorulardan bazılarını yanıtlıyor. Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri dergisinde yayınlanan araştırma , Tibetli kadınların fizyolojik özelliklerinin oksijenin kıt olduğu böyle bir ortamda üreme yeteneklerini nasıl artırdığını ortaya koyuyor.
Beall, bulguların yalnızca Tibetli kadınların olağanüstü dayanıklılığını vurgulamakla kalmayıp aynı zamanda insanların aşırı ortamlarda uyum sağlama yollarına dair değerli içgörüler sağladığını söyledi. Bu tür araştırmalar ayrıca insan gelişimi , gelecekteki çevresel zorluklara nasıl yanıt verebileceğimiz ve tüm irtifalarda hipoksi ile ilişkili hastalıkları olan insanların patobiyolojisi hakkında ipuçları sunuyor.
Beall, “Bu tür popülasyonların nasıl uyum sağladığını anlamak, bize insan evriminin süreçleri hakkında daha iyi bir anlayış kazandırıyor” dedi.
Kadınların üreme geçmişleri, fizyolojik ölçümler, DNA örnekleri ve sosyal faktörler hakkında veri topladılar. Yüksek irtifa hipoksisi (havadaki ve kandaki düşük oksijen seviyeleri) karşısında oksijen iletimi özelliklerinin canlı doğum sayısını nasıl etkilediğini anlamak istediler – evrimsel uygunluğun temel bir ölçüsü.
İnce havaya uyum
En fazla çocuğa sahip olan kadınların, vücutlarının oksijen taşımasına yardımcı olan benzersiz bir kan ve kalp özelliklerine sahip olduğunu keşfettiler.
En fazla canlı doğumu bildiren kadınların oksijeni taşıyan molekül olan hemoglobin seviyeleri, numunenin ortalamasına yakındı, ancak oksijen satürasyonları daha yüksekti, bu da kan viskozitesini artırmadan hücrelere daha verimli oksijen taşınmasını sağlıyordu; kan ne kadar koyuysa, kalbe o kadar fazla yük biniyordu.
“Bu devam eden doğal seçilim vakasıdır,” dedi aynı zamanda üniversitenin Sarah Idell Pyle Antropoloji Profesörü olan Beall. “Tibetli kadınlar, kalbin aşırı çalışmasına gerek kalmadan vücudun oksijen ihtiyaçlarını dengeleyen bir şekilde evrimleşmiştir.”
İnsan evrimine bir pencere
Beall’ın disiplinler arası araştırma ekibi, Case Western Reserve Tıp Fakültesi’nden Brian Hoit ve Kingman Strohl ile diğer ABD’li ve uluslararası araştırmacıların da aralarında bulunduğu uzun süreli işbirlikçileri ile birlikte 2019’da saha çalışması yürüttü. Ekip, Nepal Himalayaları’ndaki yerel topluluklarla yakın bir şekilde çalıştı, yerel kadınları araştırma asistanı olarak işe aldı ve toplum liderleriyle iş birliği yaptı.
Çalıştıkları genetik özelliklerden birinin , yaklaşık 50.000 yıl önce Sibirya’da yaşayan Denisovalılardan kaynaklandığı tahmin ediliyor; bu insanların torunları daha sonra Tibet Platosu’na göç etti.
Bu özellik, Tibet Platosu’na özgü popülasyonlara özgü EPAS1 geninin bir çeşididir ve hemoglobin konsantrasyonunu düzenler. Akciğerlere artan kan akışı ve daha geniş kalp ventrikülleri gibi diğer özellikler, oksijen iletimini daha da artırdı.
Bu özellikler daha yüksek üreme başarısına katkıda bulunarak, insanların havadaki ve vücutlarındaki ömür boyu düşük oksijen seviyelerine nasıl uyum sağladığına dair fikir veriyor.
Bilim İnsanları, Yakında Mars’ta Yaşam Olup Olmadığını Gösterebilecek Ürpertici Bir Keşif Yaptı. için yorumlar kapalı
Bilim insanları, Mars’taki açığa çıkan buzun fotosentez için uygun koşullar yaratabileceğini keşfettiler. Bu durum, gezegenin zorlu çevre koşullarına ve yoğun ultraviyole radyasyonuna rağmen mikrobiyal yaşamın orada gelişebileceği olasılığını ortaya koyuyor.
Yeni bulgular , Kızıl Gezegen’in alt enlemlerinde yaşam potansiyelini ortaya koyuyor ve fotosentetik organizmaların gezegenin buzlu belirli bölgelerinde hayatta kalmak için benzersiz bir şekilde uygun olabileceğini gösteriyor.
Mars, Dünya’dan farklı olarak, ozon tabakasına sahip olmadığından çok daha zararlı ultraviyole (UV) radyasyona maruz kalmaktadır. Bu da bitkilerin ve diğer bazı organizmaların güneş ışığı yardımıyla yiyecek üretmek için güvendiği fotosentez gibi süreçlerin normal Mars koşullarında Mars yüzeyinde gerçekleşmesinin imkansız olduğu anlamına gelir.
Ancak, Kızıl Gezegen’in açık buzlu yüzeylerinin hemen altında durum böyle olmayabilir. Mars yüzeyindeki birkaç santimetrelik buz bile, fotosentetik organizmaların gelişebilmesi için radyasyona karşı yeterli koruma sağlayabilir.
NASA’nın Mars Keşif Yörünge Aracı tarafından çekilen yukarıdaki görüntüde, sırtın kenarlarındaki beyaz alanlar, Mars’ta fotosentetik yaşam formlarının gelişebileceği buzların varlığını gösterebilir (Kaynak: NASA/JPL-Caltech/Arizona Üniversitesi).
Araştırmacılar şimdi, sözde “radyasyona dayanıklı yaşanabilir bölgeler” olarak adlandırılan bu bölgelerin, mikrobiyal yaşam kanıtları aramak için umut vadeden alanlar olabileceğini, özellikle de buralarda az miktarda sıvı su mevcutsa, basit organizmaların bu alanlarda yaşayabileceğini öne sürüyorlar.
Mars’ta Fotosentez ve Buz
Mars’ın Dünya’ya benzediği bir yol, güneş radyasyonunun yüzeyinin altındaki katmanlara derinlemesine nüfuz etmesini kolaylaştırabilmesidir. Dünya’da bu, özellikle bu alanlar zararlı UV radyasyonuna maruz kalmaktan korunduğu için, yaşanabilirliği sürdürmek için benzersiz koşullara sahip yeraltı ortamlarının oluşmasına yol açar.
Mars’ın orta enlemlerine yakın bir bölgede bulunan Medusae Fossae Oluşumu’nun bir bölümünün haritası, bu höyük oluşumları içinde büyük miktarda buz bulunduğundan şüphelenilen bölgeleri göstermektedir (Kaynak: ESA/Gezegen Bilimi Enstitüsü/Smithsonian Enstitüsü).
Bu tür alanlarda, güneş ışığı muhtemelen fotosentezi desteklemek için gereken derinliklere ulaşabilir. Karşılaştırıldığında, yüzeydeki UV maruziyeti seviyesi, olası Mars fotosentetik mikroplarının gelişmesi için çok yoğun olacaktır.
Mars Buzunda Yaşam Potansiyeli
Şimdi araştırmacılar Aditya Khuller, Stephen Warren, Philip Christensen ve Gary Clow tarafından yapılan yeni bir çalışmada, ekip Mars’taki buzlu bölgelerin radyatif transfer analizini gerçekleştirdi ve burada değişen buz koşullarını ve toz konsantrasyonu gibi faktörleri dikkate aldı.
Modellerine göre, Mars’taki orta enlem bölgeleri çok düşük miktarda toz konsantrasyonu gösteren buz içeriyor, bu da güneş ışığının onlara nüfuz etmesini engelleyebilecek daha az malzeme olacağı anlamına geliyor. Bu koşullar altında, güneş ışığı birkaç metreye kadar nüfuz edebilir ve bu da sıvı suyun mevcut olma olasılığını artırır; bu olasılık, Kızıl Gezegen’in önceki modellerinde öngörülmüştü.
