Yeni teknik, tüm beynin aktivitesini bir anlık görüntüde yakalar. için yorumlar kapalıBİLİM
Beyin aktivitesini ölçmek söz konusu olduğunda, bilim adamları beynin küçük bir dilimine (bir milimetre küpten daha az) veya daha geniş bir alana bulanık bir bakış atabilecek araçlara sahiptir. Şimdi, Rockefeller Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, her iki dünyanın en iyilerini birleştiren yeni bir teknik tanımladılar – fare beynindeki küresel aktivitenin ayrıntılı bir görüntüsünü yakalıyor.
Beyin Gelişimi ve Onarımı Laboratuvarı profesörü ve Rockefeller Üniversitesi başkanı Marc Tessier-Lavigne’nin laboratuvarında doktora sonrası araştırmacı olan çalışma yazarı Nicolas Renier, “Size tek bir nöronun hassasiyetinde, ancak tüm beynin ölçeğinde aktivite seviyesini gösterecek bir teknik geliştirmek istedik” diyor.
26 Mayıs’ta Cell’de çevrimiçi olarak açıklanan yeni yöntem, belirli bir zamanda beyindeki tüm aktif nöronların bir resmini çekiyor. Fare beyni onlarca milyon nöron içerir ve tipik bir görüntü yaklaşık bir milyon nöronun aktivitesini gösterir, diyor Tessier-Lavigne. “Tekniğin amacı, beynin nasıl çalıştığına dair anlayışımızı hızlandırmaktır.”
Tessier-Lavigne’nin laboratuvarında yüksek lisans öğrencisi ve çalışmanın ortak yazarı Eliza Adams, “Tekniğimizin doğası gereği, zaman içinde canlı beyin aktivitesini görselleştiremiyoruz – yalnızca anlık görüntüyü aldığımız belirli zamanda aktif olan nöronları görüyoruz” diyor. “Ancak bu değiş tokuşta kazandığımız şey, beyindeki çoğu nöronun kapsamlı bir görünümü ve bu aktif nöronal popülasyonları anlık görüntüler arasında sağlam ve tarafsız bir şekilde karşılaştırma yeteneğidir.”
Araç şu şekilde çalışır: Araştırmacılar, bir fareyi, anti-psikotik bir ilaç almak, keşif yaparken bir nesneye karşı bıyıklarını fırçalamak ve bir yavruya ebeveynlik yapmak gibi değişmiş beyin aktivitesini tetikleyecek bir duruma maruz bırakır ve ardından ölçümü yapar. Duraklama önemlidir, diye açıklıyor Renier, çünkü teknik, nöronal genlerin proteinlere çevrilmesi yoluyla nöron aktivitesini dolaylı olarak ölçer ve bunun gerçekleşmesi yaklaşık 30 dakika sürer.
Araştırmacılar daha sonra beyni, Tessier-Lavigne laboratuvarında doktora sonrası bir ortak olan Zhuhao Wu tarafından geliştirilen iDISCO adlı bir protokolün geliştirilmiş bir versiyonunu izleyerek şeffaf hale getirmek için tedavi ediyorlar ve tüm aktif nöronların anlık görüntüsünü alan ışık tabakası mikroskobu kullanarak görselleştiriyorlar.
Rockefeller’ın Fizik ve Biyoloji Araştırmaları Merkezi’nde çalışan Christoph Kirst, aktif nöronları tespit etmek ve anlık görüntüyü otomatik olarak fare beyninin 3 boyutlu atlasına eşlemek için aktif bir nöronun beynin nerede bulunduğunu belirlemek için bir yazılım geliştirdi.
Renier, beyin aktivitesinin her bir anlık görüntüsünün tipik olarak yaklaşık bir milyon aktif nöron içermesine rağmen, araştırmacıların bir anlık görüntüyü başka bir anlık görüntüyle karşılaştırdıklarında bu veri yığınını nispeten hızlı bir şekilde gözden geçirebileceklerini söylüyor. Her iki görüntüde de aktif olan nöronları ortadan kaldırarak, araştırmacılar yalnızca her birine özgü olanları bırakır ve bu da onların her bir duruma özgü olanı bulmalarını sağlar.
Akıllı Nanorobotlarla Kanser Tedavisi… için yorumlar kapalıBİLİM
Membranda ölüm reseptörlerinin (DR’ler) kümelenmesi apoptoza yol açar. Tümörleri tedavi etmek amacıyla, bu mekanizmayı başlatan çok değerlikli moleküler araçlar geliştirilmiştir. Bununla birlikte, DR’ler sağlıklı dokuda da her yerde ifade edilir. Burada, tümör mikro ortamlarında sitotoksik ligand modellerinin görüntüsünü otonom ve seçici bir şekilde açabilen, uyaranlara duyarlı bir robotik anahtar nanocihazı sunuyoruz. Normalde altı ligandı gizleyen, ancak bunları daha yüksek asitlik altında bir kez 10 nm çapında altıgen bir desen olarak gösteren değiştirilebilir bir DNA origamisi gösteriyoruz. Bu, DR’leri etkili bir şekilde kümeleyebilir ve pH 7.4’te inert kalırken pH 6.5’te insan meme kanseri hücrelerinin apoptozunu tetikleyebilir. İnsan meme kanseri ksenogreftleri taşıyan farelere uygulandığında, bu nanocihaz tümör büyümesini %70’e kadar azalttı. Veriler, hedefe yönelik tedavi için bir yol olarak ligand paterni anahtarlarının geliştirilmesi için fizibiliteyi ve fırsatları göstermektedir.
Tümör hedefleme stratejileri, ideal tümöre özgü membran reseptörlerinin eksikliğinden muzdariptir1,2. Tümör nekroz faktörü (TNF) reseptör süper ailesi (TNFRSF), memeli fizyolojisinde önemli roller oynar3,4,5. Bununla birlikte, TNFRSF reseptörlerinin insan hücreleri üzerindeki her yerde ekspresyonu, yalnızca bunlar aracılığıyla belirli hücre popülasyonlarını hedefleyen biyomoleküllerin gelişmesini önler. Bununla birlikte, kanser hücrelerinin apoptoz mekanizmasını aktive etmek için spesifik TNFRSF üyelerinin ligandları veya antikorları geliştirilmiştir6,7. Bununla birlikte, son çalışmalar, bu ligandların veya antikorların, apoptoz kaskadlarının dayandığı reseptörlerin oligomerizasyonunu tam olarak ayarlayamamaları nedeniyle etkinlikten yoksun olduğunu ortaya koymuştur8,9,10,11.
Ligandları farklı iskelelere konjuge ederek, TNFRSF’nin belirli üyelerini oligomerize etmenin etkili bir yolu elde edilebilir12,13,14,15. Ayrıca, ligandlar arası mesafeyi moleküler hassasiyetle ayarlamak için, biz ve diğerleri yakın zamanda ölüm reseptörü 5 (DR5) veya Fas reseptörlerinin ligandlarını modellemek için düz tabaka benzeri DNA origamileri tasarladık ve nano ölçekte belirli ligand arası mesafeye sahip altıgen ligand desenlerinin apoptozu önemli ölçüde tetiklediğini ortaya koyduk16,17,18. Bununla birlikte, bu ligand modelleri aynı zamanda sağlıklı hücrelerle de etkileşime girer. Bu nedenle, in vivo uygulandığında, nörotoksisite de dahil olmak üzere hedef üzerinde, tümör dışı toksisiteleri teşvik etme riski taşımaları beklenmektedir19, enfeksiyonlara karşı artan duyarlılık20 ve bağışıklık bozuklukları21.
Gelecekteki ilaçlarınız bir 3D yazıcıda sizin için kişiselleştirilebilir. için yorumlar kapalıBİLİM
İlaç almaktan nefret eden çocuklar için çikolata aromalı İlaçlarını almayı hatırlamakta güçlük çeken yaşlılar için birkaç ilaç günlük bir hapta birleştirildi. Yerel eczanenizde sağlık ihtiyaçlarınıza en uygun kişiselleştirilmiş dozlarda basılan ilaçlar. Bunlar, eczanelerde, sağlık tesislerinde ve diğer uzak yerlerde yerinde ilaç ve tedavi üretimi için yeni bir sistem olan 3D ilaç baskısının potansiyel avantajlarından sadece birkaçıdır. 2015 yılında, Gıda ve İlaç İdaresi, epilepsi için ilk 3D baskılı ilaç olan Spritam’ı (levetirasetam) onayladı. Diğer bazı üreticiler ve ilaç şirketleri kendi üreticilerini geliştiriyor.
Ancak 3D ilaç baskısının yaygın olarak benimsenmesi, insanların doğru ilacı ve dozu almalarını sağlamak için sıkı kalite kontrol önlemleri gerektirecektir. Baskı işlemi sırasında bir ilacın bileşeninin küçük bir yanlış ölçümü bile hastanın sağlığını tehlikeye atabilir.
Yeni bir araştırma makalesinde NIST araştırma bilimcisi Thomas P. Forbes, 3D ilaç yazıcılarının tasarlandığı gibi çalışmasını sağlamak için çeşitli yaklaşımları değerlendiriyor. Dergi makalesi, 3D yazıcıların ilaçları doğru dozajlarda ve doğru kimyasal karışımıyla üretmesini sağlamak için en iyi prosedürleri ve protokolleri değerlendirmek için bir “tasarım yoluyla kalite” analizi uygular.
İlaçları uzaktan basmak için çeşitli yöntemler mevcut olsa da, Forbes en yaygın olanlardan birine odaklandı: mürekkep püskürtmeli yazıcılar ve talep üzerine kişiselleştirilmiş ilaçlar basabilen benzer sistemler.
Evlerdeki mürekkep püskürtmeli yazıcılar gibi, daha büyük olsa da, yazıcının ilacın sıvılaştırılmış malzemelerini veya mürekkeplerini bir tepsideki küçük kuyucuklara veya doğrudan kapsüllere bırakan nozulları vardır. Dondurarak kurutma ve diğer işlemlerle sıvı, bir kapsül içine dökülen bir tablet veya toz haline getirilebilir. Ayrıca ağızda çözünen ince bir film üzerine buharlaştırılabilir.
Forbes’un makalesi herhangi bir tavsiyede bulunmuyor. Bunun yerine, araştırması, 3D ilaç baskısında kalite kontrolünü sürdürmek için çeşitli olası yöntem ve teknikleri tanımlar ve test eder.
Taking Measure blogu, Forbes ile araştırması hakkında konuştu.
Finger Wrap, Parmaklarınızın Ucunda Sağlık İzleme Sağlamak İçin Ter Kullanır. için yorumlar kapalıBİLİM
erle çalışan bir giyilebilir cihaz, sürekli, kişiselleştirilmiş sağlık izlemeyi yara bandı takmak kadar zahmetsiz hale getirme potansiyeline sahiptir. California San Diego Üniversitesi’ndeki mühendisler, enerjisini elde ettiği aynı parmak ucu terinde bulunan glikoz, vitaminler ve hatta ilaçlar gibi hayati kimyasal seviyeleri izleyen elektronik bir parmak sargısı geliştirdiler.
İlerleme, UC San Diego’daki Aiiso Yufeng Li Ailesi Kimya ve Nano Mühendislik Bölümü’nde profesör olan Joseph Wang’ın araştırma grubu tarafından 3 Eylül’de Nature Electronics’te yayınlandı.
Parmağın etrafına sıkıca sarılan cihaz, gücü beklenmedik bir kaynaktan, parmak ucunun terinden alıyor. Parmak uçları, küçük boyutlarına rağmen, her biri binden fazla ter bezi ile dolu olan vücudun en üretken ter üreticileri arasındadır. Bu bezler, dinlenme sırasında bile vücudun diğer bölgelerinden 100 ila 1000 kat daha fazla ter üretebilir. Herhangi bir uyaran veya fiziksel aktivite olmaksızın bu sürekli doğal terleme damlası, hareketsizlik veya uyku dönemlerinde bile cihazı besleyen güvenilir bir enerji kaynağı sunar.
Cihaz, ince, esnek ve gerilebilir bir polimer malzeme üzerine basılmış çeşitli elektronik bileşenlerden yapılmıştır. Tasarımı, tekrarlanan bükülme, gerilme ve harekete dayanacak kadar dayanıklı olurken parmağa uymasını sağlar. Wang, “Enerji toplama ve depolama bileşenlerinin, akışkan bir mikro kanalda birden fazla biyosensör ve ilgili elektronik kontrolör ile birlikte, hepsi parmaklarınızın ucunda dikkate değer bir entegrasyonuna dayanıyor” dedi.
Çalışmasının merkezinde, cihazın parmak ucuyla temas ettiği yere yerleştirilmiş biyoyakıt hücreleri bulunur. Bu hücreler, terdeki kimyasalları verimli bir şekilde toplamak ve elektriğe dönüştürmek için özel olarak tasarlanmıştır. Bu elektrik, her biri belirli bir biyobelirteç izlemekle görevli bir dizi sensöre (toplamda dört tane) güç sağlayan bir çift gerilebilir, gümüş klorür-çinko pilde depolanır: glikoz, C vitamini, laktat ve Parkinson hastalığını tedavi etmek için kullanılan bir ilaç olan levodopa. Ter, küçük kağıt mikroakışkan kanallardan bu sensörlere emilirken, cihaz biyobelirteç seviyelerini analiz ederken, örneklediği terden ihtiyaç duyduğu enerjiyi çeker. Küçük bir çip, sensörlerden gelen sinyalleri işler ve verileri Bluetooth düşük enerji aracılığıyla özel olarak tasarlanmış bir akıllı telefon veya dizüstü bilgisayar uygulamasına kablosuz olarak iletir.
Wang’ın UC San Diego Jacobs Mühendislik Okulu’ndaki araştırma grubunda doktora sonrası araştırmacı olan ilk yazar Shichao Ding, “Bu, parmaklarınızın ucunda otomatik sağlık izlemedir” dedi. “Kullanıcı dinleniyor veya uyuyor olabilir ve cihaz hala enerji toplayabilir ve biyobelirteç seviyelerini takip edebilir.”
Testlerde, bir denek, yemek sırasında glikoz seviyelerini, hem masa başı çalışması hem de egzersiz sırasında laktat seviyelerini, portakal suyu içerken C vitamini seviyelerini ve doğal bir bakla yedikten sonra levodopa seviyelerini izlemek için cihazı gün boyunca taktı.
Ding ve ortak yazar Tamoghna Saha, cihazın farklı biyobelirteç setlerini tespit ederek bireysel sağlık ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde özelleştirilebileceğini söylüyor. Araştırmacılar, yalnızca biyobelirteçleri izlemekle kalmayıp aynı zamanda toplanan verilere dayalı tedavileri de uygulayan kapalı döngü bir sistem geliştirmek için çalışıyorlar. Örneğin, diyabet durumunda, böyle bir cihaz sürekli olarak glikoz seviyelerini izleyebilir ve gerektiğinde otomatik olarak insülin verebilir, daha sonra biyobelirteç seviyelerini daha fazla izleyerek tedavinin etkinliğini değerlendirebilir.
Ding, “Otonom güç, algılama ve tedavi hepsi tek bir cihazda – nihai hedef bu” dedi.
Kaynak ve devamını incelemek için Buraya tıklayabilirsin.
Yapay zeka aracı, kan örneğinden diyabet, HIV ve COVID’i teşhis ediyor için yorumlar kapalıCOVİD, HIV, yapay zeka
Bağışıklık hücrelerini taramak için makine öğrenimini kullanan ‘tek atışlı’ yaklaşım, örtüşen semptomları olan durumların tespit edilmesine yardımcı olabilir
AI, B hücrelerinin (resimde) ve T hücrelerinin yüzeyindeki reseptörlere bağlı gen dizilerini analiz eder. Kaynak: Eye Of Science/Science Photo Library
Araştırmacılar, kan örneklerindeki bağışıklık hücresi gen dizilerini tarayarak bir dizi enfeksiyonu ve sağlık durumunu tek seferde teşhis edebilen bir yapay zeka (YZ) aracı geliştirdiler.
20 Şubat’ta Science dergisinde yayımlanan ve yaklaşık 600 kişi üzerinde yapılan bir çalışmada, araç katılımcıların sağlıklı olup olmadıklarını veya COVID-19, tip 1 diyabet, HIV veya otoimmün hastalık lupus olup olmadıklarını ve yakın zamanda grip aşısı olup olmadıklarını belirledi.
İngiltere’deki Cambridge Üniversitesi’nden moleküler biyolog Sarah Teichmann, “Bu, bağışıklık sisteminizin maruz kaldığı her şeyi yakalayan tek seferlik bir dizileme yaklaşımıdır” diyor.
Çalışmanın ortak yazarı ve Kaliforniya’daki Standford Üniversitesi’nde bilgisayar bilimcisi olan Maxim Zaslavsky, aracın henüz klinik kullanıma hazır olmadığını ancak yaklaşımı geliştirmek için daha fazla çalışma yapılmasıyla bir gün klinisyenlerin “bugün kesin testleri olmayan durumlarla” başa çıkmalarına yardımcı olabileceğini söylüyor.
“Gerçek dünya bakış açısından, vaat, bir kişinin gördüğü her şeyi okuyabileceğiniz ve ardından bunu sağlık bakımıyla ilişkilendirebileceğiniz bağışıklık sistemi için tek bir temel modele sahip olmaktır,” diyor Teichmann. “Bunu gerçekleştirme yolunda ileride atılacak çok sayıda adım var, ancak bu bir adım.”
Doğal tanı
Bağışıklık sistemi, iki ana hücre türü olan B hücreleri ve T hücreleri aracılığıyla geçmiş ve mevcut hastalıkların kapsamlı bir kaydını tutar. B hücreleri, virüslere ve zararlı moleküllere bağlanan antikorlar üretirken, T hücreleri diğer tepkileri aktive eder veya enfekte olmuş hücreleri öldürür.
Bir kişi enfeksiyona veya vücudun yanlışlıkla kendi dokularına saldırdığı bir otoimmün duruma sahip olduğunda, B hücreleri ve T hücreleri sayıca artar ve belirli yüzey reseptörleri üretmeye başlar. Bu reseptörleri kodlayan genlerin dizilenmesi, kişinin hastalık ve enfeksiyonlara ilişkin benzersiz kaydını açabilir.
Oslo Üniversitesi’nde hesaplamalı immünolog olan Victor Greiff, “Bağışıklık sistemi doğal bir tanı yöntemidir ve eğer onun bunu nasıl yapabildiğini öğrenirsek, biz de yapabiliriz” diyor.
Zaslavsky, mevcut tanı araçlarının “bağışıklık sisteminin hastalık maruziyetlerine ilişkin kayıtlarından bir miktar ama çok az yararlandığını” söylüyor ancak daha önceki çabaların çoğu B veya T hücrelerinden gelen dizilere odaklanmıştı. “Bunları birleştirerek bağışıklık aktivitesinin bu daha kapsamlı resmini elde etmek bize neler olabileceğine dair daha eksiksiz bir okuma sağlıyor.”
Zaslavsky ve meslektaşları, B hücresi ve T hücresi reseptörlerindeki önemli bölgeleri kodlayan gen dizilerini analiz etmek ve belirli hastalıklarla ilişkili kalıpları seçmek için altı makine öğrenme modelini birleştiren bir yapay zeka aracı geliştirdiler.
2024’ün En Önemli 10 Biyoinformatik Gelişmesi! için yorumlar kapalıbiyoinformatik
Bu keşifler, 2024 yılında biyoinformatik alanında kaydedilen olağanüstü ilerlemenin yalnızca bir kısmını temsil ediyor. Yine de tahmin edebileceğiniz gibi “yapay zeka” bu yıl, yaşam bilimleri alanında da kendinden sıkça söz ettirmeyi başardı. Peki sonuçlarını ne zaman göreceğiz, önleyici tıp gibi potansiyelini beklediğimiz alanlarda ne zaman gerçek bir yeri olacak, merakla takip ediyoruz. Yazıyı okuduktan sonra favori gelişmeniz hangisi oldu, bizimle paylaşın! #biyoinformatikle2024
Dilediğiniz Gibi Tasarlanabilen Proteinler
Protein yapılarını geleneksel olarak tasarlamak yavaş ve zahmetli bir iştir. Ancak 2024 yılında, istenen özelliklere sahip proteinler tasarlayabilen yapay zeka destekli araçların ortaya çıkmasıyla bir devrim yaşadık. David Baker, hesaplamalı protein tasarımı alanındaki çığır açan çalışmalarıyla 2024 Nobel Kimya Ödülü’ne layık görüldü. Araştırmaları, yeni işlevlere sahip tamamen yeni proteinlerin tasarlanmasını sağlayarak tıp, malzeme bilimi ve nanoteknoloji alanlarında yepyeni olasılıkların önünü açtı.Ve Nobel… AlphaFold3’e Gidiyor
Gemini, Imagen, Veo gibi yapay zeka platformlarını yayınlayan Google DeepMind, AlphaFold3 ile yapay zeka ile ilgilenen rakiplerinin değinmediği bir alan olan moleküler biyoloji için liderlik yaptı. DeepMind’in CEO’su Demis Hassabis ve AlphaFold’un baş geliştiricisi John Jumper, katkılarından dolayı Nobel Ödülünü David Baker ile paylaştı. AlphaFold3, biyoinformatik yoluyla ilaç keşfi ve hastalıkların anlaşılması gibi amaçlar için araştırmacılara moleküler biyoloji hakkında geniş imkanlar sağlıyor.
NIH’in All of Us Araştırma Programı, Genetik Varyantlardan Oluşan Bir Hazine Sunuyor
NIH’in All of Us araştırma programı, 2024 yılında 275 milyondan fazla yeni genetik varyanttan oluşan devasa bir veri seti ortaya çıkardı. Bu bilgiler, kişiselleştirilmiş tıp yaklaşımlarının geliştirilmesini ve tedavilerin daha etkili olması için için bireysel genetik profillere göre uyarlanmasını sağlayacak.
İnsan İnteraktomunun Hesaplanması Devam Ediyor
Proteinlerin tek başlarına çalıştığı pek görülmez, genellikle interaktom adı verilen bir sistem yoluyla çevreleriyle etkileşim içinde çalışırlar. Bu etkileşimleri anlamak, hücresel süreçleri ve hastalık mekanizmalarını da anlamaya yarar. 2024 yılında, Teksas Üniversitesi Southwestern Medical Center tarafından insan interaktomunun hesaplamalı olarak modellenmesinde önemli ilerleme kaydedildi ve araştırmacıların protein-protein etkileşimlerini büyük ölçekte haritalamasına olanak sağladı. Bu bilgi, potansiyel ilaç hedeflerini belirlemek ve yeni terapötik stratejiler geliştirmek için kullanılabilir.
RosettaFold All-Atom: Protein Modellemede Öngörünün Gücünden Faydalanmak Mümkün
RosettaFold All-Atom, Washington Üniversitesi’nden araştırmacılar tarafından protein yapılarının atomik düzeyde modellerini sağlamak üzere geliştirilmiştir. Bu ayrıntı düzeyi, protein işlevini anlamak ve yeni terapötikler tasarlamak için çok önemlidir. RosettaFold All-Atom ilaç keşfi, protein mühendisliği ve yeni biyomalzemelerin geliştirilmesi için yeni yollar açmıştır.
Hastalıkları Daha Semptomlar Ortaya Çıkmadan Tespit Etmek
Proteinler statik varlıklar değildir; seviyeleri ve modifikasyonları, hastalığa yanıt olarak değişebilir. Cambridge Üniversitesi ve GSK (GlaxoSmithKline) Araştırma ve Geliştirme’den araştırmacılar, semptomlar ortaya çıkmadan önce 60’tan fazla hastalığı tahmin edebilen umut verici proteomik belirteçler buldu. Bu erken teşhis imkanı, bireysel risk profillerine dayalı zamanında müdahalelere olanak tanıyarak önleyici tıbba katkıda bulunabilir.
Synthemol ile Güçlü Antibiyotikler Tasarlamak
Antibiyotik direncine karşı mücadele, sağlık alanında kritik bir önem taşımaya devam ediyor. 2024 yılında, Synthemol adlı yeni bir yapay zeka modeli bu savaşta umut verici bir silah olarak ortaya çıktı. Stanford Üniversitesi ve McMaster Üniversitesi araştırmacıları tarafından geliştirilen Synthemol, yeni antibiyotikler keşfetmek için özel olarak tasarlanmış üretken bir yapay zeka modelidir. Synthemol, mevcut antibiyotiklerin ve bakteri yapılarının geniş veri kümelerini analiz eder. Dünya Sağlık Örgütü tarafından önemli bir küresel sağlık tehdidi olarak tanımlanan ilaca dirençli patojenleri hedef alan güçlü antibiyotik özelliklere sahip tamamen yeni moleküller oluşturabilir. Bu teknoloji, ilaca dirençli bakterilerle mücadelemizde devrim yaratma ve antibiyotiklerin hayat kurtarmadaki etkinliğinin devamını sağlama potansiyeline sahiptir.
Multimodal Yapay Zeka: Biyoinformatik Keşiflerinde Yeni Boyutlar
Metin, görüntü ve hatta protein yapıları gibi çeşitli kaynaklardan gelen bilgileri işleme ve entegre etme yeteneğine sahip multimodal yapay zeka sistemleri, biyoinformatik araştırmalarında devrim yaratıyor. Örneğin, multimodal YZ, hastalık riskini tahmin etmek ve tedavi planlarını kişiselleştirmek için genomik verileri protein yapıları ve klinik bilgilerle entegre edebilir. Farklı veri kaynaklarını entegre etmek, biyolojik sistemleri anlamamızda yeni boyutlar keşfetmeyi vaat ediyor.
Bu tür multimodal YZ örnekleri:
ChatNT: Bu model biyolojik kavramları tartışabilir, DNA, RNA ve proteinler hakkındaki soruları yanıtlayabilir ve hatta bilimsel literatürün özetlerini oluşturabilir.
Med-Gemini: Tıbbi uygulamalar için özel olarak tasarlanmış güçlü bir dil modelidir. Tıbbi metinleri, görüntüleri ve diğer veri türlerini işleyip anlayabilir ve böylece teşhis, tedavi planlaması ve ilaç keşfi gibi görevlerde yardımcı olabilir.
NVIDIA BioNeMo: İlaç keşfi, protein mühendisliği ve diğer biyomedikal uygulamalar için yapay zeka modelleri geliştirmeye ve dağıtmaya yönelik araçlar sağlar.
Evrimsel Ölçek Modellemesi (ESM): Bu modeller, evrimsel ilişkileri ve proteinlerin işlevsel/yapısal özelliklerini öngörmek için büyük miktarda protein dizisi verilerini analiz edebilir ve dizi bilgilerini evrimsel geçmişle ilişkilendirilebilir.
EvolutionaryScale’in ESM Modelleri ile Evrimin Simülasyonu
EvolutionaryScale’in ESM modelleri (evrimsel ölçek modellemesi), proteinin evrimi hakkındaki anlayışımızı değiştiriyor. Bu çalışma, gelişmiş dil modellerinden yararlanarak, etiketli veri gerektirmeden proteinlerin evrimsel ilişkilerini ve işlevsel özelliklerini açığa çıkarıyor. Bu yaklaşım sadece protein anotasyonlarını hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda yaşamın kökenlerini ve biyolojik sistemlerin çeşitliliğini keşfetmek için yeni yollar açıyor. Protein yapılarının ve işlevlerinin çözümlenmesi için yapay zekanın entegrasyonu, hesaplamalı biyolojide dönüştürücü bir adım olarak görülebilir.
Yapay Zeka Asistanları
Illinois Üniversitesi’nin diğer üniversitelerle birlikte yürüttüğü bir araştırmada bilimsel deneyleri yürütmek, verileri analiz etmek ve yeni hipotezler üretmek için yapay zekalardan oluşan bir ekip kuruldu. Bu yaklaşım, rutin görevleri otomatikleştirerek araştırmacıların daha karmaşık ve zorlu sorunlara odaklanmasını sağlama potansiyeline sahiptir.
Karşılaşılan Zorluklar ve Etik Konular
Biyoinformatik alanındaki gelişmeler muazzam bir potansiyel sunarken, aynı zamanda önemli zorluklar ve etik ikilemler de bulunmaktadır. Veri gizliliği, teknolojilere eşit erişim ve yapay zeka kaynaklı keşiflerin potansiyel kötüye kullanımı gibi konular dikkatle değerlendirilmelidir. Bu araçları sağlık hizmetlerine ve araştırmalara entegre ederken, inovasyonun herkese fayda sağlamasını ve zararı en aza indirmesini sağlamak için bu zorlukları sorumlu bir şekilde ele almak çok önemlidir.
Yapay zeka, DNA’da depolanan dijital verileri günler yerine dakikalar içinde çözebilir için yorumlar kapalıDNA, yapay zeka
Yeni bir yapay zeka tabanlı yöntem, DNA dizilerinden dijital verileri eski tekniklere göre yaklaşık 90 kat daha hızlı bir şekilde kurtarabilir ve bu da hesaplama için pratik DNA depolama olasılığını artırır.
Yapay zeka, DNA zincirlerinde saklanan verileri, önceki yöntemlerde günlerce süren okuma sürelerinden ziyade 10 dakika gibi bir sürede okuyabiliyor. Bu da DNA depolamayı, bilgisayarlarda pratik kullanıma daha da yakınlaştırıyor.
Kaliforniya Üniversitesi, San Diego’dan Daniella Bar-Lev, “DNA, büyük miktarda veriyi son derece kompakt bir biçimde depolayabilir ve binlerce yıl boyunca bozulmadan kalabilir” diyor. “Ek olarak, DNA doğal olarak çoğaltılabilir ve bu da uzun vadeli veri saklama için benzersiz bir avantaj sunar.”
Ancak DNA’da kodlanmış bilgileri geri almak devasa bir zorluktur çünkü depolandığında iplikler birbirine karışır ve iç içe geçer. Veri kodlama süreci sırasında, bazen bireysel iplikler kusurlu bir şekilde çoğaltılır ve bazı parçalar tamamen kaybolabilir. Sonuç olarak, DNA’da depolanan verileri okumak, parçalanmış, yazım hatalarıyla dolu sayfalarla dolu bir kutudan bir kitabı yeniden inşa etmeye benzeyebilir.
Bar-Lev, “Geleneksel yöntemler bu kaosla mücadele ediyor ve günlerce işlem gerektiriyor,” diyor. Yeni yaklaşım, “gürültüdeki kalıpları tespit etmek üzere eğitilmiş AI ile bunu kolaylaştırıyor” diyor.
Bar-Lev ve meslektaşları, karışık DNA dizilerini hızlı ve doğru bir şekilde çözebilen DNAformer adlı yapay zeka destekli bir yöntem geliştirdiler. Sistem, DNA dizilerini yeniden oluşturmak üzere eğitilmiş derin öğrenme yapay zeka modeli, hataları tespit edip düzelten ayrı bir bilgisayar algoritması ve kalan hataları düzeltirken her şeyi tekrar dijital veriye dönüştüren üçüncü bir kod çözme algoritması içeriyor.
Nadir görülen genetik bozukluk ilk kez rahimde tedavi edildi için yorumlar kapalıGENETİK
Şu anda neredeyse üç yaşında olan çocukta, sıklıkla ölümcül olan motor nöron hastalığının hiçbir belirtisi görülmüyor.
İki buçuk yaşındaki bir kız, rahimdeyken motor nöron rahatsızlığı için tedavi gören ilk kişi olduktan sonra nadir görülen bir genetik bozukluğun hiçbir belirtisini göstermiyor. Çocuğun annesi, hamileliğin sonlarında gen hedefli ilacı aldı ve çocuk da almaya devam ediyor.
Avustralya’daki UNSW Sydney’de pediatrik nörolog olan Michelle Farrar, “Bebek etkili bir şekilde tedavi edildi ve hastalığın hiçbir belirtisi görülmedi” diyor. Sonuçlar dün New England Journal of Medicine’de yayımlandı.
Çocuk, hareketi kontrol eden motor nöronları etkileyen ve ilerleyici kas zayıflamasına yol açan spinal musküler atrofi olarak bilinen genetik bir rahatsızlıkla gebe kaldı. Yaklaşık her 10.000 doğumdan birinde bu rahatsızlığın bir türü görülür — bu da onu bebeklerde ve çocuklarda önde gelen genetik ölüm nedeni yapar.
En şiddetli formunda, bu çocukta olduğu gibi, bireyler SMN1 geninin her iki kopyasından da yoksundur ve bu eksikliği kısmen telafi eden komşu bir gen olan SMN2’nin yalnızca bir veya iki kopyasına sahiptir . Sonuç olarak, vücut omurilik ve beyin sapındaki motor nöronlarını korumak için gereken proteini yeterince üretmez. Bu protein, ikinci ve üçüncü trimesterlerde ve yaşamın ilk birkaç ayında en önemlidir. Şiddetli hastalığı olan bebekler genellikle üçüncü yaş günlerinden sonra yaşamazlar.
Geçtiğimiz on yılda, ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) spinal musküler atrofi için yenidoğanları tedavi etmek üzere üç ilacı onayladı. Bu çalışmada kullanılan Risdiplam adlı oral ilaç, İsviçre’nin Basel kentinde bulunan biyoteknoloji firması Roche tarafından üretilen, SMN2 geninin ifadesini değiştirerek daha fazla SMN proteini üreten küçük bir moleküldür.
Şimdiye kadar spinal musküler atrofi için tedaviler doğumdan sonra uygulanıyordu. Ancak SMN1 geninin her iki kopyasından da yoksun ve SMN2 geninin yalnızca iki kopyasına sahip yenidoğanların yarısına kadarı bazı semptomlarla doğuyor. Çalışmaya liderlik eden, Tennessee, Memphis’teki St. Jude Çocuk Araştırma Hastanesi’nde klinik sinir bilimci olan Richard Finkel, “Hala iyileştirme için yer vardı” diyor.
Ebeveyn önerisi
Finkel, ilacın rahimde verilmesi fikrinin ebeveynlerden geldiğini söylüyor. “Bu korkunç hastalıktan dolayı zaten bir kayıp yaşamışlardı,” diyor ve doğumdan önce başlayabilecekleri tedavi seçenekleri olup olmadığını bilmek istiyorlardı. FDA bu birey için çalışmayı onayladı.
32 haftalık hamile olan anne, altı hafta boyunca her gün Risdiplam aldı. Bebek ilacı yaklaşık bir haftalıkken almaya başladı ve muhtemelen hayatının geri kalanında almaya devam edecek.
Araştırmacılar sinerjik ilaç kombinasyonlarını belirlemek için yeni bir hesaplamalı yaklaşım geliştirdiler için yorumlar kapalıilaç
Yeni yöntem, etkili ilaç eşleştirmelerini doğru bir şekilde tahmin ederek yeni terapötiklerin daha hızlı geliştirilmesi için temel oluşturuyor
Mount Sinai’deki Icahn Tıp Fakültesi’ndeki araştırmacılar, ilaç sinerjisinin tahminini iyileştirmek ve karmaşık hastalıklar için kombinasyon terapilerinin geliştirilmesini hızlandırmak için iDOMO adlı güçlü bir hesaplama aracı geliştirdiler. Briefings in Bioinformatics’te 20 Şubat’ta yayınlanan çalışma, iDOMO’nun gen ifadesi verilerini kullanarak sinerjik ilaç kombinasyonlarını belirleme yeteneğini vurgulayarak mevcut yöntemlerden daha iyi performans gösteriyor.
Hesaplamalı Yaklaşımlarla İlaç Keşfini İlerletme
Hastalıkta yer alan farklı yolları hedeflemek için birden fazla ilaç kullanan kombinasyon terapileri, kanser gibi karmaşık durumları tedavi etmek için giderek daha kritik hale geliyor. Ancak, etkili ilaç çiftlerini deneysel olarak belirleme süreci maliyetli ve zaman alıcıdır. iDOMO, belirli bir biyolojik örnekteki genlerin aktivite seviyelerini ölçen gen ifadesi verilerini ve hastalık durumu veya ilaç tepkisi gibi belirli bir durumla ilişkili farklı gen aktivitesi kalıpları olan gen imzalarını analiz ederek hesaplamalı bir çözüm sunar. İlaçların ve hastalıkların gen imzalarını karşılaştırarak iDOMO, ilaç kombinasyonlarının faydalı ve zararlı etkilerini tahmin eder.
“Yaklaşımımız, insan hastalıklarını tedavi etmek için yeni tedavi seçenekleri olarak hizmet edebilecek ilaç kombinasyonlarını tahmin etmek için daha etkili bir yol sunuyor,” diyor kıdemli yazar Bin Zhang, PhD, Nörogenetik Willard TC Johnson Araştırma Profesörü ve Mount Sinai Dönüşümsel Hastalık Modelleme Merkezi Müdürü. “Bu, klinisyenler için tedavi seçeneklerini önemli ölçüde genişletebilir ve standart tedavilere yanıt vermeyen hastalar için sonuçları iyileştirebilir.”
Üçlü Negatif Meme Kanserinde Doğrulama
Çalışma, iDOMO’yu özellikle agresif ve tedavisi zor bir kanser türü olan üçlü negatif meme kanserine uyguladı. Model, daha sonra in vitro deneylerde test edilen umut verici bir ilaç kombinasyonunu (trifluridin ve monobenzon) belirledi. Bulgular, bu kombinasyonun üçlü negatif meme kanseri hücre büyümesini tek başına her iki ilaçtan daha etkili bir şekilde engellediğini doğrulayarak iDOMO’nun öngörüsünü doğruladı.
Dr. Zhang, “iDOMO gibi hesaplamalı yaklaşımlardan yararlanarak, daha ileri deneysel doğrulama için en umut verici ilaç kombinasyonlarına öncelik verebilir ve bu sayede çok çeşitli hastalıklar için yeni tedavilerin keşfini hızlandırabiliriz” diye ekledi.
Tıp ve Araştırma İçin Sonuçlar ve Gelecekteki Yönlendirmeler
iDOMO, klinisyenlere daha fazla terapötik seçenek sunarak, potansiyel olarak konvansiyonel tedavilere dirençli hastalar için yeni ve daha etkili tedavilere yol açar. Yaklaşım, sinerjik ilaç çiftlerini belirlemek için maliyet açısından verimli, ölçeklenebilir bir çözüm sunarak çeşitli hastalıklarda daha geniş uygulamalara giden yolu açar.
Gelecekteki çalışmalar, iDOMO’nun üçlü negatif meme kanserinin ötesinde diğer hastalıklara da uygulanmasına, öngörü yeteneklerinin daha da geliştirilmesine ve daha geniş ilaç geliştirme hatlarına entegre edilmesine odaklanacak.
Umut vadeden yeni bir sıtma önleyici ilaç sınıfı keşfedildi için yorumlar kapalıEpigenetik
Epigenetik inhibitörler umut vadeden yeni bir sıtma karşıtı müdahale stratejisi olarak mı? Yeni bir çalışma, sıtma patojenini özel olarak öldüren bir gen düzenleme inhibitörünü tanımlıyor.
Profesör Markus Meißner (LMU Münih) ve Profesör Gernot Längst (Regensburg Üniversitesi) liderliğindeki çok uluslu bir araştırma ekibi, sıtmanın ana nedeni olan Plasmodium falciparum’un gen düzenlenmesi konusunda önemli bilgiler elde etti.
Nature dergisinde yayımlanan bulgular, yenilikçi tedavi yaklaşımlarının geliştirilmesi için yeni fırsatlar sunuyor.
Sıtma, küresel sağlık açısından en büyük tehditlerden biri olmaya devam ediyor. 2022’de, çoğunluğu Sahra Altı Afrika’da olmak üzere tahmini 247 milyon enfeksiyon ve 600.000’den fazla ölüm yaşandı.
Bu nedenle önleme ve tedavide uzun vadeli ilerleme sağlamak için yenilikçi araştırma yaklaşımlarına acilen ihtiyaç duyulmaktadır.
Sıtma, Plasmodium cinsi parazitlerin neden olduğu ve enfekte sivrisineklerin ısırmasıyla insanlara bulaşan bir hastalıktır.
Sıtma türlerinin en ölümcülü olan Plasmodium falciparum’un , hassas gen düzenlemesiyle kontrol edilen oldukça karmaşık bir yaşam döngüsü vardır.
Bu düzenleyici süreçleri anlamak, patojenle gelişimin farklı aşamalarında özel olarak mücadele edebilmek için hayati önem taşımaktadır.
Ekip, kromatin yeniden düzenleyicisi PfSnf2L’yi (transkripsiyon için DNA’nın erişilebilirliğini düzenleyen bir protein kompleksi) patojenin gelişiminin çeşitli aşamalarında önemli rol oynayan genlerin temel düzenleyicisi olarak tanımladı.
Çalışmanın baş yazarı Maria Theresia Watzlowik, “Araştırmamız, PfSnf2L’nin P. falciparum’un gen ifadesini dinamik olarak ayarlaması için gerekli olduğunu gösteriyor” şeklinde açıklıyor.
“PfSnf2L’nin benzersiz dizisi ve işlevsel özellikleri, yalnızca Plasmodium falciparum’u öldüren son derece spesifik bir inhibitörün tanımlanmasına yol açtı ,” diye açıklıyor Regensburg Üniversitesi’nde Biyokimya Profesörü olan Gernot Längst.
LMU Veterinerlik Fakültesi Deneysel Parazitoloji Kürsü Başkanı Profesör Markus Meißner, “Bu inhibitör, potansiyel olarak tüm yaşam döngüsü aşamalarını hedef alan yeni bir sıtma önleyici ilaç sınıfını temsil ediyor” diye ekliyor.
Längst, “Sıtma, karşı karşıya kaldığımız en adaptif hastalıklardan biridir” diyor.
Epigenetik düzenlemesini hedeflemek, örneğin mevcut ilaçların etkinliğini artırmanın veya dirençli parazitlerin gelişmesini önlemenin önünü açabilir.
“Çalışma, epigenetiğin sıtma araştırmalarına entegre edilmesinin önemini vurguluyor. Gelecekteki çalışmalar, parazitin epigenetik mekanizmasını engelleyen küçük molekülleri test etmeye ve klinik öncesi modellerde bunların etkinliğini keşfetmeye odaklanacak,” diye sonlandırıyor Meißner.
Alman Araştırma Vakfı’nın (DFG) desteklediği çalışmada, LMU ve Regensburg Üniversitesi’nden bilim insanlarının yanı sıra, Zürih Üniversitesi (İsviçre), Pennsylvania Eyalet Üniversitesi (ABD) ve Glasgow Üniversitesi’nden (İngiltere) araştırmacılar da yer aldı.