Yazar: Oğuzkan İlmaz
Kök hücreler, vücuttaki diğer hücre tiplerine dönüşebilen ve kendini yenileyebilen özel hücrelerdir. Bu yetenekleri sayesinde dokuların yenilenmesi ve onarılması süreçlerinde önemli bir rol oynarlar. Kök hücrelerin bu dönüşüm ve yenilenme kabiliyetleri, onların hastalık tedavilerinde kullanımının araştırılmasına yol açmıştır.
Kök hücre terapilerinin etkinliği; nörodejeneratif hastalıklar gibi sinir sistemi hastalıklarında (Alzheimer, Parkinson, ALS, Huntington vb.), kalp hastalıklarında, diyabette, kemik iliği bozukluklarında ve yanık tedavisinde araştırılmaktadır. Kök hücre terapilerinin etkinliğinin araştırılmasında hala bazı sınırlamalar bulunmaktadır. Bu sınırlamaların üstesinden gelmek ve kök hücre terapilerinin etkinliğini artırmak için birçok çalışma yürütülmektedir. Bu çalışmaların arasında derin öğrenme modellerinin kullanımı da bulunmaktadır.
Derin öğrenme, yapay sinir ağlarının (insan beyni gibi çalışacak şekilde modellenen algoritmalar) büyük miktarda veriden öğrendiği makine öğreniminin bir alt kümesidir.
Kök hücre terapileri, geniş bir yelpazede potansiyel tedaviler sunarken derin öğrenme modelleri bu tedavilerin geliştirilmesinde ve optimizasyonunda kritik bir rol oynayabilir.
Kök hücre biyolojisini ve terapilerini kontrol etme kabiliyetimiz 2 cephedeki gelişmeler ile artmaktadır: Kök hücrelerden yeteri kadar bilgi üretmek ve bu bilgileri uygun derin öğrenme algoritmalarında kullanabilmek. Bu alanda çalışmaların geliştirilebilmesi için kök hücre biyolojisi ve hesaplamalı bilimlerin birlikte çalışması gerekir.
İnsan beyni, sınırlı gözlemle bile karmaşık verileri anlayabilir. Derin öğrenme modelleri ise çok miktarda veriyle çalışarak bu verilerden daha etkili bir şekilde yararlanabilir. Örneğin, kök hücre biyologları binlerce hücre görüntüsü ve verisi elde ederler ancak bu verilerin tamamını yorumlamaları zordur. Derin öğrenme modelleri, bu tür büyük veri kümelerini analiz ederek karmaşık ilişkileri keşfedebilir. Böylece derin öğrenme kök hücre biyolojisi gibi alanlarda veri analizi ve yorumlama süreçlerini büyük ölçüde kolaylaştırabilir.
Derin öğrenme modellerinin etkin bir şekilde çalışabilmesi için genellikle büyük miktarda veriye ihtiyaç vardır. Bu veriler, çeşitli kaynaklardan elde edilebilir ancak farklı kaynaklardan gelen verilerin standardizasyonu önemlidir. Aynı tür veriler dahi olsa farklı deneysel protokoller veya veri toplama yöntemleri kullanılarak elde edilmiş olabilirler. Bu durumda, veri kümeleri arasında kıyaslamalar yapmak veya derin öğrenme modellerini eğitmek zorlaşabilir.
Birincil problem genellikle deneysel protokollerin veya veri toplama yöntemlerinin farklılığıdır. Örneğin, aynı hücresel veya moleküler biyolojik süreç üzerinde çalışan iki laboratuvar farklı yöntemler kullanarak veri toplayabilir. Bu da aynı biyolojik olayı inceleyen ancak farklı deneysel koşullarda üretilen verilerin birbirinden farklı olmasına neden olabilir.
Bu tür bir veri varyasyonunu azaltmak için konsorsiyumlar ve bilimsel topluluklar veri standardizasyonu ve deney protokollerinin optimizasyonu konusunda işbirliği yapabilirler. Bu, veri toplama ve analiz yöntemlerinin standartlaştırılması ve belli bir protokolün benimsenmesi anlamına gelir.
Bu protokoller; veri toplama, işleme, analiz ve raporlama süreçlerini standart hale getirir. Böylece farklı laboratuvarlarda üretilen verilerin karşılaştırılabilirliğini artırır. Veri standardizasyonu derin öğrenme modellerinin daha geniş veri kümeleri üzerinde daha etkili bir şekilde eğitilmesine de olanak tanır.
Bilimsel topluluğun bu konuda bilgilendirilmesi ve eğitilmesi de önemlidir. Derin öğrenme ve diğer yapay zeka tekniklerinin bilim alanında kullanılmasını teşvik etmek ve bu tekniklerin en iyi uygulamalarını vurgulamak için araştırma toplulukları ve eğitim programları organize edilebilir.
Derin öğrenme modellerinin biyolojik araştırmalarda keşif yapmak için giderek daha önemli bir araç haline geldiğini gözlemliyoruz. Veri üretimi ve derin öğrenme algoritmalarının gelişimiyle birlikte kök hücrelerin özellikleri hakkında daha kapsamlı ve doğru bilgiler sağlayan derin öğrenme modelleri de geliştirilecektir. Sonuç olarak bu modellerin kullanımı, mevcut in vitro ve in vivo deneylere alternatif bir yaklaşım sunarak in silico deneylerin yaygınlaşmasını sağlayacaktır.
REFERANSLAR:
1) Ouyang JF, Chothani S, Rackham OJL. Deep learning models will shape the future of stem cell research. Stem Cell Reports. 2023;18(1):6-12. doi:10.1016/j.stemcr.2022.11.007
2) https://www.oracle.com/tr/artificial-intelligence/machine-learning/what-is-deep-learning/
3) https://www.drburakonvural.com/kok-hucre-nasil-elde-edilir-etki-mekanizmasi-nedir/
4) https://enginunal.medium.com/derin-%C3%B6%C4%9Frenme-giri%C5%9F-dad1a98241d0
