Tükürükle Biyolojik Yaş Tespiti

Biyolojik yaş, tükürük örnekleriyle tespit edilecek

Karabük Üniversitesi yenilikçi projeleriyle öne çıkmaya devam ediyor

KBÜ'lü akademisyenlerden biyomedikal alanında öncü proje

KARABÜK - Karabük Üniversitesi'nde misyonlu akademisyenler biyolojik yaşın tükürük örneklerinden çarçabuk tespit edilmesini sağlayacak proje hazırladı.

Karabük Üniversitesi yenilikçi projeleriyle öne çıkmaya devam ediyor. Mühendislik Fakültesi Biyomedikal Mühendisliği Öğretim Üyesi Doç. Dr. Hacı Mehmet Kayılı ve Doç. Dr. Hakan Yılmaz tarafından "Tükürükten Biyolojik Yaş Tespiti İçin IgG N-Glikomu Kullanılarak Makine Öğrenmesi Temelli Bir Modelin Geliştirilmesi ve Serum IgG N-Glikozilasyon Profillerine Bağlı Olarak Validasyonu" başlıklı TÜBİTAK COST projesi hazırlandı.

Akademisyenler proje çerçevesinde insan sıhhatine ait değerli biyobelirteçlerden biri olan IgG glikozilasyon profillerinin incelenmesiyle biyolojik yaşın tespiti için bir model geliştirecek. Bu modelin bilhassa tükürük örnekleri kullanılarak geliştirilmesi yaş tespitinin mümkün hale gelmesini sağlayacak. Ayrıyeten, serum örnekleri üzerinden yapılacak doğrulama çalışmaları, modelin güvenilirliğini ve geçerliliğini artıracak.

Tükürükteki IgG N-glikozilasyon profillerinin tahlilinde makine öğrenmesi algoritmalarını kullanacak olan modelle klasik tahlillere kıyasla daha süratli ve kesin sonuçlar sunmak hedefleniyor. Geliştirilecek model, biyolojik yaş ile kronolojik yaş ortasındaki farkları tespit ederek bireylerin sıhhat durumlarına dair değerli datalar sunacak.

Hazırladıkları projeyle tükürükten biyolojik yaş tespitine yönelik analitik bir yol geliştirmeyi ve bu usulü kan örneklerinden elde edilen bilgilerle kıyaslamayı hedeflediklerini belirten Mühendislik Fakültesi Biyomedikal Mühendisliği Öğretim Üyesi ve prroje yürütücüsü Doç. Dr. Hacı Mehmet Kayılı, "Bu projenin temel emeli, şahısların yaşlanma durumu hakkında bilgi vermek, yaşlanmasının ne seviyede olduğunu şahıslara göstermek ve böylece şahısların yaşlanma dereceleri hakkında fikir sahibi olmasını sağlamaktır. Bu projede, birinci olarak sağlıklı bireylerden kan ve tükürük örnekleri alıyoruz. Çok küçük ölçü hacimde kan örneği bizim için kâfi oluyor. Bedenimizde bulunan antikorlara bakarak, antikorlardaki modifikasyonlarını takip ederek, bilhassa yaşlanmayla alakalı biyobelirteç seyrini Türkiye popülasyonuna mahsus olarak inceliyoruz" dedi.

Proje bünyesinde sağlıklı bireylerden kan ve tükürük örnekleri toplandığını tabir eden Kayılı, "Bu sayede, şahıslardan bir biyolojik bir damla kan yahut tükürük örneği alarak, bireylerin biyolojik yaşının, olağan yaşlarından ileride olup olmadığını tespit edeceğiz. Biliyorsunuz ki insanların bir yaşı var. Kronolojik yaş diyoruz bu yaşa. Bu, doğumdan itibaren geçen bir süreç. Bir de bedenimizin çevresel tesirlerden ne kadar etkilendiğini gösteren biyolojik yaşımız var. Biz, bu biyolojik yaşımızı, moleküler seviyede tahlillerle gerçekleştiriyoruz. Moleküler seviyede yaptığımız tahlillerde, hücrelerinizin yaşlanma derecesini söyleyerek sizin yaşlanmanızı ve münasebetiyle hastalıklara olan yatkınlığınızı ne seviyede olduğunu belirtiyoruz. Şayet biyolojik yaşınız yüksek çıkarsa, siz kendinizi ve hayat şeklinizi ona nazaran değiştirerek örneğin diyet yaparak yahut spor aktivitelerinizi artırarak yaşlanma seviyenizi geriletebilirsiniz. Böylece de hastalıklara daha geç maruz kalabilirsiniz" diye konuştu.

Kayılı, projede iki bursiyerin ve iki araştırmacı hocanın misyon aldığını ve projenin TÜBİTAK tarafından desteklendiğini aktararak bu yenilikçi çalışmanın, sağlıklı bir yaşlanma sürecine katkıda bulunmayı ve hastalıkların erken teşhisine yönelik değerli bir adım atmayı amaçladığını vurguladı.

Proje Araştırmacısı Doç. Dr. Hakan Yılmaz, makine öğrenmesinin sıhhat alanındaki aktifliğine vurgu yaparak, şu tabirleri kullandı:

"Makine öğrenmesi, artık günümüzde epeyce tanınan, girmediği alan yok diyebiliriz. Bu alanların en başında sıhhat geliyor. Biz de makine öğrenmesi yollarını sıhhatte faal ve efektif olarak kullanmaya çalışıyoruz. Burada da kişinin olağan demografik yaşı ile kronolojik ve biyolojik yaşı ortasındaki bağıntıyı ortaya koyarak bir yaş kestirimi yapmaya çalışıyoruz. Bilhassa sıhhat alanında ön teşhis çalışmalarında, makine öğrenmesi uygulamalarını epey fazla kullanıyoruz. Farklı projelerde de tekrar bu usulleri kullanmaya devam ediyoruz."

Projenin iki temel kademeden oluştuğunu anlatan Yılmaz, "Bu proje aslında iki tane kademeden oluşuyor: Birinci evrede örneklerin toplanması, ikinci evrede ise bu örneklerin tahlil edilmesi ve makine öğrenmesi teknikleriyle ortadaki irtibatın ortaya koyulması. Birinci etaptaki sonuçlarımız umut vaat edici. Tabi şu an net bir sayı veremiyoruz. Bilhassa sıhhatte belli bir evreye ulaşmadan sayı vermek çok hakikat olmuyor lakin burada da hoş sonuçlar elde edeceğimizi düşünüyoruz" sözlerini kullandı.