Genetik Hastalıkların Anlaşılmasını Hızlandırmak İçin AI ve CRISPR Teknolojilerindeki Gelişmeler

Genetik bozukluklar nedeniyle ortaya çıkan yaklaşık 7.000 nadir genetik hastalık bulunmaktadır. Bu bozukluklar, genlerimizde bir mutasyon meydana geldiğinde ortaya çıkar, ancak her zaman hastalığa yol açmaz.

Genler, vücudumuzun özellikleri ve işlevleriyle ilgili talimatları içeren deoksiribonükleik asit (DNA) den oluşur ve DNA dizisindeki bir değişiklik genetik bozukluğa neden olur.

Genlerimizin yarısını her bir biyolojik ebeveynden aldığımız için, gen mutasyonunu birinden ya da her ikisinden de miras alabiliriz. Bu tür bozukluklar ayrıca gen mutasyonlarının bir kombinasyonu, genleri taşıyan ipliksi yapılar olan kromozomlara zarar ve çevresel faktörlerin bir sonucu da olabilir.

Bozuklukların karmaşıklığı, düşük görülme sıklığı ve gizli doğasıyla işaretlenen bu karmaşık genetik ortam, doğru tanı konulmasını önemli ölçüde zorlaştırır. Birçok durumda, nadir genetik hastalıklar, bireye özgü olabilecek genlerdeki geniş bir varyant yelpazesinden kaynaklanabilir ve bu da hastanın semptomlarının spesifik nedenini belirlemeyi daha da güçleştirir.

Ayrıca, tanı süreci, hastanın genetik yapısını bilinen hastalık kalıplarıyla karşılaştırmak için kapsamlı genetik analizler ve zaman gerektirir. Bu yüzden tanı sadece zor olmakla kalmaz, aynı zamanda uzun sürebilir ve bu da tedaviyi geciktirir. Ancak yeni bir Danimarka çalışması, bu tür hastalıkların tanısını daha verimli ve hızlı hâle getirmeye hazırlanıyor.

American Journal of Human Genetics dergisinde yayınlanan bu çalışma, kan veya deri gibi kolayca erişilebilen hücrelerde genleri açmak için CRISPR teknolojisini kullandı. Ardından araştırmacılar, haberci RNA’nın doğru bir şekilde birleştirilip birleştirilmediğini, splicing adı verilen moleküler biyoloji sürecinde ölçtüler.

Bu yenilik, genetik araştırmalardaki önemli bir engeli aşmaktadır. Hastalıkla ilişkili genlerin %19’u, kan hücreleri ve deri hücreleri gibi kolay erişilebilen dokularda aktif değildir. Bu durum, hastalıkların genetik temellerine net bir bakış elde etmeyi daha da zorlaştırır.

Uzmanlara göre, bu gelişme genetik tanı alanını devrim niteliğinde değiştirebilir.

“Bu, şu ana kadar genleri düzgün bir şekilde inceleyemediğimiz anlamına geliyor çünkü genler yalnızca sinir sistemi gibi belirli dokularda aktiftir ve bu, belirli bir gen varyantının hastanın hastalığının nedeni olup olmadığını anlamada büyük bir engeldir.”

– Aarhus Üniversitesi Klinik Tıp Bölümü ve Klinik Genetik Bölümü Başkanı ve Klinik Profesör Uffe Birk Jensen

CRISPR aktivasyonu burada büyük bir fırsat sunuyor. CRISPR, “Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats” (Küme Halinde Düzenli Aralıklı Kısa Palindromik Tekrarlar) anlamına gelir ve DNA dizilerini seçici ve hassas bir şekilde değiştirmek için kullanılan bir genom düzenleme teknolojisidir. Cas9 enzimi, DNA’yı kesen moleküler makas olarak görev yapar. Ardından, hedefi tanıyan ve Cas9’u DNA’nın o bölgesine yönlendiren rehber RNA bulunur.

Bu teknikle araştırmacılar, erişilebilir hücrelerde normalde aktif olmayan genleri, örneğin yalnızca sinir yollarında aktif olan MPZ genini, deri hücrelerinde aktif hâle getirdiler. Bu atılım, genetik hastalıkların anlaşılması ve teşhisinde yeni olanaklar sunuyor.

Uffe Birk Jensen’a göre, CRISPR aktivasyonu genin doğal bir ortamda açılmasını sağladı; bu da gen değişikliğinin hücre modellerinde değil, hastanın örneğinde kullanılabileceği anlamına geliyor. Kendisi şunları ekledi:

“Aynı yöntem farklı hastalar için kullanılabilir ve diğer genlere kolayca uyarlanabilir; avantajı ise birkaç hafta içinde sonuç alınabilme olasılığıyla çok hızlı olmasıdır.”

Araştırmacılar, bu yöntemi genetik hastalıkların daha erişilebilir, etkili ve doğru teşhisi için kullanmayı umuyor. Klinik ortamda zaten tanıtıldı; böylece “teknoloji, olası splicing varyantlarını bulduğumuzda doğru tanıya katkıda bulunabilir,” diye biyomedikal bölümü doktora sonrası araştırmacısı Thorkild Terkelsen, çalışmanın ortak yazarı, söyledi.

Ama bu hepsi değil. Ekip, tekniğin daha geniş potansiyelini araştırmaya devam ediyor ve klinikte “daha da kolay kullanılabilmesi” için ayarlamalar yapıyor, diye ekledi Terkelsen.

Aarhus Üniversitesi Hastanesi Klinik Genetik Bölümü ile Moleküler Tıp Bölümü arasındaki işbirliğiyle yürütülen bu çalışma, Danimarka Bağımsız Araştırma Fonu tarafından finanse edilmiştir.

Genetik Hastalıkların Anlaşılmasında En Yeni Teknolojilerin Büyük Potansiyeli

CRISPR 1987’de ortaya çıkmış olsa da, ancak yakın zamanlarda popülerlik kazanmaya başladı. Bu umut vaat eden yenilikçi teknoloji, araştırmacı ve bilim insanlarına DNA yapısını düzenlemek ve gen fonksiyonunu değiştirmek için etkili bir yol sunar.

Tekniğin, bozuklukların tedavisi ve yayılımının azaltılması ile kalıtsal eksikliklerin düzenlenmesi gibi çeşitli kullanım alanları vardır. Gen terapisine gelince, CRISPR/Cas9 teknolojisi, geleneksel tedavilerle tedavi edilemeyen hasta‑spesifik mutasyonları genetik olarak düzenleyerek büyük bir potansiyel sunar. Böylece karmaşık hastalıkları hafifleterek, CRISPR teknolojisi insanların daha sağlıklı bir yaşam sürmesini hedeflemektedir.

CRISPR artık insan hastalıklarını düzeltmek için giderek daha fazla kullanıldıkça, hedef dışı etkileri azaltmak ve daha yüksek hassasiyet sağlamak için çabalar sürdürülmektedir. Özellikle yapay zeka, genom düzenlemesinin sadece daha hassas olmasını değil, aynı zamanda çeşitli hastalıklarla mücadelede verimlilik ve uygun maliyet sağlamasına da yardımcı olmaktadır.

AI, robotların insan zekasını taklit ederek düşünme, öğrenme ve tahmin etme yeteneği kazanmasıdır. Bu teknoloji, sağlık hizmetleri dahil olmak üzere birçok sektörü dönüştürmeyi amaçlamaktadır.

Son zamanlarda, AI’nın yeteneği hakkında konuşmuştuk bir dizi değişken içinde eğilimleri tanıma yeteneği ve bu, sağlık hizmetlerini katlanarak ilerletiyor. AI algoritmalarını kullanarak araştırmacılar, yüksek riskli hastalarda semptomların ortaya çıkmasından önce sepsis enfeksiyonunu başarılı bir şekilde tahmin edip hayatları kurtarabiliyorlar. Başka bir örnekte, AI destekli tahmin modelleri genomik verileri analiz ederek hastalığı yüksek doğrulukla öngörmektedir.

Bilgisayar bilimlerinin bu geniş kapsamlı dalı, kalıtsal ve genle ilgili bozuklukların tespitinde güçlü bir araç olduğunu kanıtlıyor.

Gen araştırmalarında, AI’nın son derece çok yönlü dalı olan derin öğrenme giderek daha fazla kullanılmaktadır.

Yapay sinir ağlarına dayanan derin öğrenme, bilgisayarlara büyük miktarda veriyi işleme öğretir. Makine öğreniminin bir alt kümesi olarak, derin öğrenme modeli sağlanan verilerden öğrenerek insan beyninin davranışını taklit etmeye çalışır.

Derin öğrenme, birbirine bağlı çok sayıda düğüm katmanını içerir ve bu katmanlar, verideki hiyerarşik kalıpları keşfederek karmaşık temsiller öğrenebilen derin sinir ağları oluşturur. Bu kalıplara dayanarak doğru içgörüler ve tahminler üretir. Bu algoritmalar, manuel müdahale gerektirmeden veriden kendi kendine öğrenip gelişebilir.

Derin öğrenme modelleri, biyomedikal uygulamalarda büyük başarılar elde etmektedir; çalışmalar, bu modellerin hastalık teşhisi gibi kritik sağlık görevlerinde insan kadar iyi hatta daha iyi performans gösterebileceğini öne sürmektedir. Sonuçta AI, insan hatalarını azaltabilir, büyük veri setlerini işleyebilir ve bilgi kapasitesini artırabilir.

Sağlıkta verilerin karmaşıklığı göz önüne alındığında, AI tanı, tedavi önerileri, idari görevler ve hasta etkileşimi gibi çeşitli sağlık alanlarında etkili bir şekilde uygulanabilir.

Ancak, AI Destekli Tahmin Modelleri Sağlık Hizmetlerini Büyük Bir Adım İlerleyecek adlı yazımızda belirttiğimiz gibi, AI gerçek dünyada uygulandığında hatalar meydana gelebilir ve buna dikkat etmemiz gerekir.

Genetik Bozuklukların Araştırılması, Teşhisi ve Tedavisinde AI’ın Vaatleri

Hastalığı anlamak, teşhis etmek ve tedavi etmek için AI kullanmak yeni bir şey değildir. Kural tabanlı sistemler, hastalığı doğru bir şekilde teşhis etme ve tedavi etme konusunda vaat göstermiştir. Ancak son yıllarda teknoloji ilerlemeleri, bu sürecin genetik hastalıklar açısından da daha iyi yapılmasını sağlamıştır.

Örneğin, IBM’in Watson’ı, özellikle kanser teşhisi ve tedavisi üzerine odaklanan hassas tıp alanında büyük ilgi görmektedir. Bunun için Watson, makine öğrenimi ve doğal dil işleme (NLP) yeteneklerini birleştirir.

Genetik terapi açısından, DeepCRISPR, CRISTA ve DeepHF gibi AI araçları, belirli bir hedef sekans için rehber RNA’ları yönlendirmek amacıyla kullanılmaktadır. Optimal rehber RNA’ları tahmin ederken genomik bağlam, istenen mutasyon tipi, hedef üzerindeki skorlar, hedef dışı skorlar, olası hedef dışı konumlar ve gen düzenlemesinin fonksiyon üzerindeki potansiyel etkileri gibi birçok faktör göz önünde bulundurulur.

AI modelleri ayrıca, genomu düzenlemek için baz (DNA parçasının sekansında hedefli değişiklikler yapma), prime (‘arama ve değiştirme’ düzenleme) ve epigenom (DNA’dan moleküler işaretleri ekleme veya kaldırma) gibi farklı teknolojileri optimize etmeye yardımcı olur; bu sayede bağışçı DNA şablonlarına ihtiyaç duymadan DNA sekanslarında hassas ve programlanabilir değişiklikler yapılabilir.

Ayrıca, AI’nın genom düzenleme ile iş birliği, genetik profillere göre kişiselleştirilmiş tedaviler sunmayı mümkün kılar; hastaların genomik verilerini analiz ederek Alzheimer ve kanser gibi hastalıklarla ilişkili biyobelirteçleri ve mutasyonları erken tespit eder ve buna göre özelleştirilmiş bakım sağlar.

Bilim insanları ve araştırmacılar, AI gibi teknolojilerin klinisyenlerin hastalıkların temel nedenini daha hızlı belirlemesine yardımcı olarak, hastaların doğru tedaviyi daha erken almasını sağladığını ve hasta bakımını önemli ölçüde iyileştirdiğini düşünüyor.

Daha hızlı tanı sağlamanın yanı sıra, AI bunu daha yüksek doğrulukla da gerçekleştiriyor. Ekim 2021’de, Utah Üniversitesi Sağlık araştırmacıları ve San Diego’daki Rady Çocuk Hastanesi tarafından yürütülen bir çalışma, bebeklerde nadir genetik bozukluklara yol açan DNA hatalarını bulmak için AI kullanan Fabric GEM algoritmasını geliştirdi.

Test edildiğinde, GEM neden olan geni en iyi iki aday arasında %92 oranla belirleyebildi; bu, mevcut araçların sadece %60 başarı oranının çok üzerindeydi. Ayrıca, diğer araçların aksine, GEM daha büyük ve karmaşık olan “yapısal varyantları” da hastalık nedeni olarak tespit edebildi.

Bunun için GEM, geniş ve sürekli büyüyen bilgi birikiminden öğrenerek, farklı nüfus gruplarının genomik sekansları ve klinik hastalıkla ilgili tüm bilgiler içeren devasa veri setleriyle çapraz referans yaptı; daha sonra bu bilgiler hastanın genom sekansı ve tıbbi kayıtlarıyla birleştirildi. Yardım için, GEM bir NLP aracıyla birleştirilerek çok sayıda klinik notu tarayabilir.

En son olarak, Google’ın DeepMind birimi, genetik hastalıkları tahmin edebilen yeni bir AI modeli tanıttı. AlphaMissense adlı bu dil modeli, protein sekansları üzerinde eğitildi ve amino asit bileşimlerinden yüz milyonlarca proteinin yapısını tahmin ediyor.

Model, 71 milyon olası missense varyantının her birine 0 ile 1 arasında bir “patojenite skoru” atadı. Bu skor, benzer mutasyonların etkileri hakkındaki bilgi birikimine dayanıyor. Skor ne kadar yüksekse, belirli bir mutasyonun hastalığa neden olma veya hastalıkla ilişkilendirilme olasılığı o kadar artar.

DeepMind araştırmacıları, AlphaMissense için %90 doğruluk iddia ediyor ve varyantların %89’unu sınıflandırıyor. AlphaMissense ile amaç, genetik varyantlar üzerindeki araştırmaları hızlandırmak, hastalık teşhisini iyileştirmek ve yeni tedavileri daha hızlı bulmak. Ayrıca doktorların hastanın DNA’sındaki olası diğer genetik mutasyonları hızlı bir şekilde ekarte etmelerine ve doğru tedaviyi verdiklerinden emin olmalarına yardımcı olabilir.

AI ve CRISPR Teknolojilerini Kullanan Şirketler

Şimdi, AI ve CRISPR’ı kullanarak insan yaşamını ve toplumu iyileştirecek yenilikçi çözümler geliştiren sağlık sektöründeki birkaç önde gelen şirkete bir göz atalım.

#1. CRISPR Therapeutics

Zug merkezli şirket, hem yaygın hem de nadir hastalıkların tedavisinde CRISPR teknolojisini kullanan öncü bir firma olarak, CRISPR/Cas9 ve ilgili teknolojiler için fikri mülkiyet haklarını güvence altına almıştır. Bu stratejik adımın ardından, Crispr Therapeutics (CRSP ), 2023’ün 4. çeyreğinde CASGEVY’nin Amerika Birleşik Devletleri’nde orak hücre hastalığı (SCD) tedavisi ve Birleşik Krallık ile Bahreyn’de SCD ve transfüzyon bağımlı beta-talasemi (TDT) için düzenleyici onay almıştır.

Bu onayları kullanan CEO Samarth Kulkarni, 2024’te şöyle belirtti:

“Programlarımızı ilerletmeye ve hastalara paradigma değiştirici gen düzenleme terapileri sunma hedefiyle ürün hattımızı genişletmeye devam edeceğiz. Onkoloji, otoimmün, kardiyovasküler ve diyabet gibi çeşitli terapötik alanlarda klinik deneylerimizi yürütmek için iyi konumdayız.”

Şirketin ilerlemeleri ve piyasa güvenini yansıtan Crispr Therapeutics, 5 milyar dolar piyasa değerine sahip olup, hisselerini 62,95 dolardan işlem görmekte ve yılbaşından bu yana %0,56 artış kaydetmektedir (YTD). Şirket, son on iki ayda (TTM) 170 milyon dolar gelir bildirmiş, hisse başına kazanç (EPS) (TTM) -4,48 ve fiyat/kazanç (P/E) (TTM) oranı -14,05 olarak raporlamıştır. Yatırımcı güvenini gösteren bir diğer gelişme ise, Ocak 2024’te Cathie Wood’un ARK Investment firmasının Crispr Therapeutics’ten 167.000 hisse almasıdır.

CRISPR Therapeutics’e yatırım hakkında tüm bilgileri öğrenmek için buraya tıklayın.

#2. UnitedHealth Group Incorporated

Bu çeşitlendirilmiş sağlık şirketi, AI, makine öğrenimi (ML) ve doğal dil işleme (NLP) teknolojilerini yoğun bir şekilde kullanmaktadır; COO’su Dirk McMahon şöyle belirtiyor:

“Uzun vadede, bunlar için büyük bir umut olduğunu düşünüyoruz.”

Bir on yıl önce, UnitedHealth (UNH ) Group, karar verme ve öngörü analizi için teknoloji ve AI kullanan Optum’u satın almıştı. Şirketin 4. çeyrek kazanç raporunda, Optum bölümünün gelirinin %24,2 artarak 59,5 milyar dolara yükseldiği bildirilmiştir. Birkaç yıl önce, şirket diyabet hastaları için Seviye 2 dijital terapi platformu başlattı ve müşteri desteğini optimize etmek amacıyla bir sanal asistan platformu da entegre etti.

473,32 milyar dolar piyasa değerine sahip UnitedHealth Group hisseleri şu anda 511,74 dolardan işlem görmekte ve yılbaşından bu yana %2,8 düşüş kaydetmiştir (YTD). Şirket, son on iki ayda (TTM) 317,62 milyar dolar gelir bildirmiş ve hisse başına kazanç (EPS) (TTM) 23,85, fiyat/kazanç (P/E) (TTM) 21,46 olarak raporlamıştır.

Son Düşünceler

CRISPR, genetik bozuklukların tedavisinde büyük potansiyele sahip basit ve hızlı bir genom düzenleme teknolojisi olarak ortaya çıkmıştır. Ancak, yüksek maliyetler ve hedef dışı düzenlemeler gibi çeşitli zorluklar hâlâ devam etmekte ve bu da güvenliği sağlarken düzenleme verimliliğinin artırılması ihtiyacını ortaya koymaktadır.

CRISPR’ın yanı sıra, AI da eğilimleri tanıma konusundaki eşsiz yeteneğiyle sağlık hizmetlerinin yüzünü değiştiren bir başka teknolojidir. AI ve CRISPR teknolojileri birlikte, genlerin hızlı anlaşılması ve genetik hastalıkların tıbbi tedavilerinin iyileştirilmesi için heyecan verici olanaklar sunmaktadır.

Yatırım yapabileceğiniz en iyi CRISPR şirketleri hakkında bilgi edinmek için buraya tıklayın.