Kanserle Savaşta Uzay Araştırmalarından Yararlanılacak

196

NASA uzay araçları her gün yüzlerce petabyte (1000 x terabyte) bilgi gönderiyor ve bunların hepsinin düzenlenmesi, saklanması ve Dünya’nın her köşesindeki bilim insanlarına dağıtılması gerekiyor.  Yapay zeka da veri kümeleri arasındaki bilim insanlarının gözden kaçırabileceği benzerlikleri öne çıkarıyor ve bu verilerin “okunmasına” yardımcı oluyor.

Uzay araştırmalarında geliştirilen makine algoritmalar kullanılarak analiz edilmiş bir akciğer numunesi. (Görsel: ERDN/Colorado Üniversitesi)
Uzay araştırmalarında geliştirilen makine algoritmalar kullanılarak analiz edilmiş bir akciğer numunesi. (Görsel: ERDN/Colorado Üniversitesi)

Geçtiğimiz 15 yıl boyunca NASA’nın Pasadena, Kaliforniya’daki Jet Tahriki Laboratuarı (JPL) biyomedikal araştırma alanına önemli katkılar sağladı. Eylül ayının başında JPL ve Ulusal Kanser Enstitüsü (NCI) 2021’e kadar devam edecek yeni bir işbirliği anlaşmasına imza attılar. Bu sayede uzay araştırmalarıyla başlayan veri işleme bilimi kanser araştırmalarının hizmetine sunulacak.

NCI’nin desteklediği Erken Tespit Araştırma Ağı (EDRN), biyomedikal araştırmacılarının belirli kanser tiplerinin kimyasal veya genetik işaretleri olan kanser biyogöstergeleriyle ilgili ortak verileri paylaştıkları bir konsorsiyum. Hedefleri ise tüm araştırma verilerini arama yapılabilir tek bir ağ içerisinde toplamak ve kolektif çalışmalarını kanser ya da kanser riskinin erken teşhisi için kullanılabilecek tekniklere dönüştürmek.

Beraber çalıştıkları sürede JPL ve EDRN’nin çabaları Gıda ve İlaç Yönetimi (FDA) onaylı altı yeni kanser biyogöstergesinin keşfedilmesini sağladı ve dokuz biyogöstergeye klinik araştırmalarda kullanılma izni verildi.  FDA bu biyogöstergelerin hepsinin kanser araştırması ve teşhisinde kullanılmasına onay verdi. Bu onaylı biyogöstergeler dünya genelinde 1 milyondan fazla kanser hastasına tanı konulmasında kullanıldı.

NCI’nin Kanser Biyogöstergeleri Araştırma Grubu’nun başkanı ve EDRN’nin yöneticisi Sudhir Srivastava’ya göre, 2000 yılında EDRN’nin kurulmasından sonra, çok sayıda kanser biyogöstergesi araştırmasının sonuçlarının tek bir ortak ağda toplanması için uzmanların desteğine ihtiyaç duyuldu. JPL uzun süredir NASA için uzay araçları tarafından gönderilen yüzlerce petabyte verinin kodlanması , depolanması ve dünya genelindeki bilim insanlarında dağıtılması görevini yürütüyor.

Karşılıklı Fayda Sağlayacak

JPL’nin Veri Bilimi ve Teknolojisi Merkezi yöneticisi Dan Crichton ve Caltech’in ortak girişimiyle, EDRN’nin çabalarına destek olmak amacıyla JPL-temelli bilişim merkezi kuruldu. Yenilenen ortaklıkla birlikte JPL, NCI destekli diğer programlar için teknolojilerin araştırılması ve uygulanmasına dönük veri bilimi geliştirilmesi çabalarını artıracak. Bu programlara EDRN, Görüntü Tespitli Lezyonların Moleküler ve Hücresel Sınıflandırması Konsorsiyumu ve Kanser Araştırmaları Bilişim Teknolojisi girişimi dahil.

“NASA’nın açısından bakılırsa, ortak metodolojik yaklaşımları kullanarak hem uzay araştırmalarını hem de kanser araştırmalarını destekleyecek yeni veri bilimi gelişmeleri sağlama fırsatımız var,” diyor Crichton. “ İnsanlığa hizmet ederken aynı zamanda bu teknikleri mükemmelleştirme ve JPL’in veri bilimi teknolojilerini geliştirme fırsatımız var,” diye ekliyor.

NGC 3718, NGC 3729 ve diğer galaksiler astrofiziksel benzerlikleri tanıması “öğretilmiş” makine öğrenme algoritmaları kullanılarak analiz edildi. Aynı teknoloji şimdi kanser görsellerinde kullanılıyor. (Görsel: Catalina Sky Survey, Arizona Üniversitesi/ Catalina Realtime Survey, Caltech)
NGC 3718, NGC 3729 ve diğer galaksiler astrofiziksel benzerlikleri tanıması “öğretilmiş” makine öğrenme algoritmaları kullanılarak analiz edildi. Aynı teknoloji şimdi kanser görsellerinde kullanılıyor. (Görsel: Catalina Sky Survey, Arizona Üniversitesi/ Catalina Realtime Survey, Caltech)

Crichton’a JPL konu veriyi ham gözlemlerden bilimsel sonuçlara götürmek olduğunda öncü durumda. Örneğin; JPL genellikle kameralar ve kütle spektrometreleri gibi çeşitli sensörlerin ölçümleriyle uğraşıyor. Her ikisi de bir yıldızı, gezegeni ya da benzer bir cismi incelemek için kullanılabilir. Ama çok farklı cihazlardan gelen bilgilerin birbirleriyle ilişkili olduğunu anlamak için özel bir yazılım gerekiyor.

Kanser araştırmalarında da benzer bir sorun mevcut. Farklı biyomedikal testler ya da cihazlardan alınan bilgilerin birbirleriyle bağdaştırılması gerekiyor. Bunun da yapılabilmesi için verilerin standartlaştırılması ve algoritmalara neyi aradıklarının “öğretilmesi” gerekiyor.

Kuruluşundan beri EDRN’nin karşılaştığı en büyük zorluk bilgiye ulaşmak olmuş. Tüm ülkedeki araştırma merkezleri büyük sayılarda numuneye sahip, ama bu merkezlerin her birisi kendi etiketleme, depolama ve paylaşım yöntemini kullanıyor. On merkezde üzerinde çalışılabilecek yüksek kalite numuneler olabilir, ama hasta yaşı, kanser tipi ve diğer karakteristikleri genel veri öğeleri aynı şekilde listelenmediyse bunları bir bütün olarak incelemek mümkün olmuyor.

“Bunların erken evre mi yoksa geç evre örnekler mi olduğunu veya üzerlerinde herhangi bir tedavi uygulanıp uygulanmadığını bilmiyorduk,” diyor Srivastava. “Ve JPL bize dedi ki; ‘Biz her zaman böyle çalışıyoruz. Gezegen Veri Sistemi’mizi tam da bu şekilde yönetiyoruz.’”

Bir Sonraki Adım: Görüntü Tanımlama

Ağ geliştikçe, Darthmouth Koleji Geisel Tıp Okulu, Harvard Tıp Okulu Massachusetts Genel Hastanesi, Stanford NIST Genom Ölçeği Ölçümler Grubu, Texas Üniversitesi MD Anderson Kanser Merkezi dahil pek çok enstitü programa katıldı.

NCI Kanser Biyogöstergeleri Araştırma Grubu’nun program yöneticisi Christos Patriotis’e göre ağın üyeleri arasında şu anda Birleşik Krallık, Çin, Japonya, Avustralya, İsrail ve Şili’den araştırmacılar da bulunuyor.

JPL ve NCI işbirliği geliştikçe, bir sonraki adım EDRN’nin kanser numunesi görsellerini arşivlemesini sağlayacak bir görsel tanımlama teknolojisi geliştirmek olacak. Bu görseller, şu anda yıldız kümeleri ve diğer astrofizik araştırmalarında benzerlikleri belirleyen bir bilgisayar görüntüsünde analiz edilebilecek.

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.