Yapay Zekâ Doku ve Gen Verisini Aynı Masada Buluşturdu
Bilim dünyasında yeni bir adım, hücreyi hem mikroskop altında hem de moleküler düzeyde aynı anda okumayı mümkün kılmayı hedefliyor. bioRxiv’de yayımlanan yeni bir çalışmada geliştirilen spEMO adlı yapay zekâ modeli, patoloji görüntüleri ile uzamsal gen ekspresyon verilerini tek bir sistemde birleştiriyor.
Henüz hakem değerlendirmesinden geçmemiş olan bu çalışma, özellikle kanser biyolojisi ve dijital patoloji alanında dikkat çekiyor.
⸻
Görüntü ve Gen Verisi Aynı Analizde
Bugüne kadar çoğu analiz ya doku görüntüsüne ya da genetik veriye odaklanıyordu. spEMO yaklaşımı ise iki farklı veri türünü aynı matematiksel temsil alanında buluşturuyor.
Sistem şu şekilde çalışıyor:
• Patoloji kesitlerinden hücrelerin morfolojik özellikleri çıkarılıyor
• Aynı bölgedeki gen ifade profilleri sayısal modele dönüştürülüyor
• Görüntü ve gen temsilleri ortak bir yapay zekâ uzayında hizalanıyor
Bu sayede bir hücrenin nasıl göründüğü ile hangi genleri ne düzeyde ifade ettiği birlikte analiz edilebiliyor.
⸻
Hangi Alanlarda Daha Güçlü?
Araştırmada modelin özellikle şu alanlarda daha başarılı sonuç verdiği bildiriliyor:
• Uzamsal alan (spatial domain) belirleme
• Hücre tipi sınıflandırma
• Tümör mikroçevresi analizi
• Hücresel etkileşim ağlarının çıkarılması
• Otomatik biyolojik yorumlama
Bu tür çok modlu analizler, kanserin heterojen yapısını daha ayrıntılı anlamaya yardımcı olabilir.
⸻
Klinik Uygulama İçin Ne Anlama Geliyor?
Uzmanlara göre görüntü ve moleküler verinin entegre edilmesi, gelecekte:
• Daha hassas tümör alt tip belirlemesi
• Tedavi yanıtının daha doğru öngörülmesi
• Yeni biyobelirteç keşiflerinin hızlanması
gibi alanlarda katkı sağlayabilir.
Ancak çalışmanın henüz preprint aşamasında olduğu ve klinik kullanıma geçmeden önce çok merkezli doğrulama çalışmalarına ihtiyaç duyulduğu vurgulanıyor.
⸻
Dijital Patolojide Yeni Dönem mi?
Dijital patolojinin hızla geliştiği bir dönemde, yapay zekâ destekli çok modlu analiz sistemleri kişiselleştirilmiş tıbbın önemli bir bileşeni olabilir. spEMO gibi modeller, yalnızca görüntüyü değil, görüntünün altındaki moleküler hikâyeyi de okumayı hedefliyor.
Bilimsel doğrulama süreçleri tamamlandığında, bu tür yaklaşımlar kanser araştırmalarında yeni bir dönemin kapısını aralayabilir.