Yapay Zekâ ve Robotik, Daha İyi Bağırsak Mikrobiyomu Tedavileri Arayışını Hızlandırıyor!

Duke Üniversitesindeki biyomedikal mühendislerinin, bağırsak sağlığını daha etkili bir şekilde korumak ve çeşitli gastrointestinal hastalıkları tedavi etmek amacıyla probiyotik ve prebiyotiklerin yeni ve karmaşık kombinasyonlarını sistematik olarak geliştirmek için bir yöntem sergilediklerini görüyoruz.

Bilgi boşluklarını doldurmak ve modeli daha doğru hale getirmek için deneyleri stratejik olarak tasarlayan ve binlerce paralel denemeyi robotik olarak otomatikleştiren bu yaklaşım; birçok mikrobiyal tür, besin kaynağı ve çevre arasındaki karmaşık etkileşimleri ortaya çıkarabiliyor.

Bağırsak sağlığını iyileştiren probiyotikler ve prebiyotikler tasarlamadaki zorluklardan biri; diyetteki, bağırsakta bulunan organizmalardaki, ilaçlardaki ve konakçıya bağlı diğer faktörlerdeki önemli değişkenliktir. Bir kavram kanıtlama çalışmasında araştırmacılar, mevcut organizmalardaki değişkenlikten bağımsız olarak insan bağırsağının sağlığını ve işlevini tutarlı bir şekilde destekleyen belirli bakteri kombinasyonlarını ve diyet liflerini belirlemek için bu yöntemi kullandılar. Bu yaklaşımın, müşteriler için tutarlı ve öngörülebilir sonuçlar göstermekte uzun süredir zorlanan ve hızla büyüyen prebiyotik ve probiyotik endüstrisi için bir nimet olabileceğini söyleyebiliriz. Duke Üniversitesinde biyomedikal mühendisliği doçenti olan Ophelia Venturelli bunu şöyle açıkladı:

Bir tohumu alıp besin ve mineraller açısından tükenmiş bir toprağa ekerseniz çok iyi büyümeyebilir. Aynı şey, mikropları bir kişinin bağırsak mikrobiyomuna yerleştirmek için de geçerlidir. Bu çalışma, insan sağlığını iyileştirmek için hem çevreyi hem de bakterileri tasarlamayı amaçlıyor.

Sonuçlar 27 Temmuz'da Nature Chemical Biology dergisinde çevrim içi olarak yayımlandı.

Kalabalık ve Değişken Bir Ekosistem

İnsan bağırsağı, binlerce farklı mikroorganizma türüne ev sahipliği yapan oldukça karmaşık bir ortamdır. İnsan bağırsağındaki mikrobiyal hücrelerin sayısı kabaca insan hücrelerinin sayısına eşittir ve ağırlıkları yaklaşık 225 grama kadar ulaşır.

İşleri daha da karmaşıklaştıran şeyin; türlerin yapısının ve bunların birbirine oranlarının, diyet, yaşam tarzı ve çevresel maruziyetler gibi çok çeşitli faktörlere bağlı olarak bölgeden bölgeye ve hatta kişiden kişiye büyük ölçüde değişmesi olduğunu biliyoruz. İnsan bağırsak mikrobiyomundaki bakteri gruplarının pek çok ortak noktası olsa da farklı insanlar farklı bakteri türlerini barındırır; bu da işlevlerindeki bozulmaları tedavi etmeyi zorlaştırabilen önemli bir değişkenlik yaratır.

Üstelik bu bozulmaların ciddi boyutlarda olabildiğini biliyoruz. Bağırsaktaki mikroplar, midenin parçalayamadığı diyet lifi ve karmaşık karbonhidratlar gibi yiyecekleri parçalarken istenmeyen patojenlerin yerleşmesini de engeller. Bu süreç, gastrointestinal hücrelerin sağlığı için gerekli olan besinleri sağlar. Bakteriler ayrıca bağışıklık sisteminin gelişimini, enerji dengesini, kardiyometabolik sağlığı ve hatta beyin ve nörolojik aktiviteleri şekillendiren başka moleküller de üretir.

Trilyonlarca Kombinasyonu Aramak

Bu sorunları ele almak amacıyla sağlıklı mikrobiyal topluluklar oluşturmak ve onların gelişmek için ihtiyaç duydukları besinlere sahip olduklarından emin olmak, günümüzde dünya çapında yaklaşık 130 milyar dolar değerinde büyük bir endüstri haline gelmiştir. Ancak, tutarlı sonuçlar sergilemek hala bir zorluk olmaya devam etmektedir. Venturelli, mevcut durumu şu sözlerle ifade etti:

Probiyotikler, zaten orada yaşayan çok fazla canlı olduğu için, yararlı bir şey yapmaya yetecek kadar uzun süre bir kişinin bağırsağında kolonileşemeyebilirler. Sonuçlar hala büyük ölçüde öngörülemez olduğundan, bağırsak mikrobiyomu sağlığını onarmaya yönelik bu mevcut yöntemlerin etkili olup olmadığı konusunda önemli bir belirsizlik var.

Venturelli'nin yeni yaklaşımı, tüm bu sürece daha fazla öngörülebilirlik getirmeyi amaçlamaktadır.

Yeni makalede Venturelli ve meslektaşları, deneyler ve hesaplamalı modeller arasındaki döngüyü kapatarak bu geniş tasarım uzayını akıllı ve sistematik bir şekilde keşfetmek için bir yöntem sunuyorlar. Laboratuvar deneylerinde ekip, bağırsak mikroplarının 15 farklı türünün çeşitli kombinasyonlarını birlikte yaşamaya ve beslenmeye zorladı. Menüleri, bağırsak sağlığı için kritik bir kısa zincirli yağ asidi olan bütirat üretimini etkilediği bilinen altı tür diyet lifinden oluşuyordu.

Masada sadece 21 farklı değişken varken bile, mikropların ve diyetlerinin potansiyel kombinasyonlarının trilyonları rahatlıkla bulduğunu görebiliriz. Böylesine içinden çıkılmaz bir sorunla karşı karşıya kalan araştırmacılar; makine öğrenimine, bilgisayar modellerine, otomatik deneylere ve Bayes optimizasyonu olarak da bilinen aktif öğrenmeye yöneldiler.

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Neden Desteğe İhtiyacımız Var?

Aslında maddi destek istememizin nedeni çok basit: Çünkü Evrim Ağacı, bizim tek mesleğimiz, tek gelir kaynağımız. Birçoklarının aksine bizler, sosyal medyada gördüğünüz makale ve videolarımızı hobi olarak, mesleğimizden arta kalan zamanlarda yapmıyoruz. Dolayısıyla bu işi sürdürebilmek için gelir elde etmemiz gerekiyor.

Bunda elbette ki hiçbir sakınca yok; kimin, ne şartlar altında yayın yapmayı seçtiği büyük oranda bir tercih meselesi. Ne var ki biz, eğer ana mesleklerimizi icra edecek olursak (yani kendi mesleğimiz doğrultusunda bir iş sahibi olursak) Evrim Ağacı'na zaman ayıramayacağımızı, ayakta tutamayacağımızı biliyoruz. Çünkü az sonra detaylarını vereceğimiz üzere, Evrim Ağacı sosyal medyada denk geldiğiniz makale ve videolardan çok daha büyük, kapsamlı ve aşırı zaman alan bir bilim platformu projesi. Bu nedenle bizler, meslek olarak Evrim Ağacı'nı seçtik.

Eğer hem Evrim Ağacı'ndan hayatımızı idame ettirecek, mesleklerimizi bırakmayı en azından kısmen meşrulaştıracak ve mantıklı kılacak kadar bir gelir kaynağı elde edemezsek, mecburen Evrim Ağacı'nı bırakıp, kendi mesleklerimize döneceğiz. Ama bunu istemiyoruz ve bu nedenle didiniyoruz.

Destek Ol

Bayes optimizasyonu, bilgisayar modelindeki boşlukları eş zamanlı olarak doldurmak ve belirli hedeflere ulaşmak için deneyler tasarlayan bir yaklaşımdır. Otonom robotik deneysel sistemlerle donanmış olan ekip, etkileşimler ve sonuçlar hakkındaki bilgilerini oluşturmak için aynı anda 390 farklı koşula kadar çıkan beş grup yüksek verimli deneyi tamamlamayı başardı. Deneylerin ardından bulguları değerlendiren Venturelli, şunları söyledi:

Mikroplar ve lifler arasındaki etkileşimlerden kaynaklanan pek çok beklenmedik etki bulduk. Bu etkiler çok karmaşıktır ve deneyleri yürütmeden önce tahmin edilmeleri mümkün değildi.

Bütirat Üreten Bir Üçlü Ortaya Çıkıyor

Sonuçlar; diyet lifi inülinin, inülin arayan iki mikrobiyal tür (Bacteroides uniformis ve Anaerostipes caccae) ile birlikte, istenen bütiratı güvenilir bir şekilde üretmek için üçüncü bir bakteri türü (Prevotella copri) ile etkileşime girdiğini ortaya koydu. Dahası, bu kombinasyon başka hangi türler ve faktörler dâhil edilirse edilsin etkili olmaya devam etti.

Araştırmacılar şimdi, bu kombinasyonun inflamatuvar bağırsak hastalığı olan bir fare modelini etkili bir şekilde tedavi edip edemeyeceğini görmek için çalışıyorlar ve elde edilen ilk sonuçlar umut verici görünüyor. Bu özel kombinasyonun ötesinde araştırmacılar, yaklaşımlarının çok çeşitli gastrointestinal bozukluklar için daha birçok umut verici kombinasyon keşfetmek için kullanılabileceğine inanıyorlar. Endüstrideki uygulamalara dikkat çeken Venturelli, sözlerini şöyle tamamladı:

Bağırsak sağlığı ürünlerinde halihazırda bakteri ve diyet liflerini birleştiren şirketler var, ancak henüz doğru sinerjileri belirlemeye ve bunları doğru sorunla eşleştirmeye çalışmıyorlar. Bu sürecin kullanılmasının, çok çeşitli gastrointestinal sorunlar için daha özel ve daha etkili çfözümler üretilmesine yardımcı olacağına inanıyorum.