Yeni Yapay Zeka Destekli Kan Testi, 50'den Fazla Kanser Türü İçin Kolay Tarama Vaat Ediyor!
Bu haber 4 yıl öncesine aittir. Haber güncelliğini yitirmiş olabilir; ancak arşivsel değeri ve bilimsel gelişme/ilerleme anlamındaki önemi dolayısıyla yayında tutulmaktadır. Ayrıca konuyla ilgili gelişmeler yaşandıkça bu içerik de güncellenebilir.
Yapay zeka (YZ) ile çalışan yeni bir kan testi, özellikle bazı agresif veya zor olanlar da dahil olmak üzere 50 farklı kanser türünü tespit edebildiğini kanıtladı.
Kanserin erken teşhisinin hayat kurtarmak için kritik olabileceğini biliyoruz ve bilim insanları uzun zamandır basit ve güvenilir bir kan testi arıyorlar. Yeni test, hala geliştirme sürecinin erken aşamalarında olsa da, 6,689 kan örneğini içeren büyük bir deneme, bazı umut verici sonuçlar üretti.
Pozitif tespitlerin yüzde 99'undan fazlası doğruydu! Yani gereksiz yere stresli olan ve pahalı bir hata olan hatalı pozitif teşhislerin yaşanma ihtimali düşüktü.
Bununla birlikte, bu testin de hastalara yanlış güvence sağlama riski hala var. Test, 50 farklı kanser türünde vakaların sadece yüzde 44'ünde kanser varlığını tespit etti.
Ayrıca, kanser daha ileri derecede test edildiğinde, tespit daha hassastı. Erken evredeki kanserlerin %18'ini tespit edebilirken, daha ileri aşamadaki kanserlerde bu oran %90’ın üzerine çıkıyordu.
Test, normalde kanımızda dolaşan ve tümörlerden gelen parçaları tanımlayan DNA parçalarını elemek için eğitilmiş bir bilgisayar programına dayanıyor. Bu durumda araştırmacılar, programı bu DNA parçalarının nasıl metillendiğini tespit etmeye odakladılar. Metilasyon, genlerin hücrelerinin içinde "aktif" veya "aktif olmayan" olarak ayarlanıp ayarlanmadığının kimyasal bir göstergesidir.
Araştırmacılar, binlerce kan örneğinden DNA metilasyon kalıplarını analiz etmek için makina öğrenme algoritmasını, 1.531 kanserli ve 1.521 kansersiz kan örneğini göstermeden önce eğitti. Program bunları benzer kalıplara ayırdı ve araştırmacılar daha sonra teste koymadan önce hangi tür kanseri yansıttığını gösteren yapay zekaya eğitti. Dana-Farber Kanser Enstitüsü onkolog Geoff Oxnard yaptığı açıklamada şöyle diyor:
Önceki çalışmalarımız, metilasyon bazlı testlerin kan örneklerinde çoklu kanser formlarını tespit etmek için geleneksel DNA sıralama yaklaşımlarından daha iyi performans gösterdiğini gösterdi.
Metilasyonun bu epigenetik özelliğine odaklanmanın bir diğer avantajı, DNA parçalarının geldiği doku türlerine ipuçları sağlamasıdır. İmmünolog Michael Seiden, Healthday'e verdiği demeçte şöyle diyor:
Test, sadece kanserin varlığını göstermekle kalmıyor, aynı zamanda kanser türüne ve sağlık uzmanının malignite (kötü huyluluk) için nereye bakması gerektiği konusunda doğru bir adres sağlıyor.
Sistem, kanserin tespit edildiği deneme vakalarının yüzde 90'ından fazlasında kanserin kökenini tespit edebildi. Bu Bilgi, tedavi stratejilerinin çalışması için kritik öneme sahip. Oxnard, BBC'ye verdiği demeçte şöyle diyor:
Binlerce hastayı kapsayan bu başarılı klinik doğrulamaya dayanarak, bu testi kısıtlı bir şekilde klinik çalışmalarda da kullanmaya başladık.
Bununla birlikte, testin erken evre kanserin düşük tespit oranları gibi geliştirilmesi gereken bazı sorunları halen var. Aynı zamanda insan papilloma virüsünün (HPV) neden olduğu kanserlerin kökenini belirlemede sorun var gibi görünüyor.
Ne olursa olsun, bu çalışma Yapay Zekaya dayalı kan testlerinin potansiyeli için cesaret verici bir örnek sunuyor. Oxnard şöyle diyor:
Test performansını daha tam olarak anlamak için, Bu kan testi rutin olarak kullanılmadan önce, muhtemelen klinik çalışmalardan elde edilen sonuçları görmemiz gerekecek.
İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.
Soru & Cevap Platformuna Git- 15
- 9
- 5
- 3
- 2
- 1
- 1
- 1
- 1
- 0
- 0
- 0
- Çeviri Kaynağı: Science Alert | Arşiv Bağlantısı
Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?
Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:
kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci
Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 21/12/2024 14:52:10 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/8465
İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.
This work is an exact translation of the article originally published in Science Alert. Evrim Ağacı is a popular science organization which seeks to increase scientific awareness and knowledge in Turkey, and this translation is a part of those efforts. If you are the author/owner of this article and if you choose it to be taken down, please contact us and we will immediately remove your content. Thank you for your cooperation and understanding.