• Araştırmacılar, göz sıvısında tespit edilen yaklaşık 6.000 proteinin izini göz hücrelerine kadar sürülebildi ve bunların 26’sı, toplu olarak gözün yaşlanmasıyla ilişkilendirildi.
• Bu araştırma, sağlıklı 46 hastanın göz sıvısı üzerinde eğitilen ve yaşların çapraz referanslanabildiği bir yapay zeka sistemi aracılığıyla yapıldı. Sonraki testlerde yapay zeka, göz sıvısından birinin yaşını tahmin edebildi.
• Araştırmacılar, gözün yaşlanma sürecinin saatini oluşturduktan sonra belirli göz hastalıklarının hücre yaşlanmasını nasıl hızlandırabileceğine baktı.
• “TEMPO” adı verilen çoklu protein kökenlerinin izlenmesi için kullanılan bir yaklaşımdan yararlanan ekip, etkilenen proteinleri RNA’ya kadar gözlemleyerek bu hastalıklardan sorumlu olan hücreleri buldu.

Bilim insanları, rejeneratif dokudan örnek almadan göz hücrelerinin yaşını belirlemek için yeni bir yöntem geliştirdi. Bu yöntem, göz hastalıklarına yönelik tedavilerin daha kişiselleştirilmiş ve daha iyi hedeflenmiş olmasını sağlayabilir.

Stanford Üniversitesinden araştırmacıların liderliğindeki ekip, göz sıvısını analiz etmek için kullanılan bir tekniği uyarladı. Sıvıda tespit edilen yaklaşık 6.000 proteinin izi göz hücrelerine kadar sürülebildi ve bunlardan 26’sı toplu olarak gözün yaşlanmasıyla ilişkilendirildi.

Bu araştırma, 46 sağlıklı hastanın göz sıvısı üzerinde eğitilen ve yaşların çapraz referanslanabildiği bir yapay zeka sistemi aracılığıyla yapıldı. Daha sonraki testlerde yapay zeka, göz sıvısından birinin yaşını tahmin edebildi.

Stanford Üniversitesinden oftalmolog Vinit Mahajan, “Her türlü başarılı tedaviyi geliştirmenin ilk adımı molekülleri anlamak.” diyor.

Araştırmacılar, gözün yaşlanma sürecinin saatini oluşturduktan sonra belirli göz hastalıklarının hücre yaşlanmasını nasıl hızlandırabileceğine baktı. Farklı türde göz hastalığı olan 62 hastadan alınan göz sıvısı üzerinde bir analiz daha yapıldı. Bazı proteinlerde daha yüksek yaşlanma seviyeleri gözlemlendi. Örneğin, erken dönem diyabetik retinopatisi (kan akışındaki azalma nedeniyle retina hücrelerinde hasar) olan hastaların, sağlıklı hastalara kıyasla yapılan testlere bakıldığında göz yaşının 12 yıl daha yaşlı olabileceği tahmin ediliyor. Üveit (göz içinde iltihaplanma) hastaları için bu “sıçrama” oranı 30 yıla yakın.

“TEMPO” adı verilen çoklu protein kökenlerinin izlenmesi için kullanılan bir yaklaşımdan yararlanan ekip, etkilenen proteinleri RNA’ya kadar gözlemleyerek bu hastalıklardan sorumlu olan sorunlu hücreleri buldu. Sorumlu olarak görülen hücrelerin her hastalık için farklı olduğu ve genellikle tedaviler için hedeflenen hücreler olmadığı tespit edildi. Bu da bilim insanlarına bu tür sorunların tedavisi söz konusu olduğunda potansiyel yeni hedefler veriyor.

Mahajan, “Moleküler düzeyde, hastalar aynı hastalıkta bile farklı belirtiler gösteriyor. Geliştirdiğimiz gibi bir moleküler parmak iziyle, her hasta için işe yarayan ilaçları seçebiliriz.” diyor.

Bu yeni teknikler, gözdeki ve beyin gibi diğer bölgelerdeki hastalıkları incelemek için uzun süreli bir sorunu aşmakta. Vücudun bu belirli bölgelerinden doku örnekleri almak, kaybedilen hücrelerin yenilenmesi zor olduğu için önemli miktarda hasara neden olabilir.

Dahası, araştırmacılar burada gösterdikleri yeniliklerin diğer vücut sıvılarıyla da çalışabileceğini ve uzmanlara hastalıkları tedavi etmek bir yana dursun belki de önlemek için çok değerli biyobelirteçler verebileceğini düşünüyor.

Mahajan, “Sanki bu canlı hücreleri elimizde tutuyor ve bir büyüteçle inceliyoruz. Hastalarımızı moleküler düzeyde yakından tanımaya başlıyoruz. Bu da daha bilinçli klinik araştırmalara olanak tanıyacak.” diyor.

Araştırma, Cell dergisinde yayımlandı.

Derleyen: Burçin Bağatur