2003 yılında,
insan genomunu düzenlediğimizde
birçok hastalığın tedavisini bulacağımızı düşünmüştük.
Fakat gerçekler bundan daha farklı
çünkü genlerimizin yanı sıra
ciddi hastalıklara yakalanmamızda çevrenin ve yaşam biçiminin de
büyük rolü var.
Bunun bir örneği yağlı karaciğer hastalığı,
bütün dünyanın %20'sini etkileyen bir hastalık,
hiçbir tedavisi yok ve karaciğer kanserine
veya karaciğer yetmezliğine yol açıyor.
Yani DNA dizisi bize etkili tedavi bulmak için
yeterli bilgi vermez.
Olumlu yönden bakarsak vücudumuzda birçok diğer molekül bulunmakta.
Hatta 100.000'den fazla metabolit mevcut.
Metabolitler, çok küçük moleküllerdir.
Bilinen örnekleri glikoz, fruktoz, yağlar, kolesterol.
Her zaman duyduğumuz şeyler.
Metabolitlerin metabolizmada işlevleri var.
Ayrıca DNA'nın birer parçası,
yani hem genlerimiz hem de yaşam tarzımız ile ilgili bilgi taşırlar.
Metabolitleri anlamak, birçok hastalığa tedavi bulmak için önemli.
Her zaman hastaları tedavi etmek istemiştim.
Buna rağmen 15 yıl önce tıp okulundan ayrıldım
çünkü matematiği özlemiştim.
Kısa bir süre sonra çok güzel bir şey öğrendim.
Tıp alanında çalışmak için matematik kullanabilirdim.
O zamandan beri biyolojik veri analizi için algoritmalar geliştiriyorum.
Sözde kulağa kolay geliyor:
Hadi bütün vücudumuzdaki metabolitlerden bilgi toplayalım,
bir hastalıkta nasıl değiştiklerini açıklayan matematiksel modeller yapalım
ve bu değişikliklere engel olarak hastalığı tedavi edelim.
Sonra neden bunu daha önce kimsenin denemediğini anladım,
bu aşırı derecede zor bir iş.
(Gülüşmeler)
Vücudumuzda çok fazla metabolit var.
Her biri birbirinden farklı.
Bazı metabolitlerin kütlesini,
kütle spektrometresi aletleri kullanarak hesaplayabiliyoruz.
Ama aynı kütleye sahip olan diyelim ki 10 tane molekül olabileceği için
tam olarak ne olduklarını bilmiyoruz
ve eğer hepsini tek tek ayırt etmek istiyorsak
daha çok deneyler yapmamız gerekir, bu da onlarca yıla
ve milyarlarca dolara mal olur.
Biz de bunu yapması için bir yapay zekâ ya da AI platformu geliştirdik.
Biyolojik verinin büyümesine katkıda bulunduk,
metabolitlerle ve onların diğer moleküllerle tepkimelerini kapsayan
her bilgiyle bir veri tabanı oluşturduk.
Bu verinin hepsini bir mega ağda topladık.
Sonrasında dokudan veya hastalarımızın kanından,
metabolitlerin kütlelerini hesapladık
ve bir hastalıkta değişen kütleleri bulduk.
Ama önceden de belirttiğim gibi tam olarak ne olduklarını bilmiyoruz.
Moleküler kütlesi 180 ise glukoz, galaktoz veya fruktoz olabilir.
Hepsinin kütlesi aynı
fakat işlevi farklı.
Bizim yapay zekâ algoritmamız bu belirsizlikleri göze alıyor.
Sonra da mega ağın derinliklerine inip
hastalığa sebep olan metabolik kütlelerin
birbirlerine bağlantısını buluyor.
Ve bağlanma şekillerinden yola çıkarak
her metabolitin kütlesini bulabiliyoruz,
mesela buradaki 180 glukoz olabilir
ve daha da önemlisi glukoz ve diğer metabolitlerdeki değişimlerin
nasıl hastalıklara yol açtığını keşfediyoruz.
Hastalık mekanizmasına olan yeni anlayışımız da
onu hedef alan tedaviler geliştirmemize olanak sağlıyor.
Biz de bu teknolojiyi markete sunmak ve insanların hayatlarını etkilemek
amacıyla bir şirket oluşturduk.
Şimdi benim takımım ve ben, ReviveMed'te metabolitlerin
ana sorun olduğu hastalıklara tedavi bulmak için çalışıyoruz,
mesela yağlı karaciğer hastalığı gibi
çünkü bu hastalık, karaciğerdeki metabolit tipleri olan
yağların birikmesi ile ortaya çıkar.
Daha önce de bahsettiğim gibi bu, tedavisi olmayan çok yaygın bir hastalık.
Ve yağlı karaciğer hastalığı sadece bir örnek.
İleride, tedavisi olmayan birçok hastalığı ele alacağız.
Ve metabolitler hakkında daha çok veri topladıkça
ve metabolitlerdeki değişimin nasıl hastalığa dönüştüğünü anladıkça
algoritmamız daha da zeki olacak
ve doğru hastalar için doğru tedavileri keşfedecek.
Ve yazdığımız her bir satır kod ile
hayat kurtarma amacımıza daha çok yaklaşmış olacağız.
Teşekkür ederim.
(Alkışlar)