Türk Bilim İnsanlarının Geliştirdiği Sistem Dünyanın Gözü Önünde
Yükseköğretim Kurulunun 2030 vizyonunda yer alan dijital dönüşüm, yapay zeka entegrasyonu ve üniversitelerin topluma katkı sağlama vizyonu meyvelerini vermeye başladı. Sağlık alanında devrim niteliğinde bir adıma imza atan Ankara Üniversitesi, Amerika Birleşik Devletleri merkezli Case Western Reserve Üniversitesi araştırmacıları ile okyanus ötesi bir ortaklığa gitti. Multidisipliner bir yaklaşımla yürütülen ortak çalışmalar sonucunda scProfiterole adı verilen yapay zeka algoritması literatüre kazandırıldı. Bu özel yazılım, tek hücre düzeyinde elde edilen protein verilerini derinlemesine analiz ederek tıp dünyasındaki mevcut sınırları zorluyor.
Geliştirilen bu model, özellikle kanser biyolojisinin moleküler düzeyde anlaşılması, tümörlerin zaman içerisindeki evrimsel ve yapısal değişim süreçlerinin anlık takibi ile geleceğin hastaya özgü tedavi protokollerinin tasarlanması açısından hayati bir önem taşıyor. Küresel bilim platformlarında büyük takdir toplayan çalışma, alanındaki en prestijli etkinliklerden biri olan RECOMB 2026 konferansında sunularak uluslararası arenada Türkiye adına tarihi bir başarıya imza attı.
Protein Verilerindeki Kusurlar Yapay Zeka ile Ortadan Kalkıyor
Bilimsel araştırmanın teknik detayları, hücrelerin yaşam döngüsündeki en kritik unsura, yani proteinlere dayanıyor. Hücrelerin gerçek zamanlı davranış modellerini belirleyen en somut yapı taşının proteinler olduğu biliniyor. Hücre yapısında hangi protein çeşitlerinin yer aldığı ve bu bileşenlerin niceliksel miktarları, ilgili hücrenin sağlıklı bir şekilde işlevine devam edip etmediğini net bir şekilde gösteriyor. Bu takip mekanizması, hücrenin ne zaman kanserleşme eğilimi gösterdiğini veya uygulanacak olan klinik tedavilere nasıl bir reaksiyon vereceğini anlama noktasında uzmanlara paha biçilemez veriler sağlıyor.
Tek hücre seviyesinde protein verilerinin toplanması tıp dünyası için henüz çok yeni bir metot olduğundan, mevcut veriler genellikle eksik, hatalı ya da gürültülü olarak adlandırılan yapısal kusurlarla elde edilebiliyor. Bu durum analiz süreçlerini ciddi şekilde çıkmaza sokarken, devreye giren scProfiterole sistemi ağ temelli gelişmiş yapay zeka yaklaşımlarını bir arada kullanarak bu kusurlu verileri temizliyor ve en güvenilir sonuçları açığa çıkarıyor.
Geleneksel Yöntemlere Karşı Yüzde 30 Performans Artışı
Yeni nesil sistemin sunduğu analitik güç, veri işleme süreçlerinde şimdiye kadar elde edilen sınırları yukarı taşıyor. Akademisyenler tarafından paylaşılan test sonuçlarına göre yeni algoritma, mevcut klasik yöntemlerle kıyaslandığında veri analizi doğruluğunda yüzde 30’a varan devasa bir performans artışı yakalıyor. Ankara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Doç. Dr. Mustafa Coşkun, projenin çıkış noktasını heterojen, yani birbirinden tamamen farklı yapılar sergileyen hücrelerin en doğru şekilde öbeklenebilmesi ve sınıflandırılması olarak tanımlıyor.
Özellikle tümör dokusu içerisinde yer alan ve normalden farklı reaksiyonlar gösteren mikro hücrelerin erkenden ayrıştırılmasının, ileride uygulanacak kişiselleştirilmiş tedavi seçeneklerine çok güçlü bir zemin hazırlayacağını belirten Doç. Dr. Mustafa Coşkun, protein verilerinin klasik veri mimarilerinden çok daha karmaşık olduğunu, bu yüzden çizge temelli sinir ağlarının en gelişmiş versiyonlarını kullanarak gürültülü veriden anlamlı sonuçlar çıkaran bir mimari kurduklarını ifade ediyor.
Kanser Hücrelerinin Heterojen Yapısı Çözülüyor
Projenin tıp ve onkoloji ayağında ise hücresel çeşitliliğin getirdiği zorluklar yapay zekanın hızıyla aşılıyor. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Onkoloji Bilim Dalı öğretim üyesi Dr. Öğr. Üyesi Pınar Kubilay Tolunay, kanserli dokularda bulunan hücrelerin tek bir tipte olmadığını, aksine çok farklı karakterler barındıran heterojen bir yapıda kümelendiğini vurguluyor. Hücrenin biyolojik eylemlerini gösteren son ürünün proteinler olduğunu hatırlatan Dr. Tolunay, protein düzeylerinin hatasız ölçülmesinin tümör çevresindeki bağışıklık hücrelerinin ve inflamatuar yapıların hızla anlaşılmasını sağladığını aktarıyor.
Geliştirilen yapay zeka modelinin henüz klinik uygulamalara yansımamış öncü ve vizyoner bir çalışma olduğunun altını çizen Dr. Pınar Kubilay Tolunay, bu algoritma sayesinde yakın gelecekte hasta bazında hangi onkolojik tedavinin daha yüksek başarı oranı sağlayacağının önceden öngörülebileceğini belirtiyor. Dijital tıp uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte onkoloji servislerinde tamamen bireyselleştirilmiş, kişiye özel akıllı tedavi dönemine geçişin beklenenden çok daha hızlı olacağı öngörülüyor.
Harvard ve MIT ile Aynı Kürsüde Türkiye'den Tek Proje
Geliştirilen scProfiterole yazılımı, küresel hesaplamalı biyoloji dünyasının en prestijli bilimsel organizasyonu kabul edilen Research in Computational Molecular Biology (RECOMB) 2026 zirvesinde büyük bir başarıya imza attı. Yunanistan’ın Selanik kentinde düzenlenen bu küresel buluşmada, dünyanın en seçkin akademik kurumları bir araya geldi.
Ankara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Tıp ve Yapay Zeka uzmanları ile Case Western Reserve Üniversitesinden Profesör Dr. Mehmet Koyutürk, Profesör Dr. Mark Chance ve Dr. Filipa Lopes gibi küresel çapta tanınan isimlerin imzasını taşıyan bu dev proje, zirvede büyük bir ilgiyle karşılandı. Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT), Harvard Üniversitesi, Yale Üniversitesi ve Stanford Üniversitesi gibi dünya devi kurumların milyar dolarlık bütçeli projeleriyle aynı kürsüyü paylaşan scProfiterole, RECOMB 2026 organizasyonuna Türkiye’den kabul edilme başarısı gösteren tek bilimsel çalışma olarak tarihe geçti.
