Araştırmacılar, Yapay Zeka Kullanarak Alzheimer’da Hastalığı Yöneten Gizli Gen Ağlarını Haritaladı

Alzheimer hastalığına ilişkin genetik çalışmalar uzun süredir hangi genlerin hastalıkla bağlantılı olduğunu belirlemeye odaklanıyor. Ancak bir genin hastalıkla ilişkili olması, o genin süreci aktif biçimde yönettiği anlamına gelmiyor. Kritik mesele, beyin hücreleri içinde hangi genlerin diğerlerini kontrol ettiği ve moleküler süreci hangi düğümlerin sürüklediği sorusunda yatıyor.

Gen Listelerinden Neden–Sonuç Ağlarına

ABD’de University of California - Irvine bünyesinde yürütülen kapsamlı bir araştırma, bu soruya ağ düzeyinde yanıt üretmeyi hedefledi. Min Zhang ve Dabao Zhang liderliğindeki ekip, Alzheimer’dan etkilenen insan beyinlerinde genlerin birbirini nasıl düzenlediğini gösteren ayrıntılı bir neden-sonuç haritası oluşturdu. Bulgular, Alzheimer's & Dementia dergisinde yayımlandı¹.

Çalışmanın merkezinde SIGNET adlı yeni bir yapay zeka platformu bulunuyor. Geleneksel analiz yöntemleri genlerin birlikte artıp azaldığını gösterebiliyor; ancak bir genin başka bir geni gerçekten tetikleyip tetiklemediğini ayırt etmekte sınırlı kalıyor. SIGNET, tek hücreli RNA dizileme verilerini genom ölçeğindeki bilgilerle entegre ederek yönlü gen düzenleme ağlarını modelleyebiliyor. Böylece yalnızca korelasyonlar değil, olası kontrol ilişkileri de görünür hâle geliyor.

Uyarıcı Nöronlarda Yeniden Kablolanan Ağlar

Araştırmacılar, uzun soluklu yaşlanma çalışmalarına katılmış 272 bireyin bağışladığı beyin dokularından elde edilen verileri analiz etti. İnceleme, beynin altı temel hücre tipini kapsadı. Sonuçlar, Alzheimer’ın tüm hücre tiplerinde aynı gen ağlarını bozmadığını ortaya koydu. Her hücre tipinde farklı düzenleyici ağlar yeniden yapılandı ve hastalık ilerledikçe bu ağların mimarisi değişti. En belirgin dönüşüm uyarıcı nöronlarda gözlemlendi. Bu hücrelerde yaklaşık 6.000 civarında genetik neden-sonuç etkileşiminin yeniden organize olduğu saptandı.

Araştırma ekibi bu durumu gen ağlarının kapsamlı bir yeniden kablolanması olarak tanımlıyor. Bu yapısal değişimin, sinaptik işlev kaybı ve hafıza bozulması gibi Alzheimer’ın temel klinik özellikleriyle bağlantılı olabileceği değerlendiriliyor. Çalışma ayrıca yüzlerce merkez gen tanımladı. Bu genler çok sayıda hedefi etkileyerek geniş biyolojik süreçleri koordine ediyor. Daha önce Alzheimer ile ilişkilendirilmiş bazı risk genlerinin, özellikle belirli nöron alt tiplerinde güçlü düzenleyici roller üstlendiği görüldü. Bu bulgu, risk genlerinin pasif işaretleyicilerden ziyade aktif yönlendiriciler olabileceğini düşündürüyor.

Elde edilen ağ yapıları bağımsız bir beyin örnekleri setinde de doğrulandı. Bu doğrulama, belirlenen düzenleyici ilişkilerin istatistiksel rastlantıdan ibaret olmadığını ve hastalığın biyolojik altyapısını yansıttığını destekliyor. Alzheimer, demansın en yaygın nedeni olarak önümüzdeki on yıllarda milyonlarca insanı etkilemeye devam edecek. Bu çalışma, alanı basit gen listelerinden çıkarıp moleküler kontrol ağlarının analizine taşıyor. Yapay zeka destekli bu yaklaşım, yalnızca Alzheimer için değil; kanser, otoimmün hastalıklar ve diğer karmaşık bozuklukların incelenmesinde de uygulanabilecek bir çerçeve sunuyor.

Genomik veri hacmi büyümeye devam ediyor. Ancak dönüşüm, bu veriyi nedensel ve işlevsel haritalara dönüştürebilmekte yatıyor. SIGNET ile geliştirilen yöntem, Alzheimer araştırmalarında yeni bir aşamayı temsil ediyor: artık soru hangi genlerin ilişkili olduğu değil, hangi genlerin süreci yönettiği.

Referanslar