Kanserde yenilikçi tedavilerin önü yapay zekâ ile açılacak

Boğaziçi Üniversitesi’nden bir grup araştırmacı tarafından Fizik Bölümü öğretim üyesi Prof. Dr. Burçin Ünlü liderliğinde oluşturulan biyolojik doku ve hücrelerin mikrometre çözünürlükle görüntülenmesi için kurulan Medikal & Biyolojik Fizik Laboratuvarı’nda yeni görüntüleme teknikleri geliştirilmesi ve uygulama alanları yaratılması adına pek çok önemli proje sürdürülüyor. Bu projeler Avrupa Birliği, NATO, TÜBİTAK ve T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı tarafından da destekleniyor. Prof. Dr. Ünlü ve ekibi, proton tedavisinde ses dalgalarını kullanarak başta kanser olmak üzere çeşitli hastalıkların tedavisinde yenilikçi ve öncü tedavilerin önünü açmayı hedefliyor.

Geçtiğimiz yıl ABD’de Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi ve Japonya’da Hokkaido Üniversitesi Tıp Fakültesi’nde proton terapi ve yapay zekânın sağlık sektörüne uyarlamaları üzerine çalışmalar yapan Boğaziçi Üniversitesi Fizik Bölümü öğretim üyesi Prof. Dr. Burçin Ünlü, Boğaziçi Üniversitesi’nde geliştirmekte oldukları yeni projeler konusunda bilgi verdi. Bunlardan biri de Hokkaido Üniversitesi yürütücülüğünde, Stanford Üniversitesi ve Boğaziçi Üniversitesi’nin katkıda bulunduğu; proton tedavisinin etkinliğini artırmayı hedefleyen çalışma. Prof. Dr. Ünlü’den bilgi aldık.

Geçtiğimiz yılın önemli bir bölümünü ABD ve Japonya’da geçirdiniz ve Proton Tedavisi üzerine çalışmalar yürüttünüz, bu çalışmalarınızdan bahseder misiniz?

Burçin Ünlü: Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi’nde Radyasyon Onkolojisi Bölümü’ndeydim. Radyasyon onkolojisi kanser hastalarına uygulanan radyasyon tedavisi üzerine odaklanan bir bilim dalı. Burada bahsedilen radyasyon iyonize radyasyon, dolayısıyla yüksek enerjili parçacıklar ve X-ışını gibi yüksek enerjili elektromanyetik dalgayı içeriyor. Bu alanda çalışan fizikçiler var, çünkü radyasyon gönderip kanseri tedavi etmeye çalıştığınızda bu fiziğin de problemi haline geliyor. Radyasyonun insan dokusuyla, kanserli tümörlerle etkileşimi fizik yasalarının çizdiği çerçeve içinde oluyor. Hem medikal fizikçiler hem radyasyon biyologları hem de doktorlar radyasyon onkolojisi bölümü altında çalışıyorlar. Orada medikal fizik alanında dünyada sayılı araştırmacılarından biriyle, Prof. Dr. Lei Xing ile çalıştım. Xing, ben çalışmaya başladıktan üç ay sonra laboratuvarının adını  “Biyomedikal Fizik ve Medikal Fizik için Yapay Zekâ Laboratuvarı” na çevirerek laboratuvarın adına ‘’yapay zekâ’’yı ekledi. Ben arada ona bu konuda takılıyordum ama ne yapmaya çalıştığını da gayet iyi anlıyordum. Yapmaya çalıştığı, özellikle radyasyon onkolojisine ve medikal görüntülemeye yapay zekâyı entegre etmede öncü olmaya çalışıyordu. Başarılı oldu da.

Değişimin hızı anlamanız için tekrar vurguluyorum; yapay zekanın yükselişi sebebiyle laboratuvarın adını değiştirmek zorunda kaldı. Biz de o dönemde çeşitli projeler geliştirdik. Stanford Üniversitesi’nin Japonya’daki Hokkaido Üniversitesi’yle (Hokudai diye kısaltılıyor) ortak çalışmaları var. Hokudai’de bir proton tedavi merkezi var. Stanford da benzer bir tedavi merkezi kurmayı planlıyor. Ayıca Japonlar Hokudai’yi dünyanın en iyi ilk yüz üniversitesi içine sokmak istiyor. Şu anda ilk yüzde iki üniversiteleri var. 3-4 üniversiteleri için de çok uğraşıyorlar. Stanford onlar için iyi bir örnek. Ben de bu ilişkiler çerçevesinde Stanford Üniversitesi’ni temsilen Hokkaido Üniversitesi’ne gittim. Japonya’da güzel bir altı ay geçirdim.

Jaaponya’da üzerinde çalıştığımız en önemli proje proton tedavisi üzerine oldu.

Bu projeyi biraz anlatır mısınız?

Hali hazırda proton terapi isimli bir tedavi mevcut. Dünyada yaklaşık 50 merkez var. Binlerce hastaya tedavi uygulanmış durumda. Ama pahalı olduğu ve etkinliği üzerinde tartışmalar devam ettiği için Türkiye’de henüz yok. Normalde kanser hastalarında tümörleri kontrol altına almak için X-ışını gönderilir. X-ışını güneşten gelen ışık gibi bir elektromanyetik ışık ama enerjisi çok daha yüksek. Veya röntgen dediğimiz şey de X-ışınıyla çalışır. El kol kırılmalarında röntgen çekilir. Ama radyasyon tedavisinde kullanılan enerji daha da yüksek oluyor.

X-ışını bu yüzden hücrelerin DNA’sına zarar veriyor. Kanserli tümörlerin tedavisinde başarılı ama tümörün üstüne düştüğü gibi etraftaki dokuya da düştüğü için yan etkileri fazla olur.  Özellikle de çocuklarda bu duruma rastlanmaktadır. Çocuklar kanserden kurtulsalar da tedavinin yan etkileri oluyor. Hatta tedavi yüzünden sağlıklı dokular da zarar görebiliyor. Bu yüzden proton tedavi çocuk hastalar veya hassas organlardaki tümörlerin tedavisinde tercih ediliyor.

Fizikçilerin geliştirdiği, CERN’deki hızlandırıcı benzeri bir teknoloji söz konusu. CERN’deki hızlandırıcının çok daha küçük bir versiyonunu, dört oda kadar büyük olanı kullanılıyor. Protonları çok daha küçük ölçekte hızlandırıyorlar ve hastaya gönderiyorlar. Protonlar sadece tümörün olduğu yere düşüyor. Sağlıklı dokuya enerji aktarımı az oluyor. Bu da yan etkileri azaltıyor. Özellikle çocuk hastalar ve örneğin beyin tümörleri için bu yöntem çok önemli. Veya başka bir örnek dildeki kanser. Dili kaybetme riski olabiliyor. Bu durumda proton tedavi tercih edilebiliyor.

Bu cihazı yerinde incelemek üzere- Stanford Üniversitesi’nin benden Japonya’ya gitmemi istemesiyle- Stanford’u temsilen Japonya’nın en ileri tıp fakültelerinden biri olan Hokkaido Üniversitesi Tıp Fakültesi’ne gittim. Onların da proton terapi yaptıkları büyük bir hızlandırıcıları var. Tıp Fakültesi’ndeki hastalar genelde Asya’dan, Hindistan’dan Japonya’dan gelen hastalardı.

Orada odak noktamız proton terapide protonun tam nereye düştüğünü bulmaktı. Bu proton tedavisindeki en önemli problemlerden biri. Protonların tam olarak tümörün neresine düştüğü yan etkileri azaltmak için çok önemli. Bu çok önemli çünkü bunu bulursak, proton terapi teknolojisinin kısa süre sonra daha yaygın kullanılacağını söyleyebiliriz.

Bunu yapabilmek için farklı yöntemler var. Bir tanesi de protonların düştüğü yerden çıkan ses dalgalarını saptamak. O ses dalgalarını duymaya çalışarak protonun nereye düştüğünü bulmaya çalışıyoruz. Bu konudaki ilk ortak makalemiz kısa süre önce Scientific Reports dergisinde yayınlandı.

Bahsettiğiniz ses dalgaları ile protonların nereye düştüğünü bulmak yönündeki metodunuz her kanser tipi için uygulanabilir mi?

Proton terapi teoride her kanser türünde işe yarar ama masraflı olduğu için ve fazladan bir yararı olmadığı durumda kullanılmıyor. Geleneksel yönteme göre daha başarılı olduğu kanıtlanamıyorsa masraflı olduğu için kullanılmıyor. Sigorta şirketleri de her zaman karşılamıyor. Bu nedenle bu teknoloji şu anda Türkiye’de mevcut değil. Ama dünyada 50 civarı proton terapi merkezi var.

Bir yöntemin diğer yöntemden daha başarılı olduğunu kanıtlamak için istatistiksel çalışmalar yapmak gerekiyor. Kanser de hassas bir konu olduğu için bu çalışmaları yapmak kolay olmuyor. Ben fizikçi olarak baktığımda bu terapinin geleneksel terapiye kıyasla üstün olduğu noktaları olduğunu düşünüyorum ve ileride mutlaka bir tedavi yöntemi olarak yerini bulacağına inanıyorum.

Yapay zekânın en önemli uygulama alanlarından biri de sağlık sektörü, siz bu alanda ne gibi gelişmeler bekliyorsunuz?

Sağlık sektörü çok hızlı değişiyor. Hızın ve doğru karar vermenin giderek daha önemli olmaya başlayacağı bir dönemdeyiz. Ne kadar hızlı karar verdiğiniz doktorlar için de önemli olacak, hastanede 10 gün sıra beklemeyecek insanlar. Anında MR çekilecek, bilgisayar anında teşhisi verecek. Bunu yaparken çok ilginç bir şeyle de karşı karşıyayız, bunların hiçbirini bilmenize de gerek olmayacak. Siz sadece veriyi yükleyeceksiniz, o size ne olduğunu söyleyecek.

Benim kişisel görüşüm Türkiye’nin bu işe daha çok girmesi gerekiyor. Bizim çok büyük cihazlar alacak paralarımız yok, ama yazılım çok pahalı bir şey değil, çok sayıda yetişmiş zekâmız var. Bizim oraya doğru yönelmemiz gerek. Genç nüfusu yazılıma yönlendirmek gerekiyor. Büyük resim bunu gösteriyor. Bu yüzden bizim yaptığımız işlerin bir amacı da yapay öğrenmeyi cihazlara biyomedikal teknolojisine entegre etmek. Edemezsek bu cihazlar işe yaramayacak çünkü çok daha hızlısı yapılmış olacak. Yani büyük resim herkesin çalıştığı şeyleri ortak bir çatı altında birleştirmek ve bu çatıyı tutan da yapay zekâ olacak.

Sağlık sektöründe yapay zekâ devrim yaratacak

Sağlık sektöründe büyük veri yönetimiyle hastalıkların teşhisi için yapay öğrenme artık daha fazla kullanılıyor. Bu alanda bir başka devrim de medikal görüntülemede olacak. Yapay zekânın bilgisayarlı tomografi, manyetik rezonans gibi medikal cihazlara entegre olmaya başlamasıyla bugüne kıyasla çok daha hızlı görüntüleme yapılabilecek. Bu gelişmeler sayesinde hastalıkların daha erken teşhis edilebileceğini ve kanserden ölümlerin azalabileceğini bekleyebiliriz.

Share