Yeşil ışıklı mikroskop ©

Tüm hakları British Council'a aittir. 

TÜMÖR ANALİZİNDE OTOMASYON

Boyanmış doku örneklerini mikroskop altında inceleyip biyolojik sırlarını ortaya çıkarma sürecine histoloji adı verilir. Histopatoloji öğrencileri, bu karmaşık hücresel yapı haritalarını okuma becerilerini geliştirmek için bir histoloji atlası kullanır. Dr. Raza Ali, Cambridge Üniversitesi ve Cancer Research UK'de bulunan bir ekibin üyesi. Bu ekip, uzak galaksileri analiz etmek için tasarlanan bir bilgisayar yazılımını, dijital hâle getirilmiş kanser dokusu örneklerini kontrol etme işine uyarladı.  

Dİjİtal GÖRÜNTÜLEME

Ali, hastalarla ilgili büyük klinik çalışmalarda histopatologların tümör örneklerinin dijital görüntüsünü nasıl nitelediğini açıklıyor. Pek çok klinik çalışma binlerce hastayı kapsadığından, bu ölçümlerin manuel yapılması çalışmanın ilerlemesini yavaşlatıyor. 

Araştırmacı gökbilimciler de benzer bir sorun yaşıyor. Gece gökyüzüne ait binlerce görüntüyü defalarca ve doğru bir şekilde analiz etmeleri gerekiyor. Ali şunları söyledi; "Otomatik yöntemler geliştirip manuel değerlendirmenin neden olduğu darboğazı aşmak için görüntü analizindeki bu benzerlikten yararlandık."

Özenle hazırlanan bu süreçte, yüzlerce tümör örneği küçük cam slaytlara koordineli olarak yerleştiriliyor. Örnekler kimyasal bir işlemden geçirilerek belirli proteinlerin kahverengiye dönüşmesi sağlanıyor. Ardından slaytlar dijital hâle getirilip bu dijital görüntüler (her tümör için bir tane) Astronomi Enstitüsüne gönderiliyor. Burada görüntüler, bir astronomi formatına dönüştürülüyor. Böylece karanlık renkler, aynı gece göğündeki yıldızlar gibi, parlayacak şekilde ters çevriliyor.  Proteine bağlı olarak görüntüler, her tümör örneğindeki ilgili kahverengi lekenin miktarını belirlemek üzere işleniyor.

TÜM PERMUTASYONLARIN GÖRÜNTÜLENMESİ

Ekip, bu yöntemin güvenilirliğini belirlemek ve görüntülerin daha fazla özelliğini değerlendirmek amacıyla sofistike analizler geliştirmek için daha fazla sayıda örnek kullanmak istiyor. Ali, binlerce örnekle uğraşmanın zorluğunun, bu girişimin ulaşacağı geniş ölçekle başa çıkabilecek sağlam bir yapı tasarlayarak aşılabileceğini söylüyor.  Asıl sorun biyolojik örneklerin çeşitliliği. Bu da, tüm permütasyonları tahmin etmenin ve ayarlamaları ona göre yapmanın zor olabileceği anlamına geliyor.

Bu yeni yaklaşım, tümör örneklerini otomatik olarak kontrol eden bir sistemin geliştirilmesini sağladı. Ali, bu sistemin meme kanseri gibi vakalarda tümör gelişiminin daha hızlı değerlendirilmesine ve tedavilerin daha iyi hedeflenmesine yardımcı olacağını umuyor. 

İNGİLİZCE BİLİM ETKİNLİKLERİ HAKKINDA BİLGİ EDİNİN

Otomatik Kanser Teşhisi adlı Cubed makalesiyle ilgili dil çalışması yapmak ister misiniz?