(Bu yazı GENÇ İVEK SAĞLIK BİLİM VE TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ’nin 9. sayısında yayımlanmıştır.)
Dr. FURKAN KIZILIŞIK
Biruni Üniversitesi Tıp Fakültesi
Kanser kuşkusuz günümüzün en korkutucu hastalıklarından ve gelecekte de öyle olmaya devam edecek gibi görünüyor. Bu hastalığı yenmek içinse en yeni silahlarımızdan biri de biyoinformatik teknikler. Bu yazımda sizlere basitçe kanser biyoinformatiğinden bahsedecek ve yakın gelecekte neler olabileceğine hafif göz kırpacağım.
Kanser, klinikte ölümlerin en yaygın nedenlerinden biridir. Vücutta birden çok organda, organ başına birden çok sistemde veya her ikisinde birden meydana gelen karmaşık bir hastalıktır. Erken tanı konması tedavi süreci açısından çok önemlidir, ancak kompleks olmasından ötürü tanı ve tedavide bazı zorluklar ile karşılaşırız. Hastalığın kötü tanıları, tedavileri ve prognozları temel olarak şiddet, süre, yerleşim, ilaçlara duyarlılık ve direnç, hücre farklılaşması ve kökeni ve patogenezin anlaşılmasındaki farklılıklardan kaynaklanabilir.
Genel olarak kanser hastalıklarının prognozu (hastalığın seyri); tanı zamanına, tanı konulduğundaki şiddetine, yerleşimine, metastaz yapıp yapmadığına, kanser hücrelerinin ilaca duyarlılığına, kanserin kökenine ve hücre farklılaşmasına bağlıdır. Çözümlenmesinin zor olması ise farklı kanser türlerindeki patogenezin anlaşılmasındaki problemlerden kaynaklanıyor.
Biyo ve İnformatik
Büyük miktarlarda biyolojik (genellikle genler, DNA, RNA ve amino asit dizileri), tıbbi ve sağlık bilgilerinin toplanması, depolanması, düzenlenmesi ve analiz edilmesi için bilgisayarları, veritabanlarını, matematiği ve istatistikleri kullanan bir bilim alanıdır.
Bilgi, genetik ve moleküler araştırma çalışmaları, hasta istatistikleri, doku örnekleri, klinik deneyler ve bilimsel dergiler dahil olmak üzere birçok kaynaktan gelebilir. Biyoinformatik, gen ve protein fonksiyonlarını belirlemek, evrimsel ilişkiler kurmak ve proteinlerin üç boyutlu şekillerini tahmin etmek dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar için bilgisayar programlarını kullanır. Bu sebeple hesaplamalı biyoloji de denir. En güzel tanımlardan birini doktor Christopher P. Austin yapmış:
“Biyoinformatiği, esasen genetiğin dilbilimsel kısmı olarak düşünebilirsiniz. Dilbilimciler dildeki örüntülere bakarlar, biyoinformatikçilerin yaptığı da bu – DNA veya protein dizileri içindeki örüntüleri ararlar.”
Tablo 1. Kanser genomiks içindeki farklı data türlerinin avantajları ve dezavantajları
Kanser biyoinformatiği ise, önemli trendlerin ve kalıpların tanımlanabilmesi için verilerin organizasyonu ve analizi ile ilgilenir – nihai hedef kanser için yeni terapötik ve/veya teşhis protokollerinin keşfidir. Özellikle İnsan Genom Projesinin (HGP) tamamlanmasından bu yana, genomik teknolojilerde, özellikle de DNA dizileme tekniklerinde bir devrim olmuş ve Yeni Nesil Dizileme (NGS) teknolojileri, kanser genomiği alanını dönüştürerek maliyeti azaltmış ve zamandan kazandırmıştır. Şu anda, NGS teknolojilerini kullanan tek bir yüksek verimli DNA dizileme çalışması, 200 giga baz çifti (Gbp) dizi verisi üretebilir. Verilerin analizi için kullanılan yöntemlerden bazıları şunlar;
- Nokta Mutasyonlarının Keşfi
- Dizi Hizalama ve Birleştirme
- İndellerin Tanımlanması
- Yapısal Değişim Tespiti
- İfade Analizi
Hesaplamalı biyoloji ve biyoinformatik teknikler, tek nükleotid varyantı (SNV’ler), kopya numarası varyantları (CNV’ler), büyük yapısal varyantlar (SV’ler), insersiyonlar ve delesyonlar (bütün olarak indels diye kısaltılır) dahil olmak üzere her tür mutasyon için bir kanser örneğinin tam genetik materyalini incelemek için çözümler sunar (Tablo 1).
Gelecekte bizi neler bekliyor?
DNA dizileme tekniklerindeki gelişmeler kanser biyolojisi araştırmalarını etkiledi. Yeni nesil dizileme (NGS) teknolojilerini kullanarak artık kanserleri moleküler düzeyde inceleyebiliyor ve tümör oluşumu sırasında ortaya çıkan somatik mutasyonları tanımlayabiliyoruz. Bu değişikliklerin analizi, hastalığı yönlendiren moleküler yolların tanımlanmasını sağlayabilir. Aynı zamanda biyoinformatik yöntemler sayesinde, coğrafi konumları ne olursa olsun farklı laboratuvarlar arasında verilerin kolay depolanması, veriye hızlı erişim ve verilerin paylaşımı yapılabilir. Bu veriler sayesinde hastanın kanserine özel tedavi planlaması yapabilir, böylece doğru hastaya doğru tedavinin uygulanmasını sağlayabiliriz ve ilaçlardan fayda göremeyen ileri evre hastalarda ise olumsuz yan etkileri önleyebiliriz.
İleride her hasta için genetik anormallikleri, klinikopatolojik özellikleri, tedavileri ve hastalığın sonucunu depolamak, ilişkilendirmek ve anlamlandırarak tedavi yöntemleri geliştirmek çok uzak değil gibi gözüküyor.
Kaynaklar
- Katayoon Kasaian, Yvonne Y. Li, Steven J.M. Jones, Chapter 9 – Bioinformatics for Cancer Genomics, Editor(s): Graham Dellaire, Jason. N. Berman, Robert J. Arceci, Cancer Genomics, Academic Press, 2014, Pages 133-152, ISBN 9780123969675, https://doi.org/10.1016/B978-0-12-396967-5.00009-8
- Stransky B., Galante P. (2010) Application of Bioinformatics in Cancer Research. In: Cho W. (eds) An Omics Perspective on Cancer Research. Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-90-481-2675-0_12
- https://www.cancer.gov/research/infrastructure/bioinformatics
- Wu, D., Rice, C.M. & Wang, X. Cancer bioinformatics: A new approach to systems clinical medicine. BMC Bioinformatics 13, 71 (2012). https://doi.org/10.1186/1471-2105-13-7