Derin Öğrenmenin Tıp Araştırmalarına 3 Katkısı

Günümüzde tıp araştırmacıları, derin öğrenmeden yararlanarak hastalıkların insan vücudunda kendini nasıl gösterebileceğine dair daha çok bilgi edinebilir. Bu yazımızda Derin Öğrenmenin tıp araştırmalarına olan 3 katkısından bahsedeceğiz.

Tıp Araştırmalarına Yeni Boyut Derin Öğrenme İle Geliyor

Biyobelirteç, tıp araştırmacılarının altta yatan hastalık mekanizmalarını ve belirli bozukluklara yol açan biyolojik tepkileri anlamalarına yardımcı olabilecek bir sinyaldir.

Anlaşılacağı üzere biyobelirteç tanımlamanın erken teşhis ve harici müdahaleler için doğrudan faydaları vardır. Nörolojik bozukluklar söz konusu olduğunda, manyetik rezonans görüntüleme (MRI), pozitron emisyon tomografisi ve bilgisayarlı tomografi taramaları gibi beyin görüntüleme teknikleri, Alzheimer hastalığı veya beyin kanserinin varlığını gösteren altta yatan hastalık fenotiplerini belirlemek için sıklıkla kullanılır.

Araştırmacılar, nörogörüntüleme sonuçlarını inceleyerek ve anlayarak biyobelirteç tanımlama görevine giderek artan bir şekilde gelişmiş makine öğrenimi teknikleri ve yapay zekanın bir alt kümesinden oluşan derin öğrenmeyi uygulamaya başladıklarını bildirdi.

Derin öğrenmenin geleneksel makine öğrenimi ve istatistiksel yöntemlere göre önemli bir avantajı vardır. Kendileri insan sınırlamalarının (zaman, kaynaklar ve araştırma yanlılığı) konusu olan el yapımı veri kümelerine dayanmaz. Bunun yerine, Derin öğrenmen minimum insan müdahalesi ile işlenen ham verilerden elde edilen bilgilerden yararlanır. Bu bilgileri kullanarak sağlıklı deneklerden hastalığa yakalanan hastaları daha iyi tahmin eden ve sınıflandıran biyobelirteçler oluşturmaya yardımcı olabilir. Bunun yanı sıra, tıbbi araştırmalar için bilinmeyen, potansiyel olarak yararlı bilgileri de ortaya çıkarabilir. 

Derin öğrenme, sağlıklı deneklerden hastalıklı hastaları tahmin edebilen ve sınıflandırabilen araçlar oluşturmanın yanı sıra, biyobelirteç keşfi için de önemli olmuştur. Daha önce mümkün olmayan veya bilinmeyen tıbbi araştırmalar için yararlı olan bazı içgörüleri potansiyel olarak ortaya çıkarmıştır. İşte derin öğrenmenin biyobelirteç keşfinde umut verici yeni araştırmaları nasıl desteklediğine dair önde gelen üç örnek.

Beyni Görüntüleme

Nörogörüntüleme biyobelirteçleri, bize belirli bir hastalığın şiddeti veya olasılığının derecesi hakkında bilgi verebilen, görüntülemeden türetilen ölçümlerdir. Örneğin, MRI ile ölçülebilen Alzheimer hastalığı ile ilgili biyobelirteçler, hipokampal hacim ve entorinal kortikal kalınlığı içerir. DL, minimum alan bilgisi ile ham verileri kullanmamıza izin verdiğinden, çok sayıda araştırma çalışması, Parkinson hastalığı, otizm, şizofreni ve şiddetli depresyon gibi diğer beyin hastalıklarının yanı sıra Alzheimer hastalığı için ek aday nörogörüntüleme biyobelirteçlerini tanımlayabildi. Araştırma yolu, özellikle az bilinen diğer beyin bozuklukları için aday nörogörüntüleme biyobelirteçlerini belirlemek için umut verici olmuştur.

Bu çalışmalar tamamen veriye dayalı olduğundan, daha önce tıp uzmanları tarafından bilinmeyen birçok yeni biyobelirteç keşfetme olasılığını açığa çıkartmıştır. Travma Sonrası Baş Ağrısı için bu tür nörogörüntüleme biyobelirteçlerini belirlemek için Arizona Eyalet Üniversitesi ve Arizona'daki Mayo Clinic'teki araştırmacılar çalışmalarına devam etmekte. Görülen sonuçlar yalnızca mevcut literatürle örtüşmekle kalmıyor, aynı zamanda saf veriye dayalı içgörülerden elde edilen daha fazla keşfedilecek bazı ilginç keşiflere de işaret ediyor. Sonuçlar 2022'nin başlarında yayınıyor olacak.

Moleküler İmzalar

Moleküler biyobelirteçlerin incelenmesindeki kanser araştırmalarıyla ilgilidir. Amaç, beyin, prostat ve akciğer kanserlerinde tümör mutasyonlarının altında yatan nedenler hakkında daha fazla bilgi edinmektir. Derin öğrenme, araştırmacıların histolojik verileri kullanarak bu moleküler imzaları veya morfolojik kalıplara bağlı biyobelirteçleri anlamalarını sağlamıştır. Ana odak noktası, mutasyonlarla ilgili gen ifadelerindeki karmaşık değişiklikleri tahmin etmektir. Doğrusal olmayan verilerde örüntü bulmada etkili olmuştur.

Birleşik Veri Kaynakları

Yalnızca tek bir veri modalitesinin kullanılması – yani, yalnızca beyin görüntüleme veya yalnızca klinik veriler – çoğu zaman kesin olmayan sonuçlara yol açar. Küçük veri setleri ile karmaşık ve heterojen hastalık fenotiplerini anlamak zordur. Bu nedenle araştırmacılar, modeli eğitmek için birden fazla veri noktasını birleştirebilen “çok modlu” derin öğrenme yaklaşımları geliştirmeye odaklanıyorlar. Alzheimer hastalığı durumunda, araştırmacılar, biyolojik belirteç keşfini geliştirmek için derin öğrenme tekniklerinin yanı sıra diğer biyolojik belirteçlerle birlikte beyin omurilik sıvısı, pozitron emisyon tomografisi, klinik ve nöropsikolojik değerlendirmelerin kullanılabileceğini göstermiştir. Bununla birlikte, bu tür büyük ölçekli çok modlu verilerin ve bundan en iyi şekilde yararlanabilecek derin öğrenme tekniklerinin toplanmasında önemli zorluklar devam etmektedir. 

Veriye dayalı teknikleri kullanan biyobelirteç keşfi, problem tanımına ve veri kümesi kullanılabilirliğine dayalı olarak önerilen yeni yaklaşımlarla hızla büyüyen bir araştırma alanıdır. Gelişmelere rağmen, ele alınması gereken zorluklar devam etmektedir. Tıbbi veri kümeleri genellikle yalnızca birkaç kuruluş tarafından yeterli miktarda toplanır ve gizlilik endişeleri nedeniyle kamuya açık hale getirilmemektedir. Bu nedenle, bu verilere erişim ve bunun üzerine yapılan araştırmalar, yalnızca sınırlı sayıda ekip için şirket içinde kalır. Bunun yanı sıra, kamuya açık veri kümeleri mevcuttur, ancak standart ölçütlerden daha iyi performans gösteren bir modeli gerçekten eğitmek için miktarlar sınırlıdır. Yine de, birkaç kurum yavaş yavaş bu boşluğu gidermeye çalışıyor. Bağımsız araştırmacıların ve lisansüstü öğrencilerin yeni fikirleri keşfetmesine yardımcı olacak hale getirilmeye çalışılıyor. Bu nedenle, uzman bilgisi ve tutarlı önlemler kullanarak bu sonuçları doğrulamak için düzenlemeler ve standartlar oluşturulmaya çalışılıyor.

Sağlık Teknolojileri alanındaki haberlere buradan ulaşabilirsiniz.