Bilgisayar Modelleri İlk Kez Beyin Yaşlanmasının Sırrını Ortaya Çıkardı

Stanford Üniversitesi’nden araştırmacı Eric Sun, beyin yaşlanmasını hücre düzeyinde hassas biçimde ölçmeye imkân tanıyan, türünün ilk örneği bir teknoloji geliştirdi. Çalışmanın tanımı Genomic Psychiatry adlı bilimsel dergide yayımlandı.

Ana gelişme, mekânsal yaşlanma saatleri olarak adlandırılan, beyin dokularındaki gen aktivitesini konumlarına göre analiz edecek şekilde eğitilmiş, son derece hassas bilgisayar modelleridir. Makine öğrenimi ve mekânsal transkriptomik yöntemleri sayesinde bilim insanları ilk kez yaşlanmanın hücreler arasında nasıl yayıldığını görebildi.

“Modellerimiz, hangi hücrelerin yaşlanma kaynağı olarak davrandığını gösteriyor — bu hücreler çevrelerindeki hücrelerin daha hızlı yaşlanmasına neden oluyor. Diğer bazı hücreler ise tam tersine çevresindekileri yaşlanmaya karşı koruyor,” diye açıkladı Eric Sun.

Nasıl çalışıyor
Yaklaşım şu unsurları bir araya getiriyor:

• Makine öğrenimi, devasa genetik verileri işliyor;

• Mekansal transkriptomik, genlerin beyin dokusundaki tam konumları bağlamında gen aktivitesini kaydediyor.

Sonuç olarak, beynin hangi bölgelerinin diğerlerinden daha erken dejenerasyona uğradığını ve bu sürecin nasıl yavaşlatılabileceğini gösteren bir beyin yaşlanma haritası elde ediliyor.

Tıp açısından beklentiler
Yeni yöntem, yaşlanmayı başlatan "yerel kaynak hücreleri" — yani çevre hücrelerin zayıflamasını tetikleyen hücreleri — zaten ortaya çıkardı. Bu da, bu hücrelerin aktivitesini engelleyebilecek veya koruyucu mekanizmaları harekete geçirebilecek hedefe yönelik ilaçların geliştirilmesi açısından umut verici.

“Bu teknolojinin, özellikle demans gibi yaşa bağlı hastalıkların gelişimini daha iyi anlamamıza yardımcı olmasını umuyoruz. Belki bir gün beynin belirli bölgelerinde yaşlanmayı sadece yavaşlatmakla kalmayıp, tersine çevirmeyi de öğrenebiliriz,” diye ekledi San.

Neden önemli
Bugüne kadar beyin yaşlanma süreçleri genellikle tüm bölgeler ya da organlar düzeyinde inceleniyordu. Stanford ekibinin çalışması, hücresel düzeye geçişi mümkün kılarak araştırmaların doğruluğunu ve hedefe yönelik tedavi potansiyelini büyük ölçüde artırıyor.