Kapat

Biyolojide Buluşların Anahtarı: Biyoinformatik

Biyolojide Buluşların Anahtarı: Biyoinformatik 1
Abone Ol

Biyolojide Buluşların Anahtarı:

Sürekli gelişen teknoloji ile bilgiye ulaşmak, görülmemişleri görmek, söylenememişleri söylemek ve bunların ışığında yeni bilgiyi oluşturmak gün geçtikçe daha kolay hale geliyor. Makro âlemden mikro âleme kadar, en basit bir sürecin en ufak ayrıntısına kadar öğrenmek isteyen araştırmacıların insanlık hizmetine sundukları bilginin birikim hızı müthiş bir ivme ile artarak devam ediyor. Ama bilginin keşfedilmesi kadar önemli bir konu daha var. Bu da Dünya’nın farklı bölgelerinde çalışan araştırmacıların bilim dünyasına kazandırdıkları en ufak bir ayrıntının dahi kaybedilmemesi ve bunlara gerektiği anda kolayca ulaşılarak doğruluğunun farklı bakış açıları ve yöntemler ile sorgulanması ve gerektiğinde kullanılması.

Biyoloji alanında şimdiye kadar üretilen muazzam miktardaki bilgi, biyoinformatik araçları kullanarak saklanabilir ve bunlardan çeşitli alanlarda yararlanılabilir. Örneğin 1988 yılında başlatılan insan genom araştırmalarından elde edilen bilgi gelecekte tıp alanında kullanılmak üzere birincil veri kaynağı olarak saklanmaktadır. Bu alanda üretilen bilginin basılı olarak saklanması söz konusu olsa idi, büyük boy 1000 sayfalık bir ansiklopediden 560 cilt olarak saklamak ve bu veriyi -anlama faktörü hariç bırakılarak- okumak yaklaşık 73 yıl -günde 24 saat – gerekecekti. 7 milyarlık dünya nüfusu ve iki insan genomu arasında bilinen yaklaşık 3 milyon baz (ATGC ile gösterilen) farklılığının saklanacağı bir veritabanında yaklaşık olarak 21 katrilyonluk (1 katrilyon= 1 x 1015) girdinin olması gerektiği rahatça görülebilir. Örneği biraz daha genişletmek adına 2000 yılında yayınlanan insan genom projesinin sonuca ulaştırılması için 5 sekstilyon (1 sekstilyon= 1 x 1021) hesaplamanın yapıldığı, proje ekibince açıklanan verilerden sadece bir tanesidir.

Bu ve benzeri bilgilerin analizleri bir tarafa, eldeki verilerin sadece kağıda dökülmesi bile neredeyse imkansızdır. Biyoinformatik ile bu büyüklükteki bilginin indekslenerek saklanması, sektörler halinde en ufak ayrıntıya ulaşılması, benzerlik-yakınlık vb. istatistiksel çalışmalar yapılması, bilinen bir dizinin (gen vb.) taranması gibi analizler ve bunların sonucunda yeni tanı teknolojileri ve tedaviler üretilebilir.

Biyoinformatik çalışmaları uygulama ve geliştirme olarak ikiye ayrılabilir. Uygulamalı biyoinformatik çalışan kesimin genel itibari ile daha önce tasarlanan yazılımları belirli bir sıra ile kullanarak beklenen sonuca ulaşması hedeflenir. Bu şekilde çalışan araştırmacılar, kendi isteklerine göre özelleştirebildikleri açık kaynak kodlu yazılımları tercih ederler. Genel itibari ile kullanıma hazır çoğu programın sadece belirli bir işlemi yapmasından ötürü, kullanılacak bir sonraki özelleştirilmiş yazılım ile uyum sağlaması için gerekli ara işlemler geliştirmek durumun-dadırlar. Bu şekilde çalışan araştırmacıların genel itibari ile daha önce çalışılmış bir konuda iyileştirme yapmaları değil, farklı bakış açıları katarak ortaya sonuç koymaları beklenir. Her geçen gün sayıları ve verimlilikleri artmakla birlikte çoğu noktada amaca uygun hazır bir program bulmak mümkün değildir. Böyle durumlarda yeni bir yazılım geliştirme ihtiyacı doğar. İstenen biçimdeki kaynak veriyi alarak çeşitli hesaplamalar yapan ve sonucu istenen biçimde ileten uygulamalar geliştirilir. Burada önemli olan verimliliğin yüksek tutulmasıdır ki bu da ancak algoritmaların -bir işlem için gerekli, sıralı tüm ara işlemler- doğru şekilde kullanılması, daha da ileri götürülerek yeni algoritmaların geliştirilmesi ile mümkündür. Algoritma geliştirme noktasında ise “işlenmemiş bilgi denizi içerisinde yüzülürken sonuca götürecek bilgiye duyulan açlık” birinci dayanak noktasıdır. Buna örnek olarak proteinin 3 boyutlu yapısının tahmini verilebilir. Proteinleri oluşturan aminoasitlerin sayısı, içeriği ve sırası ile farklılaşan fonksiyonlarının belirlenmesi için proteinlerin sahip oldukları yapılar önemlidir. Yapısı belirlenen proteinlerin işlevi hakkında daha doğru tahminde bulunulabilir. Hali hazırda protein veri bankalarında 12.000 civarında kayıt varken, bunların farklı birleşimleri ile oluşturulabilmiş ancak 1500 civarında tekil proteinin yapısının biliniyor olması, mevcut bilginin sonuca dönüştürülmesi noktasındaki yetersizliğimizi göz önüne getirir. Proteinlerin nasıl katlandıkları ve dolayısıyla nasıl yapıları sahip oldukları, bilim adamlarına hastalıklar konusunda daha derin görüş açıları sunar ve böylece bunlar ile savaşmaları mümkün hale gelir.

Bu konuda yapılacak çalışmaların kazandığı hız ve sürekli artan verimlilik yüzdeleri ile yakın zamanda kişinin bir hastaneye başvurmasını takiben, belirli dokudan alınacak örneğin bilgisayar analizinden geçirildikten sonra tamamen hastaya özel tedaviler hazırlanacağını söylemek zor değildir. Ve daha heyecan verici olanı, bahsedilen bu işlemlerin bilinen hastalıkların büyük bir kısmı için aynı gün içerisinde sonuçlandırılacağı söylenebilir.

Biyoinformatiğin , ve ilaç tasarımı gibi uygulama alanları mevcuttur.

Genomik

Genomik -gen bilimi-, canlıların sahip oldukları kalıtsal bilginin yapı ve işlevlerinin incelendiği, genetik haritalamanın yapıldığı bilim dalıdır. Genomik biliminin çalışma sahası DNA dizilenmesi –bir canlıya ait DNA’nın birincil yapısının, nükleotid dizisinin belirlenmesi- teknolojisi üzerine kuruludur. DNA düzeyinde biyolojik anlamı olabilecek tüm birimlerin –gen, miRNA, operatör vb.- tanımlanması, işlevlerinin anlamlandırılması genomik biliminin çalışma alanlarındandır.

DNA dizilenmesi başlı başına biyoinformatik işlemlerin kontrolü altında yapılıyor olsa da, DNA dizisi belirlenmiş bir canlıya ait gen sayısı, dizilimi vb. tüm işlemler ancak biyoinformatik süreçler ile belirlenebilir. DNA dizilenmesi günümüzde halen çok sayıda eksiklikleri olan bir yöntemdir. DNA okuma işleminin hangi noktadan başladığı, hangi yöne doğru gittiği gibi. bilinmesi gereken ve sonuca önemli etkisi olacak parametrelerin bilinemiyor oluşu, DNA dizilenmesi işleminin makul zaman arılığında tamamlanması gerekliliği –bitki için ortalama 10 saat- aynı işlemlerin birçok iş parçacığı tarafından aynı anda işlenmesini gerektirir ve bu da karmaşıklığı artırır.

Burada belirtilen negatif etmenlere daha birçok ekleme yapılabilir. İşte bu kadar karmaşık verinin işlenmesi ancak bilgisayar kullanılarak ve ancak biyoloji bilgisine sahip bilim adamları tarafından yapılabilir, yapılmaktadır. Bu sahada çalışan bilim adamları sürekli olarak yeni genler, mevcut genlerin ilişkileri gibi alanlarda deneysel işlemler ile doğrulanan, hassasiyeti yüksek ve çok değerli bilgi üretmektedirler.

Proteomik

Proteomik –protein bilimi- canlılara ait protein yapı ve işlevlerinin incelendiği bilim dalıdır. Protein dizisinin belirlenmesi için kullanılan birçok yöntem mevcuttur – spektrometri, elektroforez gibi-. Proteomik bilim dalı, temelini aldığı genomik bilim dalından daha karmaşık olarak görülür. Buna neden olarak, hayatı boyunca bir canlıya ait genomik bilginin genelde aynı kaldığı veya çok az miktarda değiştiği, fakat protein bilgisinin hücreden hücreye bile ciddi farklılıklar gösterdiği söylenir. Proteini oluşturan aminoasitlerin oluşturulmasını kontrol eden genlerin büyüklük ve bulunma durumları, genomik bilginin daha az değişeceğinin bir göstergesidir. Fakat aminoasitlerin kontrolünü sağlayan DNA bilgisinin değiştiği –transkripsiyon ve translasyon sonrası, fosforilasyon gibi.- sık görülen bir durum olduğu için proteinin birçok aşamada incelenmesi gereklidir. Proteomik bilimi, belirtilen bu değişiklikler ve bunların etkilerinin anlaşılması açısından önemlidir. Protein yapısını oluşturan aminoasitlerin sahip oldukları benzerlikler ve farklılıklar gözetilerek geliştirilen yöntemler ile protein yapı ve işlevleri hakkında bilgi sahibi olunur.

İlaç Tasarımı

Günümüzde kullanılan ilaçlarının büyük bir bölümünün biyolojik süreçler üzerinde etkili oldukları bilinmektedir. Bu süreçlerin verimli çalışması için enzimlerin yanı sıra, mineral ve vitaminlerin de belirli miktarlarda bulunmaları gerekmektedir. Kullanı-lacak ilacın etken maddesinin tek başına etkisi net olarak bilinse bile, beraberinde bulunacak maddeler ile etkileşimi ve canlıda oluşturacağı etkinin de bilinmesi gereklidir. Şimdiye kadar laboratuar orta-mında hazırlanan ve etkinliği ancak klinik ortamlarda canlılara uygulanarak sonuçları gözlemlenen ilaçlar insanlığa hizmet etti. Fakat bilinemeyen, öngörülemeyen ve hesaplanamayan birçok değişken ve daha önemlisi canlıda meydana gelebilecek istenmeyen etkilerin görülmesi olasılığı yapılan çalışmaların geliştirilmesinde engeller oluşturmuştur. Biyoinfor-matik bilimi ile hastalığa neden olan etkenin ve tedavi amacı ile kullanılacak her bir maddenin de genetik, kimyasal vb. etkileri bilinerek, bu yönde çalışmalar yapılabilir. Etkisi hesaplanan bir ilacın etkisinin daha da artırılması sağlanabilir. Etkileşimler hesaplanarak sadece olumsuz etkisi tolere edilebilecek ürünlerin canlı üzerinde denenmesi sağlanabilir. Bu konuya bir örnek olarak Aspartam verilebilir. Şeker hastalarının kalorisiz şeker olarak kullandığı Aspartam, aynı miktardaki kamış şekerinden 300 kez daha tatlıdır. Fakat içeriğindeki fenilalanin ismi verilen amino asit anne karnındaki bebeğin beyin hasarına sebep olabilir. Bu kötü etkilerin bertaraf edilmesi için biyoinformatik araçları kullanı-larak fenilalanin içermeyen katkılar üretilmiştir.

Kaynak Verimliliği Bilimi Olarak Biyoinformatik

Biyoinformatiğin yıldızının yükselmesinin proje bütçelerine sağladığı muazzam iyileştirmelere borçlu olduğunu söylemek yerinde olacaktır. İnsanda mevcut yaklaşık 100 trilyon hücre, her bir hücrede 3 milyar nükleotid ve bu nükleotidlerin bir kısmında oluşan yaklaşık 30 bin gen bulunur. Bu genlerin en kısasının sadece 252 nukleotid, en uzununun ise 2,2 milyondan fazla nükleotidten oluştuğu belirlen-miştir. Sözgelimi genom içerisinde olduğu bilinen ve 500 bin nükleotidten oluşan bir genin kullanılması gerektiği bir çalışmada, biyoinformatik araçları kullanılarak genin genom üzerindeki yeri belirlenir ve buna göre deneysel araştırmalar gerçekleştirilir. Biyoinformatik araçları kullanılmadan 3 milyar nükleotid uzunluğunda bir diziden 500 bin uzunluktaki parçanın bulunması için –şans faktörü hariç bırakılarak- 2.999.500 bin işlem gerektiği kolaylıkla hesaplanabilir. Her bir deneyin 10 TL maliyeti olduğu ve 1 saatte tamam-landığı varsayılırsa – gerçekte ise maliyet 3 bin TL ve süre 16 saat – bir genin sadece tespit edilmesi için 24 saat boyunca hiç ara vermeden çalışan 30 bin kişilik ekibin, işlemi 11 yıl sonrasında tamamlayabileceği hesaplanabilir. Biyoinformatik kullanılmasa rahatlıkla söylenebilir ki, günümüzde ne verimliliği yüksek tarım, ne etkisi bilinen ve kullanılan tedaviler mümkün olma-yacaktır.

Biyolojide Buluşların Anahtarı

Antony van Leeuwenhoek isimli Hollandalı bir bilim adamı tarafından icat edilmesinden bu yana mikroskop, biyoloji biliminin canlılığı anlamasındaki vazgeçilmez bir pencere olmuştur. 1972 yılında Paul Berg ve ekibi tarafından DNA bilgisinin bakteriye aktırılarak son ürün elde edilmesi olarak özetle-nebilecek DNA rekombinant teknolojisini kullanması ile ilk defa gündeme gelen biyoinformatik ile birlikte günümüzde canlılığın anlaşılması için yeni bir pencere açılmıştır. Günümüzde neredeyse hiçbir orta ve büyük ölçekli biyolojik proje biyoinformatik biliminin katkısı olmadan gerçekleştirilemez. Neredeyse her aşamasında biyoinformatik biliminin kullanıldığı insan genom projesinin biyoinformatiğin insanlığa sunduğu en büyük somut hizmet olduğu söylenir. Bu projenin 2007 yılında tamamlanarak edinilen bilginin ücretsiz olarak kullanıma açılması ile birlikte ilaç tasarımından genetik hastalık tespit ve tedavisine kadar sayılamayacak birçok alanda müthiş bir gelişme gözlemlen-miştir. Bu konuya örnek olarak 2010 yılında insanlığın hizmetine sunulan yeni bir teknoloji verilebilir. Hamile anne ve 8 haftalık bebekten alınan kan örneklerinin laboratuar ortamında bir dizi ön işlemden geçirildikten sonra biyoinformatik biliminin en güncel birikimleri kullanılarak bebeğin down sendromu ile doğup doğmayacağı 3 gün içerisinde %90 üzeri doğruluk payı ile belirlenebilmektedir. Aynı çalışmanın bir sonraki basamağında hedeflenenler ise çok daha fazla genetik hastalığın tespiti ve elbette bunların – en azından bir kısmının- tedavi edilebilmesidir.

Aradığınızı bulamadınız mı ? Sorun cevaplayalım ... Sende hemen >> Tıkla Sor

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Reklam & Sponsorluk