Kanser tedavisinde kişiselleştirilmiş dozaj seçimi alanında çığır açan bir gelişme yaşandı. Singapur Ulusal Üniversitesi Tıp Fakültesi’ne (NUS Medicine) bağlı Yong Loo Lin Tıp Okulu’ndan araştırmacılar, ileri evre solid tümörlü hastalar için kimyasal tedavi dozajını optimize eden yapay zeka destekli bir platform geliştirdiklerini başarıyla gösterdiler. Geleneksel, popülasyona dayalı tedavi yaklaşımlarından farklı olarak, bu yöntem hastaların biyolojik tepkilerini gerçek zamanlı ve bireysel düzeyde takip ederek, dozaj ayarlamalarını dinamik hale getiriyor ve onkolojide kişiselleştirilmiş tedavinin yeni bir dönemi başlatıyor.
Bugüne kadar, yapay zekâ sağlık alanında çoğunlukla retrospektif analizlerde veya teorik modellemelerde kullanılmış; ancak doğrudan klinik uygulamadaki potansiyeli tam anlamıyla değerlendirilememişti. Ancak, NUS Medicine bünyesindeki Dijital Tıp Enstitüsü (WisDM) Direktörü Prof. Dean Ho liderliğindeki ekip, CURATE.AI platformunu gerçek klinik ortamda, Singapur Ulusal Kanser Enstitüsü’nde (NCIS) hastalarla birlikte uygulamaya koydu. Sistem, 10 ileri evre solid tümörlü hasta üzerinde kanserle ilişkili iki biyobelirteç—karsinoembriyonik antijen (CEA) ve kanser antijeni 125 (CA125)—izlenerek hastaların dijital ikizlerini oluşturdu. Bu dijital ikizler, hastaların tümör biyolojisi ve tedaviye yanıtlarının sanal kopyalarını temsil ederek, kemoterapi dozlarının gerçek zamanlı olarak hassas şekilde ayarlanmasına imkan sağladı.
Araştırmada, biyobelirteçlerdeki dinamik değişiklikler dikkatle analiz edilerek, kimyasal tedavi dozlarının hastalara göre optimize edilmesi sağlandı. Ağustos 2020 ile Eylül 2022 tarihleri arasında izlenen süreçte, AI tarafından önerilen dozaj değişikliklerinin %97,2’si hekimler tarafından kabul edildi. Bazı hastalarda ortalama %20 oranında daha düşük kemoterapi dozu kullanılması sağlandı; bu da tedavi etkinliğini korurken, yan etkilerin ve tedavi maliyetlerinin azaltılabileceğinin önemli bir işareti oldu.
Geleneksel onkoloji yaklaşımında, dozaj genellikle popülasyon ortalamalarına dayalı standart protokollere göre belirleniyor, oysa hasta yanıtları ve tümör evrimi bireyler arasında önemli farklılıklar gösteriyor. Bu durum, tedavi boyunca tümör fizyolojisi ve ilaç duyarlılığının sabit kalmadığı göz önünde bulundurulduğunda büyük bir zorluk teşkil ediyor. CURATE.AI bu engeli aşarak, hastaya özgü uzun dönemli klinik verileri entegre eden gelişmiş bir model ortaya koyuyor. İlaç türü, uygulanan doz ve biyobelirteç yanıtlarını kapsayan bu sayısal farmakodinamik model, hastanın sürekli değişen tümör manzarasına doğru doz seçimini mümkün kılıyor.
Prof. Dean Ho, mevcut birçok yapay zekâ sisteminin sadece popülasyon düzeyinde, statik ve geriye dönük veri kümeleriyle sınırlı olduğuna dikkat çekti. Buna karşılık CURATE.AI, her hastadan gelen veriler ışığında gerçek zamanlı ve dinamik olarak yanıt veriyor. Böylelikle hastanın içsel değişkenliği ve ilacın tümör hücreleri üzerindeki metabolik etkileri sürekli izlenmekte ve tedaviye uyum sürekli optimize edilmektedir. Bu durum, tekrarlayan ve adaptif iyileştirmeye olanak tanıyarak gerçekten kişiye özel onkoloji uygulamalarında çığır açmaktadır.
Çalışmanın klinik sorumlusu Doç. Dr. Raghav Sundar, zaman içinde değişkenlik gösteren tümör dinamiklerini takip ederek kişiselleştirilmiş dozaj belirleme çabalarının önünde uzun yıllardır uygun araç eksikliğinin bulunduğunu vurguladı. CURATE.AI ile ilgili ön sonuçların, gelecekte yapılacak daha büyük ve randomize kontrollü çalışmalara sağlam temel oluşturduğunu belirtti. Bu teknolojinin yalnızca doz ayarlama değil, tedavi komplikasyonlarının azaltılması ve hastaların yaşam kalitesinin artırılması gibi önemli klinik yansımaları olacağı da ifade edildi.
CURATE.AI platformunun temelinde, Bayes optimizasyonu ile kanser biyobelirteç kinetiği hakkındaki mekanistik anlayışın birleştiği sofistike algoritmik bir yapı yer alıyor. Bu yapı, her hastaya özgü doz-yanıt eğrilerini yüksek doğrulukla tahmin edebilmekte ve biyobelirteç geri bildirimleri doğrultusunda sürekli doz seçimini yeniden kalibre etmektedir. Böylece tümörün evrimi ve ilaç direnci mekanizmaları gibi uzun süreli kemoterapi başarısını engelleyen faktörlere dinamik cevaplar verilebilmekte.
Ötesinde, araştırmacılar CURATE.AI platformunun sadece onkoloji alanında değil, immünoterapi uygulamaları, hipertansiyon tedavisinde doz ayarlaması ve yaşam süresi artırıcı tıbbi müdahaleler gibi pek çok klinik alanda da uygulanabilirliğine yönelik ön çalışmalar yürütüyor. Bu çok yönlülük, platformun kişiye özel dozlama stratejilerinde devrim yaratma potansiyelini geniş çapta ortaya koyuyor.
Araştırmanın eş yazarı Nigel Foo, verilerin yalnızca miktarının değil, aynı zamanda stratejik ve bağlama duyarlı toplanmasının önemine dikkat çekti. İlaç dozu değişiklikleri ile eş zamanlı biyobelirteç trendlerinin senkronize edilip analiz edildiği CURATE.AI, geleneksel klinik veri setlerinde gözden kaçan detaylı farmakodinamik ilişkileri gün yüzüne çıkarıyor. Dijital ikiz kavramı ile desteklenen bu geri besleme döngüsü, hasta bazlı karar alma süreçlerinde veri odaklı kişiselleştirmenin somut örneğini oluşturuyor.
Bu çalışma aynı zamanda yapay zekayla desteklenen bir platformun günlük klinik tedavi kararlarına entegre edilmesi açısından öncü bir örnek teşkil ediyor. Laboratuvar ve teorik çalışmaların ötesine geçerek, yapay zekanın hastalar doğrudan fayda sağladığı pratik klinik uygulamalarda kullanılabileceğini gösteriyor. Elde edilen sonuçlar, platformun yeniden üretilebilirliği ve uzun vadeli klinik sonuçlar (örneğin hastalıksız progresyon süresi ve genel sağkalım) üzerindeki etkilerini ortaya koymak üzere gelecekte gerçekleştirilecek uluslararası çok merkezli denemeler için temel teşkil ediyor.
Önde gelen dergi npj Precision Oncology’de yayımlanan bu çalışma, CURATE.AI platformunu yeni nesil onkolojik tedavilerin ön saflarına yerleştiriyor. Geleneksel kanser tedavisinde tedavi planları önceden belirlenmiş ve tedavi süresi boyunca nadiren değiştirilen şemalara dayanırken; CURATE.AI, kanserin heterojen ve zaman içinde değişken yapısına uygun, sürekli öğrenen ve adaptif yapısıyla çağdaş onkoloji anlayışını dönüşüyor.
Kurulan bu yapay zekâ destekli kişiselleştirilmiş dozajlama sistemi, sağlık ekonomisi açısından da önemli sonuçlar doğuruyor. Dozların düşürülerek etkinliğin korunabilmesi, hem sağlık sistemleri hem de hastalar üzerindeki finansal yükü hafifletirken, aynı zamanda tedaviye bağlı toksisiteyi azaltarak hastaların yaşam kalitesini artırıyor. Bu çift yönlü fayda, platformun hızlı bir şekilde düzenleyici onay süreçlerinden geçmesi ve yaygın klinik kullanıma girmesi için güçlü bir motivasyon sunuyor.
Kanser yönetiminde artan karmaşıklık ve moleküler veri akışlarının çoğalması karşısında, CURATE.AI dijital sağlık teknolojileri ile kişiselleştirilmiş tıbbın birleşimini simgeliyor. Her hastanın özgün, bilimsel temelli ve gerçek zamanlı olarak ayarlanabilen tedavi seçeneklerine ulaşabilmesini sağlayan bu sistem, yapay zekânın sadece analiz aracı olmanın ötesinde, rutin klinik bakımda hastaların doğrudan iyileştirilmesini hedefleyen proaktif bir güç olduğunu kanıtlıyor.
Araştırma Konusu:
Kişiselleştirilmiş doz seçimi platformu ile ileri evre solid tümörlü hastalarda yapay zekâ destekli dijital ikizlerin kullanılması.
Makale Başlığı:
Personalized dose selection platform for patients with solid tumors in the PRECISE CURATE.AI feasibility trial.
Haberin Yayın Tarihi:
21 Şubat 2025
Web References:
https://www.nature.com/articles/s41698-025-00835-7
http://dx.doi.org/10.1038/s41698-025-00835-7
Resim Credits:
NUS Medicine
Anahtar Kelimeler:
Kanser araştırmaları, Dijital veriler, İlaç tedavisi, Yapay zekâ, Kanser hastaları, Kanser ilaçları, Kemoterapi, İlaç çalışmaları, Kimyasal analiz
