Üniversiteden yapılan açıklamaya göre, Mühendislik Fakültesi Biyomedikal Mühendisliği Bölümü akademisyenleri, "Tükürükten Biyolojik Yaş Tespiti İçin IgG N-Glikomu Kullanılarak Makine Öğrenmesi Temelli Bir Modelin Geliştirilmesi ve Serum IgG N-Glikozilasyon Profillerine Bağlı Olarak Validasyonu" başlıklı TÜBİTAK COST projesiyle biyolojik yaşın tükürük örneklerinden kolaylıkla tespit edilmesine imkan sağlayacak.

KBÜ Mühendislik Fakültesi Biyomedikal Mühendisliği Öğretim Üyesi Doç. Dr. Hacı Mehmet Kayılı ve Doç. Dr. Hakan Yılmaz, insan sağlığına ilişkin önemli biyobelirteçlerden biri olan IgG glikozilasyon profillerinin incelenmesiyle biyolojik yaşın tespiti için bir model geliştirecek.

Bu modelin, özellikle tükürük örnekleri kullanılarak geliştirilmesi, non-invaziv (girişimsel olmayan) bir yöntemle yaş tespitinin mümkün hale gelmesini sağlayacak. Ayrıca, serum örnekleri üzerinden yapılacak doğrulama çalışmaları, modelin güvenilirliğini ve geçerliliğini artıracak.

Proje kapsamında, tükürükteki IgG N-glikozilasyon profillerinin analizinde makine öğrenmesi algoritmaları kullanılacak. Bu yöntem, geleneksel analizlere kıyasla daha hızlı ve kesin sonuçlar sunmayı hedefliyor.

Geliştirilecek model, biyolojik yaş ile kronolojik yaş arasındaki farkları tespit ederek bireylerin sağlık durumlarına dair önemli veriler sunacak.

Tükürükten biyolojik yaş tespiti, bireylerin sağlık durumlarını daha yakından izlemelerine, yaşlanma süreçlerini anlamalarına ve gerektiğinde önleyici sağlık tedbirleri almalarına yardımcı olacak. Aynı zamanda çalışma, özellikle yaşlanma karşıtı tedaviler, kişiselleştirilmiş tıp ve kronik hastalıkların erken teşhisi gibi alanlarda önemli katkılar sağlayacak.

- "Tükürükten biyolojik yaş tespitine yönelik analitik yöntem geliştirmeyi hedefledik"

Açıklamada görüşlerine yer verilen proje yürütücüsü Doç. Dr. Kayılı, 2 bursiyerin ve 2 araştırma görevlisinin yer aldığı TÜBİTAK destekli projeyle tükürükten biyolojik yaş tespitine yönelik analitik yöntem geliştirmeyi ve bunu kan örneklerinden elde edilen verilerle kıyaslamayı hedeflediklerini belirtti.

Projenin temel amacının, kişilerin yaşlanma durumu hakkında bilgi vermek olduğunu aktaran Kayılı, "Projede ilk olarak sağlıklı bireylerden kan ve tükürük örnekleri alıyoruz. Çok küçük miktar hacimde kan örneği bizim için yeterli oluyor. Vücudumuzda bulunan antikorlara bakarak, antikorlardaki modifikasyonlarını takip ederek, özellikle yaşlanmayla alakalı biyobelirteç seyrini Türkiye popülasyonuna özgü olarak inceliyoruz." ifadesini kullandı.

Kayılı, proje kişilerin biyolojik yaşının, normal yaşlarından ileride olup olmadığını tespit edeceklerini anlatarak, şöyle devam etti:

"Biyolojik yaşımızı, moleküler düzeyde analizlerle gerçekleştiriyoruz. Moleküler düzeyde yaptığımız analizlerde, hücrelerinizin yaşlanma derecesini söyleyerek sizin yaşlanmanızı ve dolayısıyla hastalıklara olan yatkınlığınızı ne düzeyde olduğunu size belirtiyoruz. Biyolojik yaşınız yüksek çıkarsa siz kendinizi ve hayat tarzınızı ona göre değiştirerek örneğin diyet yaparak veya spor aktivitelerinizi artırarak yaşlanma düzeyinizi geriletebilirsiniz. Böylelikle de hastalıklara daha geç maruz kalabilirsiniz."

- "İlk etaptaki sonuçlar umut vadedici"

Proje araştırmacısı Doç. Dr. Yılmaz da makine öğreniminin yaygınlaştığına işaret ederek, "Kişinin normal demografik yaşıyla kronolojik yaşıyla biyolojik yaşı arasındaki bağlantıyı ortaya çıkararak bu ilişkileri kullanarak bir yaş tahmini yapmaya çalışıyoruz. Özellikle sağlık alanında ön tanı çalışmalarında, makine öğrenmesi uygulamalarını oldukça fazla kullanıyoruz. Farklı projelerde de yine bu yöntemleri kullanmaya devam ediyoruz." değerlendirmesinde bulundu.

Projenin iki temel aşamadan oluştuğunu belirten Yılmaz, ilk etaptaki sonuçların umut vadettiğini, güzel sonuçlar elde edeceklerini düşündüklerini dile getirdi.