Lawrence Berkeley National Laboratory’da geliştirilen yeni bir makine öğrenimi aracı, standart tam kan sayımında (CBC) gizli radyasyon maruziyetini tespit edebiliyor.
Radyasyon Maruziyetinin Belirlenmesi
Bilim insanları, radyasyona maruz kalmış kişilerin tedavi ve izleme süreçlerini belirlemek için hızlı bir şekilde maruziyeti tespit etmenin önemine dikkat çekiyor. Bu süreç, biyodozimetri olarak adlandırılıyor ve maruziyetin olup olmadığını belirlemek için ölçülebilir biyolojik değişiklikleri kullanıyor. Ancak mevcut yöntemler, uzman laboratuvarlar tarafından gerçekleştirilen zaman alıcı süreçler içeriyor ve sonuçlar genellikle belirsiz ya da zor yorumlanabilir oluyor.
Yeni Yöntem: Sparse CBC
Berkeley Lab’dan Jamie Inman, “Rutin kan testlerinin bir kişinin önceki radyasyon maruziyetine dair bilgi taşıyıp taşımadığını sorguladık,” dedi. Geliştirilen model, “Sparse CBC” olarak adlandırılıyor ve şu anda açık kaynak olarak Zenodo’da mevcut. Araştırmacılar, bu modelin insanlar için uyarlanabileceğinden umutlu.
Makine Öğrenimi ve Uygulamaları
Modelin geliştirilmesinde, makine öğreniminin denetimsiz seyrek temsil öğrenimi yöntemi kullanıldı. Bu yöntem, bireysel ölçümlerde gözlemlenemeyen CBC verileri içindeki sinyalleri bulmaya yardımcı oldu. BSE genetikçisi Jian-Hua Mao, “Standart bir CBC’nin radyasyon maruziyetine dair biyomarkerler içerebileceğini öğrenmek istedik,” diye ekledi.
Deneysel Süreçler ve Sonuçlar
Araştırmacılar, 1.151 fare üzerinde retrospektif veriler kullanarak Sparse CBC’yi geliştirdi ve doğruladı. Fareler, sham radyasyon uygulaması veya 0,05 ile 4 gray (Gy) arasında toplam vücut X-ışını dozları aldı. 0,05 Gy, potansiyel maruziyetle karşılaşan ABD’deki işçiler için yıllık toplam doz limiti olarak kabul ediliyor.
Genetik Çeşitlilik ve Sonuçlar
Model, genetik çeşitliliği yansıtan fare popülasyonları kullanılarak test edildi. Araştırmacılar, bu farelerin genetik çeşitliliğinin biyolojik yanıtları nasıl etkilediğini incelemek için özel olarak oluşturulmuş fare ırkları kullandılar. Araştırma sonuçları, genetik arka planın radyasyon yanıtı üzerindeki etkisini gösterdi.
Gelecek Hedefleri ve Destekçiler
Proje, Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) tarafından destekleniyor. IARPA, ABD istihbarat topluluğunun karşılaştığı zorlukları çözmeyi amaçlayan işbirlikçi araştırmaları finanse ediyor. Araştırmacılar, gelecekte insan kullanımı için bu yaklaşımın doğrulanması adına klinik iş birlikleri yapmayı umuyorlar.
Chang, “Geliştirdiğimiz yöntem non-invaziv ve uygulanması çok basit. Eğer bu benimsenirse, etkisi büyük olabilir,” dedi. Bilim insanları, bu yeni yaklaşımın insanlarda da kullanılabilmesi için çalışmalara devam edecekler.
