Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesinden uluslararası bilimsel başarı

Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesinin öncülüğünde farklı tıp disiplinlerinden araştırmacıların katılımıyla beş yıldır sürdürülen kapsamlı bilimsel çalışma etki faktörü 18 olan ve dünyanın en prestijli multidisipliner bilim dergilerinden olan Nature Communications’ta yayımlandı. Araştırma, 98 farklı sağlık durumuna sahip 4.444 bireyin moleküler verilerini bir araya getirerek hastalıkların kandaki genetik izlerini ortaya koydu.

Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesinden 81, Diş Hekimliği Fakültesinden 3 olmak üzere toplam 84 araştırmacının katkı sunduğu dört yıllık kapsamlı çalışma uluslararası bilimsel iş birliğinin ve disiplinler arası araştırma kültürünün önemli bir örneğini oluşturdu.

2021 yılında Atatürk Üniversitesi Klinik Araştırmalar Etik Kurulundan alınan onayın ardından başlayan araştırma Tıp Fakültesinin farklı klinik ve temel bilim anabilim dallarından akademisyenlerin katılımıyla yaklaşık 5 yıl boyunca sürdürüldü. Üniversitenin güçlü klinik araştırma altyapısını uluslararası bilimsel iş birlikleriyle buluşturan çalışma insan hastalıklarının moleküler düzeyde anlaşılmasına yönelik kapsamlı bir veri kaynağı oluşturdu.

Whole Blood Transcriptomics Atlas Across Human Diseases başlıklı araştırmanın Atatürk Üniversitesindeki koordinasyonu Tıbbi Genetik Anabilim Dalından Prof. Dr. Abdulgani Tatar ve Doç. Dr. Çiğdem Yüce Kahraman ile Tıbbi Biyoloji Anabilim Dalından Prof. Dr. Hasan Türkez tarafından yürütüldü.

Hastaların Bağışıklık Sistemi Değişimleri ve Metabolik Yolaklar Ayrıntılı Biçimde Haritalandırıldı

Kanserden Alzheimer ve Parkinson hastalıklarına, diyabetten kalp-damar ve bağışıklık sistemi hastalıklarına kadar 98 farklı sağlık durumunun incelendiği bu kapsamlı araştırmada 4.444 bireyin tam kan gen ekspresyon profilleri analiz edildi. Hastalıklara özgü moleküler imzalar, bağışıklık sistemi değişimleri ve metabolik yolaklar ayrıntılı biçimde haritalandırıldı.

Araştırmanın bir diğer önemli aşamasında 1.280 bireye ait protein verileri gen ekspresyon sonuçlarıyla bütünleştirildi. Makine öğrenmesi algoritmalarıyla geliştirilen modeller farklı hastalıkların moleküler özelliklerine göre sınıflandırılmasında çoklu omik analizlerin üstünlüğünü ortaya koydu.

Çalışmanın en önemli kazanımlarından biri, hastalıkların yalnızca klinik belirtilerle değil, kanda bulunan moleküler değişimler üzerinden de kapsamlı biçimde değerlendirilebileceğini göstermesi oldu. Elde edilen bulgular; hastalıkların erken tanısına yönelik biyobelirteçlerin keşfi, bireye özgü risk değerlendirmesi, hastalık süreçlerinin izlenmesi ve kişiselleştirilmiş tedavi yaklaşımlarının geliştirilmesi için yeni araştırma olanakları sunuyor.

Nature Portfolio bünyesinde yayımlanan ve dünyanın önde gelen bilim dergileri arasında yer alan Nature Communications’ta kabul edilen bu araştırma Atatürk Üniversitesinin uluslararası bilim dünyasındaki görünürlüğünü güçlendirirken, üniversitenin farklı tıp disiplinlerini ortak bir bilimsel hedef etrafında buluşturabilme kapasitesini de ortaya koyuyor.