MELTEM GÜNAY İstanbul – Projenin maksadı şahsa özel antibiyotik tedavisini geliştirerek antibiyotik direnci oluşmadan hastalığın tedavi edilmesini sağlamak. Dr. Elitaş ve grubu, klinik uygulamalarda kullanılacak bir simülatör ve hastalardan alınan örneklerin testinde süratli ve muteber sonuçlara dayalı olarak hastaya mahsus antibiyotik uygulama planı sunan bir platform oluşturulmasını amaçlıyor. Laboratuvarda bakterilerin doğal mikroekolojisini taklit eden ve optimum hayatta kalma stratejilerini kestirim ederek antibiyotik reaksiyonlarını ölçüyor.
Algoritma belirleyecek
Bu bahiste MMED (Mikroakışkan mikroekoloji cihazı) ile insan bedeninde oluşan enfeksiyonları taklit edebilen MMEM (Matematiksel mikroekeoloji modeli) ile bakterilerin antibiyotik dirençlerinin öncesinden iddia edilebileceği derin öğrenme algoritmalara tasarlıyorlar. Şu ana kadar yaptıkları çalışmalarla iki antibiyotiğin tesirlerini inceleme ve ilaçlar altında bakterilerin davranışlarını modellemeye yönelik olduğunu söyleyen Dr. Elitaş çalışma hakkında şu ayrıntıları paylaştı;
“Dünyada yaygın olarak kullanılan antibiyotiklerin matematiksel modellerini oluşturduk. Bu modellere klinik uygulamalarda kullanılabilecek sıradanlikte orta yüzler yazacağız. Asıl emelimiz, tabiplerin hastada enfeksiyona niye olan bakteri tipi, enfeksiyonun yoğunluğu, müddeti ve hastaya ilişkin şahsi bilgileri girdiğinde hastaya özel uygulanması gereken antibiyotik tedavisinin otomatik olarak belirlenmesini sağlamak. Yanlışsız vakitte ve yanlışsız biçimde antibiyotik uygulaması yapıldığında antibiyotik direnci oluşmadan hastalık tedavi edilebileceğinden yeni antibiyotikler bulmak ya da geliştirmek mecburiliği da ortadan kalkacak. Bilhassa global ısınmadan dolayı artan enfeksiyonlu hastalıkların oluşma sıklığı artmadan bu cins sistematik yaklaşımlarla, elimizde halihazırda bulunan antibiyotikler daha aktif kullanılacak ve antibiyotik direnci oluşmadan önlenebilecek.”
Dr. Meltem Elitaş
Yeni fonlara başvuru
Bu çalışmanın hastalar üzerinde uygulanması için yeni fonlar alınması gerektiğini belirten Dr. Elitaş, yeni projelerle fonlara müracaat basamağında olduklarını belirtti. Marie Skłodowska-Curie hibe kontratı kapsamında Avrupa Birliği’nin Horizon araştırma ve yenilik programından fon almayı başaran proje için fazlaca sayıda bilim insanı ortak çalışıyor.
Algoritma belirleyecek
Bu bahiste MMED (Mikroakışkan mikroekoloji cihazı) ile insan bedeninde oluşan enfeksiyonları taklit edebilen MMEM (Matematiksel mikroekeoloji modeli) ile bakterilerin antibiyotik dirençlerinin öncesinden iddia edilebileceği derin öğrenme algoritmalara tasarlıyorlar. Şu ana kadar yaptıkları çalışmalarla iki antibiyotiğin tesirlerini inceleme ve ilaçlar altında bakterilerin davranışlarını modellemeye yönelik olduğunu söyleyen Dr. Elitaş çalışma hakkında şu ayrıntıları paylaştı;
“Dünyada yaygın olarak kullanılan antibiyotiklerin matematiksel modellerini oluşturduk. Bu modellere klinik uygulamalarda kullanılabilecek sıradanlikte orta yüzler yazacağız. Asıl emelimiz, tabiplerin hastada enfeksiyona niye olan bakteri tipi, enfeksiyonun yoğunluğu, müddeti ve hastaya ilişkin şahsi bilgileri girdiğinde hastaya özel uygulanması gereken antibiyotik tedavisinin otomatik olarak belirlenmesini sağlamak. Yanlışsız vakitte ve yanlışsız biçimde antibiyotik uygulaması yapıldığında antibiyotik direnci oluşmadan hastalık tedavi edilebileceğinden yeni antibiyotikler bulmak ya da geliştirmek mecburiliği da ortadan kalkacak. Bilhassa global ısınmadan dolayı artan enfeksiyonlu hastalıkların oluşma sıklığı artmadan bu cins sistematik yaklaşımlarla, elimizde halihazırda bulunan antibiyotikler daha aktif kullanılacak ve antibiyotik direnci oluşmadan önlenebilecek.”
Dr. Meltem Elitaş
Yeni fonlara başvuru
Bu çalışmanın hastalar üzerinde uygulanması için yeni fonlar alınması gerektiğini belirten Dr. Elitaş, yeni projelerle fonlara müracaat basamağında olduklarını belirtti. Marie Skłodowska-Curie hibe kontratı kapsamında Avrupa Birliği’nin Horizon araştırma ve yenilik programından fon almayı başaran proje için fazlaca sayıda bilim insanı ortak çalışıyor.