Kanserle mücadeleyi buluta taşımak

O zamandan bu yana araştırmacıların, sağlık hizmeti sağlayıcılarının ve bakıcıların kahramanca çabaları, hastalığın anlaşılması, teşhisi, tedavisi ve bakımında büyük ilerlemeler kaydedilmesine yardımcı oldu. Ancak kanser tehdidi büyümeye devam ediyor. Hastalık her yıl dünya çapında yaklaşık 10 milyon can alıyor ve Dünya Sağlık Örgütü, 2050 yılına kadar 35 milyondan fazla yeni kanser vakasının görüleceğini tahmin ediyor. Bu rakam, 2022 yılındaki tahmini 20 milyon vakaya kıyasla yüzde 77’lik bir artış anlamına geliyor. 

Dünya kansere çare aramaya devam ediyor ve teknolojinin maliyetleri düşürürken inovasyonun hızını artırma yeteneği, bu mücadelenin dinamiğini çeşitli yönlerden değiştiriyor. 

Özellikle bulut teknolojisinin ölçeklenebilirliği ve nispeten uygun fiyatlı olması, sağlık hizmeti sağlayıcılarının ve hastaların teşhisten remisyona kadar her aşamada kanserle daha etkili bir şekilde mücadele etmelerini sağlıyor. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi (AI/ML) genetik, klinik ve görüntü verilerinden daha kapsamlı içgörüler üreterek veri analizinin hızını artırıyor. İhtiyaç anında verilere güvenli erişim sağlanması dünyanın dört bir yanındaki araştırmacıların gerçek zamanlı olarak iş birliği yapabilmelerini ve önemli bulguları paylaşabilmelerini mümkün kılıyor. Uzaktan izleme ve tele-tıp ise hastaların kanserle mücadele üzerinde daha etkin bir rol almalarını sağlıyor. 

AWS Baş Medikal Yöneticisi ve Küresel Sağlık Hizmetleri ve Kâr Amacı Gütmeyen Kuruluşlar Direktörü Dr. Rowland Illing, "Teknoloji, kanseri sona erdirecek sihirli bir değnek değil, gerçek kahramanların önünü açan bir araçtır. Teknolojinin araştırmayı nasıl daha verimli ve etkili, teşhisi ise daha hızlı ve doğru hale getirebileceğini, yeni ilaçların keşfini ve geliştirilmesini nasıl hızlandırabileceğini ve uzaktan bakım ve daha kapsayıcı klinik deneyler yoluyla erişilebilirliği nasıl artırabileceğini kendim deneyimledim," dedi. 

Araştırma: Genom dizilimi yoluyla kanserin haritalanması 

Kanser, anormal hücrelerin kontrolsüz bölünmesinin neden olduğu bir hastalık ve vakaların büyük çoğunluğunda bu, bir tür genetik değişiklikten kaynaklanıyor. Bu da çoğu kanserin bir DNA hastalığı olduğu anlamına geliyor. Kanser tedavisinin zorlukları, genlerin mutasyona uğradıkça değişmelerinden ve tümörler büyüdükçe de değişmeye devam etmelerinden kaynaklanıyor. Her kanser türünün mutasyonel bir imzası olabilir, ancak her tümördeki genler ve her tümörün içindeki hücreler birbirinden farklılık gösteriyor. 

Bu genetik çeşitliliğin haritalandırılması için muazzam miktarda verinin üretilmesi ve analiz edilmesi gerekiyor. Doktorları ihtiyaç duydukları içgörülerle donatmak için bu verilerin hasta gizliliğini koruyacak şekilde toplanması, güvenli bir şekilde depolanması ve hem hasta tedavisine hem de yeni ilaçların geliştirilmesine rehberlik edebilmesi için görselleştirme ve analiz yoluyla dönüştürülmesi gerekiyor.

Kanser Genom Atlası (Cancer Genome Atlas), 33 kanser türünde 11.328 hastadan yaklaşık 20.000 tümörün ve karşılaştırmalı normal doku örneklerinin verilerini topladı. Bu veriler aracılığıyla üretilen görselleştirmeler, kanserin ortaya çıktığı hücredeki kalıplar, farklı virüs varyantlarının mutasyonları tetiklemedeki rolü ve etkili tedaviler için kullanılabilecek vücuttaki sinyal yolları gibi unsurlarla kanser türlerinin nasıl geliştiğini ve yayıldığını gösteriyor. AWS’in Açık Veri Kayıt Defteri’nin (Registry of Open Data) bir parçası olan Atlas, dünyanın dört bir yanındaki araştırmacıların bilgi tabanlarını genişletmelerine olanak tanıyor. 

Kanserin kodunu çözmeye yönelik bu veriye dayalı yaklaşımın ölçeklendirilmesi, her potansiyel hastanın DNA'sının uygun maliyetli bir şekilde dizilenmesine bağlı. Kaliforniya merkezli Ultima Genomics de bunu hedefliyor. Ultima, on yıl önce çıkarımı 1.000 dolara mal olan tüm insan genomunu 100 dolar gibi düşük bir fiyata dizileyebilen, yüksek verimli, uygun maliyetli bir yeni nesil dizileme cihazını AWS üzerinde geliştirdi. 

Teşhisin hızlandırılması ve demokratikleştirilmesi

Ultima Genomics'in öncülük ettiği türden genom dizilimi, genetik analizi uygun maliyetli hale getirerek kanserin tespitini önemli ölçüde hızlandırabilir. Genomik veri işlemeyi hızlandırmak için Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) kullanan Munich Leukemia Lab, işlem süresini 20 saatten üç saate indirdi ve hem teşhis hızını hem de doğruluğunu artırdı. 

Ancak, çoğu hasta kanser teşhisiyle derinlemesine bir genetik analiz yoluyla karşılaşmıyor. Birçoğu sadece düzenli bir kontrol için ya da görünüşte kanserle ilgisi olmayan bir rahatsızlık için doktorlarını ziyaret ediyor. Kanser odaklı olmayan doktor randevularında bile bu hastalığın hemen fark edilmeyen görsel sinyallerini belirlemek, yapay zekanın (AI) kanserde hayatta kalma oranlarını iyileştirmedeki en önemli katkılarından biri. 

Navify platformu aracılığıyla patoloji laboratuvarlarına yapay zeka teşhis araçları getirmek için Ibex ve AWS ile iş birliği yapan Roche Tissue Diagnostics'in Dijital Patoloji Başkan Yardımcısı Michael Rivers, "Kanser teşhisi hâlâ çoğunlukla patologların mikroskoplarla lamlar üzerindeki dokulara bakmasıyla yapılıyor. Bu lamların dijitalleştirilmesi, yapay zeka tabanlı görüntü analizi uygulanmasını mümkün kılarak teşhis koymamıza ve hastanın tedavi planını belirlememize yardımcı olabilir,” dedi. 

Rivers'a göre yapay zekanın teşhisi hızlandırmasının en çarpıcı yollarından biri, Temel Modelleri (FM’ler) ayrıntılı yönergeler çerçevesinde eğiterek görüntüleri analiz etmek için kendi yaklaşımlarını geliştirmelerini sağlamak. Rivers, "Açıklanabilir yapay zeka, geliştirdiğimiz çözümlerin gerçekten önemli bir bileşenini oluşturuyor. Algoritmanın bir görüntüyü nasıl yorumladığını göstermek için patoloğa ısı haritaları ve açıklayıcı katmanlar sunuyoruz, ancak nihai tanı üzerinde son kontrol her zaman patoloğa ait,” dedi. 

Meme kanseri dünya çapında bir endişe kaynağı ancak bazı kesimlerde teşhis edilmesi daha da zor olabiliyor. Örneğin, Asyalı kadınların meme dokusunun nispeten daha yoğun olması erken teşhisi eskiden beri daha zor hale getiriyor. 

Singapur Ulusal Üniversitesi kökenli ve Singapur merkezli bir yapay zeka şirketi olan FathomX, bu sorunu ele alan FxMammo algoritmasını geliştirdi. Yapay zeka teknolojisini kullanan FxMammo, yoğun meme dokusundaki kitleleri ve anormallikleri tanımlamada doğruluğu artırmak, daha güvenilir ve uygun maliyetli erken tespit olanağı sağlamak ve yanlış pozitifleri yüzde 75,5'e kadar azaltmak üzere tasarlandı.

Kanser ilacı keşfindeki rakamsal gerçekleri değiştirmek 

Araştırma ve teşhis kanserle savaşmanın anahtarı olsa da bir bireyin hastalığının seyri nihayetinde doğru tedavilerin mevcut olmasına bağlı. PhRMA'ya göre, yeni bir ilacın piyasaya sürülmesi ortalama 10-15 yıl ve 2,6 milyar dolar gerektiriyor ve bu derece yatırım yapılmasına rağmen yeni ilaç moleküllerinin yalnızca yüzde 12'si Amerika Birleşik Devletleri Gıda ve İlaç Dairesi'nden (FDA) onay alabiliyor.  

Kapsayıcı ve kişiselleştirilmiş kanser tedavisinin geniş ölçekte sağlanması

Sağlık hizmeti sağlayıcılarının bir hastanın kanseri hakkında DNA düzeyinde elde edilen bilgileri daha kişiselleştirilmiş tedavi seçenekleriyle bir araya getirebilmesi, tedavi sonuçlarının ulusal çapta iyileştirilmesini sağlayabilir. 

Genomics England, tedavi için daha fazla bilgi sağlamak amacıyla kanser hastalarının ve tümörlerinin DNA'sını diziliyor. Bu süreç, kanserin yayılmasına yardımcı olan genleri, onlara tesir etme olasılığı en yüksek olan tedavileri ve her hasta için olası yan etkileri belirlemeyi içeriyor. Genomics England verileriyle desteklenen ve bu yıl Nature Medicine dergisinde yayınlanan bir çalışma, on beyin tümöründen dokuzunun ve çoğu bağırsak ve akciğer kanserinin tedavisinin genetik bilgilerle yönlendirilebileceğini ortaya koydu. Kanser hastalarına yönelik kişiselleştirilmiş tedaviler, kanser hücrelerini farklı kılan değişikliklere odaklanan ve sağlıklı hücreleri de öldüren daha kaba yaklaşımlardan kaynaklı çeşitli yan etkilerden kaçınan bir kemoterapi şekli olan hedefe yönelik tedavi ilaçlarını içerebilir. 

Genomics England, araştırmacıların genetik varyantlar ile rahatsızlıklar ve hastalıklar, ki buna kanser de dahil, arasındaki ilişkileri belirlemelerine yardımcı olmak için Amazon Bedrock'ta Anthropic'in Claude modellerini kullanarak bu çalışmayı geliştiriyor.

Dünyanın her yerindeki kanser hastalarını ve bakım verenleri güçlendirmek

Kanserle mücadele sadece hastalığın daha hızlı ve daha etkili bir şekilde tedavi edilmesinden ibaret değil. Kanser hastalığı yayıldıkça, herkes için tedaviye erişimi iyileştirmek ve gelecekteki tedavilerin tüm kanser hastaları göz önünde bulundurularak geliştirilmesini sağlamak da aynı derecede önemli olacak. 

Çin'in uzak bölgelerinde uzman ultrason operatörlerinin sınırlı sayıda bulunması teşhisin önündeki en önemli engellerden biri. Shangyiyun, bu boşluğu doldurmaya yardımcı olmak için Dr. J adlı bir meme kanseri taraması yapay zeka asistanı geliştirdi. Dr. J, lezyonları otomatik olarak algılayıp etiketleyebiliyor ve ultrason video ve görüntülerini uzmanların analiz etmesi için buluta yükleyebiliyor. Bu, meme kanseri taramasının erişimini ölçeklendirmeye ve incelemeye ihtiyaç duyan vakaları hızlı bir şekilde belirlemeye yardımcı oluyor. AWS'in bilgi işlem ve depolama servisleri sayesinde Dr. J, kurumlar ve kullanıcılar için kararlı, verimli ve doğru tarama hizmetleri sağlayabiliyor. AWS ayrıca Dr. J'nin küresel ölçekte kullanımı için sağlam bir veri güvenliği temeli de sağlıyor.

Hurone AI, Sahra altı Afrika'da kanser bakımındaki boşlukları kapatmaya yardımcı olmak için AWS üzerinde oluşturulmuş Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) ve tahmine dayalı yapay zekayı kullanıyor. AWS üzerinde iki yönlü bir mesajlaşma sistemi kuran şirket, yerel altyapının yetersiz olduğu durumlarda bile onkologların kanser hastalarını izlemesine ve desteklemesine olanak tanıyor. Şirket, klinik araştırmaların potansiyel adaylarını belirlemek için aynı modelden nasıl yararlanılabileceği araştırıyor, bu da herkes için tedavi geliştirilmesinde hayati bir rol oynayabilir. 

Hurone AI Kurucusu ve CEO’su Kingsley Ndoh, "Son 20 yılda Federal İlaç Dairesi (FDA) tarafından onaylanan tüm kanser ilaçlarına bakarsanız, bu ilaçların klinik araştırma katılımcılarının yüzde 5’inden azının Afrika veya Hispanik kökenli olduğunu görürsünüz. Şu anda Sahra altı Afrika'da her 3.000 kanser hastasına yalnızca bir onkolog ve Latin Amerika'da her 1.000 hastaya yalnızca bir onkolog düşüyor. Bu hastalar eninde sonunda ilaçların yan etkileriyle karşı karşıya kalıyor ve ihtiyaç duydukları sürekli bakım ve desteğe erişmeleri çok zor," dedi. 

Kanser bakımının erişimini coğrafi olarak genişletmek, erişimi artırmanın ve daha fazla hastayı desteklemenin önemli yollarından biri. Diğer bir yol ise, evde bakım hizmetlerinin yaygınlaştırılması. Bu, hastaların kanserle kendi şartlarında ve kendi alanlarında mücadele etmelerini sağlayarak refah, onur duygusu ve özerkliklerini artırıyor. 

Kanserin tıbbı zorlayan karmaşıklığı, her vakanın, aynı her tümördeki genler gibi benzersiz olmasından kaynaklanıyor. Bulut, kanserle mücadeleyi daha kişiselleştirilmiş ve daha kapsayıcı hale getirerek bu zorluğu bir avantaja dönüştürmeye yardımcı oluyor. Daha kişiselleştirilmiş, hedefe yönelik ve etkili tedavilerin geliştirilmesini mümkün kılmanın yanı sıra önemli psikolojik faydalar da sağlıyor. Hastaların anlaşıldıklarını ve desteklendiklerini hissetmelerine yardımcı olmak, yalnızca daha hedefli tedavilere olanak sağlamakla kalmıyor hem hasta deneyimlerine hem de tedavi sonuçlarına önemli ölçüde katkıda bulunuyor.