Yüksek Riskli İnsan Papilloma Virüsü (HPV) Tiplerinin Sınıflandırılması ve Tespiti İçin Yapay Zeka Tabanlı Yeni Yöntemlerin Geliştirilmesi: PCR Primer ve Prob Tasarımı

Proje Özeti

HPV cinsel yolla bulaşan ve dünya genelinde kanser vakalarının yaklaşık %5'inden sorumlu olan bir virüstür. Özellikle rahim ağzı ve anogenital bölge kanserlerine neden olan bu virüsün 200'den fazla farklı genetik tipi vardır. Bu tipler, yüksek riskli (kanser yapıcı) ve düşük riskli (genellikle siğillere neden olan) olarak gruplandırılmaktadır. Yüksek riskli HPV tiplerinin erken tespiti, kanser riskini azaltmak ve hastaların yakından takip edilmesini sağlamak için büyük öneme sahiptir. Önerilen projenin ilk hedefi, HPV tiplerinin risk gruplarına göre doğru ve hızlı bir şekilde sınıflandırılması için yapay zeka tabanlı yeni yöntemlerin geliştirilmesidir. Önerilen yöntemde, genom dizilerinden HPV tiplerine ilişkin özgün öznitelikler (biyolojik belirteçler) tanımlanacaktır. HPV genom dizilerinden öznitelik çıkarımı, virüsün DNA dizilimlerinden anlamlı ve ayırt edici özelliklerin elde edilmesi sürecini kapsamaktadır. Bu süreçte, HPV'nin genetik yapısındaki belirli motifler, nükleotit frekansları ve GC içeriği gibi biyolojik ve istatistiksel özellikler, ilk defa HPV tiplerini ayırt etmek amacıyla bu projede kullanılanacaktır. Elde edilen öznitelikler, yapay zeka yöntemlerinin, HPV tip sınıflandırılmasını daha hızlı ve hassas bir şekilde yapmasını sağlayacaktır.

HPV tiplerinin tespitinde, hastanelerde rutin uygulamalarda PCR (Polimeraz Zincir Reaksiyonu) bazlı yöntemler ve dizilemeye dayalı yöntemler kullanılmaktadır. Genellikle kanser açısından yüksek riskli olan HPV tip 16 ve HPV tip 18 tanımlanmakta, diğer yüksek riskli grup ise özel olarak tiplendirilmek yerine  “yüksek riskli grup tespit edildi” şeklinde raporlanmaktadır. Ancak yeni tiplerle enfekte olma olasılığını, persistan enfeksiyonları tespit etmek, patofizyolojiyi tanımlamak açısından her tipin ayrı ayrı tespiti fayda sağlayacaktır. Önerilen projenin diğer bir hedefi ise, onkojenik HPV tipleri için PCR testlerinde kullanılan primer/prob dizilerinin tasarlanmasıdır. PCR tasarımında kullanılan primer ve probların doğruluğu, test kitinin güvenilirliğini ve tanı performansını doğrudan etkilemektedir. Bu yöntemler, genom dizilerini, diğer dizilerle karşılaştırarak ortak bölgelerinin saptanmasına dayanmaktadır ve bu işlem genellikle zaman alıcı ve pahalıdır. Literatür araştırmaları primer/probların tasarlanmasında yapay zekayı kullanan az sayıda çalışma bulunduğunu ve derin öğrenme yöntemlerinin henüz kullanılmadığını göstermektedir. Bu projede, derin öğrenme yöntemleri kullanılarak primer/prob dizileri belirlenecektir. Böylelikle, büyük genom veri setleri analiz edilerek, en uygun primer ve prob dizileri otomatik olarak üretilebilecektir. Bu da HPV’nin tanısında daha güvenilir ve hızlı PCR test kitlerinin geliştirilmesine olanak tanıyacaktır. Bu proje ile HPV tanısında yapay zeka destekli çözümler geliştirilerek hem klinik uygulamalara hem de akademik çalışmalara yenilikçi bir bakış açısı kazandırılması amaçlanmaktadır. Böylelikle proje önerisi yürütücünün kariyer gelişimine, araştırmacıların yapay zeka konusu ile vizyon ve tecrübe kazanmasına yüksek katkı sağlayacaktır.

Proje, TÜBİTAK’ın Öncelikli Ar-Ge ve Yenilik Konuları ile yüksek uyum göstermekte olup, "Teşhisi Zor Hastalıklara Yönelik Yapay Zeka Çözümleri" başlığındaki çalışmalara katkı sağlayacaktır. Proje kapsamında yüksek lisans ve doktora tezlerinin tamamlanması planlanmakta olup, elde edilecek çıktılar doğrultusunda üniversite bünyesinde bir sağlıkta yapay zeka merkezi kurulması hedeflenmektedir. Bu merkezin, özellikle derin öğrenme ve biyoinformatik alanlarında ileri düzey araştırmalara olanak sağlayarak, gelecekte üniversite-sanayi iş birlikleri ile TÜBİTAK 1001 ve 1003 projelerine zemin hazırlaması öngörülmektedir.