HERAKLES Otomatik Avlı kalıcı sunucu. 19 Haziran'da açılıyor. Atius & Wizard güvencesiyle hemen kayıt ol, ön kayıt ödülleri aktif. HEMEN TIKLA!
SAĞLIKTA BİYOİNFORMATİK
Son yıllarda "tıp", "bilim" ve "teknoloji" terimleri sürekli olarak birbirine bağlandı; "biyoteknoloji", "biyotıp" ve "biyoinformatik" gibi alanlar hakkında giderek daha fazla şey duyuyoruz. Fakat bu bizim ve genel sağlığımız için ne anlama geliyor?
Bu yeni, çeşitli ve multidisipliner gruplar, tanı ve tedaviler için daha önce mevcut olmayan çözümler sunmuş ve teknikler geliştirmiş veya halihazırda kullanımda olanları iyileştirmiştir.
Biyoinformatik, tıp alanında kullanılabilmesi için biyolojik ve sağlık bilgilerini birleştiren ve analiz eden bir alandır (Majhi vd., 2019).
Bunun çok güzel bir örneği İnsan Genom Projesi'dir (Venter ve diğerleri, 2001). Tam bir insan genomunu deşifre etmese de, insan genomiğinin başlangıcını işaret etti ve biyoinformatik kullanarak birçok yeni olasılık sundu (Ahn, 2011). Bu proje sayesinde bir "referans genom" elde etmek mümkün oldu, böylece bir hastanın genomunu bu referansla karşılaştırabiliriz ve birden fazla araç kullanarak bu, çok sayıda genetik hastalığın (Gonzaga) teşhisinde çok yardımcı oluyor. -Jáuregui ve diğerleri, 2012). Sıralama teknolojisi, mükemmel olmaktan uzak olmasına rağmen, son yıllarda çok gelişti.
Ancak bir hastanın DNA'sını sıralama yeteneği, bir teşhis koymak veya gelecekteki bir hastalığı tahmin etmek için yeterli değildir. Bir genomun (veya genomun bir kısmının) dizilenmesinden elde edilen tüm bilgilerin analiz edilmesi gerekir. Bu, hastanın genomunu referans genomla hizalamaktan bir hastalıkla ilgili olabilecek segmentleri bulmaya kadar uzanır. Tüm genom birkaç diziye indirgendiğinde, genetikçi veya tedavi eden doktor bu bilgilere dayanarak teşhis koyabilecektir (Gonzaga-Jauregui ve ark., 2012). Bütün bunlar biyoinformatik, genetikçiler, biyoteknologlar, doktorlar ve diğer birçok alandan profesyoneller arasındaki işbirliği sayesinde mümkün olmuştur.
Bu, yeni etik zorluklar ve ikilemler sunarken, aynı zamanda hastalık teşhisi ve önlenmesi için sonsuz olasılıklar anlamına da geliyor. Teşhis için sıralamayı kullanmanın en büyük zorluklarından biri, bu bilgi için gereken depolama miktarıdır. Bu nedenle, anahtar adımlardan biri, referans genom ile hastanın genomu arasındaki hangi tutarsızlıkların önemli olduğunu belirlemektir.
UK Halk Sağlığı Sistemi (NHS) geçtiğimiz günlerde tanı yöntemleri geliştirmek için klinik bilişim çalışmalarını dahil etmiştir. Bu klinik biyoinformatikçiler, genetikçiler ve klinisyenler ile el ele çalışır (Gallagher, 2018). 2014 yılında, DNA dizilemesi kullanılarak doğuştan kataraktların genetik nedenini belirlemek için NHS üzerinde başarılı bir çalışma yapıldı. Bunu bilmek, daha kesin tedaviye izin verir ve bu hastalığın gelecekteki teşhislerine yardımcı olur (Gillespie ve ark., 2014).
Biyoinformatiğin çok yardımcı olduğu kanıtlanan bir başka vaka, tüberküloz tedavisi arayışındaydı. Bu hastalığın tedavisindeki ana sorunlardan biri, ona neden olan bakterinin ( Mycobaterium tuberculosis ) antibakteriyel ajanlara karşı büyük direnç göstermesidir. Bilim ve teknoloji, bakterileri dirençli hale getiren ve doktorun tedavisi için en iyi ilacı seçmesine yardımcı olan DNA parçalarını tanımlamayı mümkün kılmıştır (Bah ve ark., 2018). Bu keşif, tüberkülozun daha iyi tedavisine veya önlenmesine uygulanmadan önce uzun bir yol kat ediyor, ancak kesinlikle harika bir başlangıç.
Yeni teknolojilerin birçoğunun mükemmel olmaktan uzak olduğunu belirtmek önemlidir; hatta tam olarak anlaşıldıklarını bile söyleyemeyiz. Ancak birkaç yıl önce hayal bile edilemeyen hedefler koymanın yolunu açıyorlar. Farklı alanları ve alanları bir araya getirerek sadece tedavi etmeye değil, önlemeye de başladık. İleriye baktığımızda, bu teknolojilerin tamamen eylemde olduğunu hayal etmek zor olmayacak.
Şu an konuyu görüntüleyenler (Toplam : 0, Üye: 0, Misafir: 0)
Benzer konular
