Geliştirdikleri kan testi ile embriyodaki genetik bozuklukları tanımlayabilecekler

Yapay zeka konusunda uzmanlaşmış IdentifAI Genetics isimli firma, embriyonun tüm DNA’sını okuyabilen ve derinlemesine analiz yapabilen testi 2 yıl içinde piyasaya sürmeyi hedefliyor. Geliştirilen test, kanserin erken teşhisi için de kullanılabilir.

İsrailli bir girişim, insan embriyolarındaki genetik bozuklukları tanımlamak için yapay zekâ (AI) kullanarak bir erken tespit yöntemi geliştiriyor. IdentifAI Genetics, hamile anneden ilk trimesterde alınan basit bir kan testi ile embriyonun tüm DNA’sını okuyabilir ve genetik bozuklukları tespit etmek için derinlemesine analiz sağlayabilir.

IdentifAI’nin baş bilim sorumlusu Prof. Noam Shomron, geliştirdikleri test ile ilgili şu açıklamaları yaptı: “Hamile bir annede embriyodan, plasentadan gelen küçük DNA parçaları vardır. Gelişmekte olan bir embriyoya bakarsak, plasentanın veya embriyonik DNA’nın küçük parçalarını görebiliriz ve onu yeterince iyi izole edip ayırabilirsek, o zaman embriyonun tüm DNA’sını okuyabileceğiz.”

GENETİK HASTALIKLARI TANIMLAMAK İÇİN KULLANILABİLİR

IdentifAI, ilk olarak Tel Aviv Üniversitesi tarafından geliştirilen Hoobari olarak bilinen yeni bir AI tabanlı yazılım aracına güveniyor. Embriyolardaki genetik bozuklukların tespit edilmesine ek olarak, teknolojinin erken kanser tespiti açısından önemli uygulamaları olabilir.
Shomron, “Kanser hakkında konuşuyorsak, muhtemelen birkaç yıl uzaktayız, ancak embriyonik gelişimden bahsediyorsak, o zaman bunu genetik enstitülerden alınan gerçek örneklere zaten dahil etmişizdir” dedi.

Shomron ve Tel Aviv Üniversitesi’nden araştırmacılar yakın zamanda Tel Aviv’deki Ichilov Hastanesinde kan enfeksiyonu olan yaklaşık 8.000 hastanın elektronik tıbbi kayıtlarının incelenmesine yardımcı olmak için en son teknolojiyi kullandılar. Bu çalışmada, araştırmacılar, kan enfeksiyonlarının bir sonucu olarak hangi hastaların ciddi hastalık riski altında olduğunu yüzde 82 doğrulukla belirleyebildiler.

Çalışmada, yapay zekâ, kimlerin kan enfeksiyonu nedeniyle ciddi hastalık veya ölüm riski altında olduğunu belirlemek için tıbbi dosyalardaki bilgi kalıplarını ortaya çıkarmayı başardı.