Hassas Dozaj ve Zamanlama ile Doğru Hasta Bakımı

Kanser tedavisinde kişiye özel doz optimizasyonunu sağlamak amacıyla yapay zekâ destekli yeni bir platform geliştirilerek ileri evre solid tümör hastalarında uygulanmaya başlandı. Ulusal Singapur Üniversitesi Yong Loo Lin Tıp Fakültesi (NUS Medicine) bünyesinde gerçekleştirilen bu öncü çalışmada, CURATE.AI adı verilen yapay zekâ platformu, kemoterapi dozlarının hastaların bireysel biyolojik tepkilerine göre dinamik olarak ayarlanmasını mümkün kıldı. Bu gelişme, kanser tedavisinde klasik popülasyon temelli protokollerin yerini alabilecek, tamamen kişiye özel bir yaklaşımın kapılarını araladı.

Yapay zekâ, sağlık alanında bugüne kadar çoğunlukla geriye dönük analizler veya teorik modellere dayalı uygulamalarla sınırlı kalmıştı. Ancak Prof. Dean Ho liderliğindeki ekip, bu alandaki potansiyelin doğrudan klinik uygulamalara entegre edilmediği noktaya değinerek, CURATE.AI platformunu gerçek hasta verileri ve süreçleri üzerinde test etmeyi başardı. Klinik deneme, National University Cancer Institute, Singapore (NCIS) ortamında gerçekleştirildi ve ileri evre solid tümör tanılı 10 hastanın tedavi süreci boyunca iki önemli tümör belirteci olan carcinoembryonic antigen (CEA) ve cancer antigen 125 (CA125) biyobelirteçleri sürekli takip edildi.

Bu biyobelirteçlerin zaman içindeki değişimleri kullanılarak hastalara özel dijital ikizler oluşturuldu. Dijital ikizlerin işlevi, hastanın tümör biyolojisini ve kemoterapiye yanıtlarını sanal ortamda modelleyerek gerçek zamanlı doz ayarlamalarına olanak sağlamaktır. Böylece, ilaç dozajları yalnızca genelleştirilmiş standartlara göre değil, hastanın mevcut biyolojik durumu ve tedaviye verdiği cevaplar dikkate alınarak optimize edildi.

Çalışma süresi boyunca CURATE.AI platformunun önerdiği doz değişikliklerinin %97,2’si klinik ekip tarafından benimsendi. Doz ayarlamaları bazı hastalar için ortalama %20’ye varan oranlarda doz azaltılması şeklinde gerçekleşti. Bu durum, tedavi etkinliği korunurken kemoterapinin yan etkilerinin azaltılması ve tedavi maliyetlerinin düşürülmesi açısından büyük bir avantaj sundu. Böylece hem hasta yaşam kalitesi iyileştirildi hem de sağlık ekonomisine olumlu katkılar sağlandı.

Klasik onkoloji yaklaşımlarında, kemoterapi dozları popülasyon ortalamalarına dayanmakta ve hastalar arasındaki biyolojik farklılıklar göz ardı edilmektedir. Oysa tümör dinamikleri ve ilaç duyarlılığı hastadan hastaya ve hatta zaman içerisinde değişen bir seyir izlemektedir. CURATE.AI, hastaya özgü ve uzun süreli klinik verileri, ilaç tipi, uygulanan doz ve biyobelirteç tepkileri ile birleştirerek dinamik bir farmakodinamik model inşa etmekte ve bu sayede hastaya uygun en ideal dozu belirlemektedir.

Prof. Dean Ho, mevcut yapay zekâ sistemlerinin çoğunun statik, popülasyon seviyesinde ve geçmiş verilere dayandığını, dolayısıyla bireysel hasta değişkenliklerini yeterince yakalayamadığını vurguladı. CURATE.AI ise gerçek zamanlı olarak hastanın biyolojik verilerini analiz ederek tedavi sürecindeki değişikliklere adeta anlık cevap vermekte ve böylece kanserin heterojen doğasına uygun, adaptif tedavi stratejileri ortaya koymaktadır. Bu yaklaşım onkoloji alanında önemli bir paradigma değişimini temsil etmektedir.

Klinik çalışmanın yürütücüsü Doç. Dr. Raghav Sundar ise, kişiye özel kemoterapi dozlamasında klinisyenlerin yıllardır yaşadığı zorlukların büyük ölçüde uygun araçların eksikliğinden kaynaklandığını belirtti. CURATE.AI’nin sunduğu şeffaf, ölçülebilir ve tekrarlanabilir doz optimizasyonu, klinik uygulamada öncü bir adım oldu. Araştırma sonuçları, ileriye dönük olarak geniş kapsamlı randomize kontrollü çalışmalara zemin hazırlamakta ve böylece platformun etkinliği ve güvenilirliği standart protokollerle karşılaştırmalı olarak değerlendirilecek.

Platformun merkezindeki algoritmik yapı, Bayesyen optimizasyon metodu ile kanser biyobelirteçlerinin kinetiklerini açıklayan mekanistik modelleri harmanlayarak hastaya özgü, yüksek doğruluklu doz-yanıt kestirimleri yapıyor. Bu sayede ilaç dozları sürekli olarak yeniden kalibre edilerek tedaviye direnç geliştiren tümör hücrelerine karşı esnek bir strateji uygulanabiliyor. Böylelikle uzun vadeli tedavi başarısızlıkları azaltılabiliyor.

CURATE.AI’nin yalnızca onkolojiyle sınırlı kalmayacağı, farklı alanlarda da uygulanabileceği öngörülüyor. Şimdiden bağışıklık terapi rejimleri, hipertansiyon tedavileri ve geniş sağlık süresi odaklı ilaç ayarlamalarında platformun adaptasyonları çalışılmaya başlandı. Bu da CURATE.AI’nin kişiselleştirilmiş doz ayarlama teknolojilerinin temelini oluşturarak çok çeşitli tıbbi alanlarda devrim yaratabileceğinin göstergesi.

Çalışmanın ortak yazarı Nigel Foo, terapötik verilerin miktarından çok, kritik ve bağlama duyarlı stratejilerle toplanmasının önemine dikkat çekti. İlaç dozlarındaki küçük değişiklikler ile eşzamanlı biyobelirteç tepkilerinin yakalanması, ilaç etkilerini geleneksel klinik verilerde kolayca fark edilemeyen detayları ortaya koyarak yüksek kaliteli veriye dayanan dijital ikiz modellerinin gelişimini destekledi. Bu da hastaya özgü, kesintisiz ve duyarlı tedavi planlamasını mümkün kıldı.

Söz konusu çalışma, bir yapay zekâ destekli platformun klinik tedavi kararlarında doğrudan kullanıldığı ilk örneklerden biri olarak öne çıktı. Klinik feasibility (uygulanabilirlik) denemesi, daha büyük hasta grupları ve çok merkezli çalışmalarla platformun tekrarlanabilirliği, güvenlik ve uzun dönem klinik etkileri -prognoz ve genel yaşam süresi gibi- açısından derinlemesine incelenmesine hazırlık oluşturdu.

Çalışma, bilim dünyasının prestijli dergilerinden npj Precision Oncology’de yayımlandı ve geleneksel sabit doz şemalarına kıyasla adaptif, sürekli öğrenen yapay zekâ sistemlerinin kanser tedavisinde ne denli kritik bir potansiyele sahip olduğunu gözler önüne serdi. Kanserin heterojen ve zamanla değişen karmaşıklığıyla başa çıkmada, CURATE.AI gibi esnek, bireysel hasta verisiyle çalışan sistemlerin giderek ön planda olacağı öngörülüyor.

Platformun başarısı, sağlık ekonomisi açısından da büyük önem taşıyor. Dozların etkinlikten ödün verilmeden düşürülmesi, hem hasta yan etkilerinin azaltılması hem de ilaç maliyetlerinin minimize edilmesini sağlayarak sağlık sistemleri üzerindeki finansal yükü hafifletme potansiyeline sahip. Bu olumlu durum, platformun düzenleyici onay süreçlerinin hızlanması ve klinik sahadaki yaygın benimsenmesi için güçlü gerekçeler sunuyor.

Onkoloji alanında moleküler veri akışlarının hızla arttığı günümüzde, CURATE.AI gibi dijital sağlık teknolojileri ile kişiye özel tıp arasındaki birleşim giderek daha önemli bir konuma yükseliyor. Hastalara gerçek zamanda, somut verilere dayanan ve optimize edilmiş tedavi seçenekleri sunabilmek, yapay zekânın sağlık hizmetlerinde salt bir analiz aracı olmaktan çıkarak direkt hasta faydası sağlayan bir klinik yöntem haline gelmesini sağlıyor.

—

Araştırma Konusu:
İleri evre solid tümör hastalarında yapay zekâ destekli kişiselleştirilmiş kemoterapi dozu optimizasyonu.

Makale Başlığı:
Personalized dose selection platform for patients with solid tumors in the PRECISE CURATE.AI feasibility trial.

Haberin Yayın Tarihi:
21 Şubat 2025

Web References:
https://www.nature.com/articles/s41698-025-00835-7
http://dx.doi.org/10.1038/s41698-025-00835-7

Resim Credits:
NUS Medicine

Anahtar Kelimeler:
Kanser araştırması, Dijital veri, İlaç tedavisi, Yapay zekâ, Kanser hastaları, Kanser ilacı, Kemoterapi, İlaç çalışmaları, Kimyasal analiz