01 Ekim 2026

BİYOMEDİKAL BİLİM DÜNYASINDAN HABERLER: YAPAY ZEKA KÖK HÜCRELERDEKİ YAŞLANMA BELİRTİLERİNİ TESPİT EDİYOR

Yaş ilerledikçe, vücuttaki kan hücrelerini üreten hematopoetik sistem, sağlıklı ve yeterli sayıda kan hücresi üretme dengesi bozulur. Vücudumuzda milyarlarca kan hücresi bulunur. Bu kan hücrelerinin yaşlanma süreçlerini anlamak kronik hastalıkların erken teşhisi, kişiselleştirilmiş tıp uygulamaları açısından fayda sağlar.

Yeni yapılan bir çalışmada araştırmacılar geliştirilen yapay zekâ tabanlı araç olan ChromAgeNet ile hematopoetik kök hücrelerin üç boyutlu görüntülerinden oluşan bir veri setini bilim dünyasına sundular.

Derin öğrenme algoritmalarından yararlanan ChromAgeNet, hücre çekirdeğindeki DNA ve protein örgüsünü inceleyerek yaşlanma örüntülerini tanımladı.

Geliştirilen yapay zekâ modeli sadece çekirdek yapısını inceleyerek hücreleri iki gruba %77 doğrulukla ayırmayı başardı ve araştırmacıların daha önce tanımladığı geleneksel makine öğrenimi modellerini geride bıraktı. Çalışma, hücredeki DNA'nın dizilim şeklinden yaşlanma belirtilerine dair veriler içerdiğini ve yapay zekânın bu verileri görsel analiz yoluyla elde edebileceğini doğruladı.

Eylül-2026

Kaynak : Picazo PI, Mejía‐Ramírez E, Di Bari D, Vitali E, Florian MC, Petrone P. Deep learning predicts hematopoietic stem cell aging from 3D chromatin images. Aging Cell. 2026;25(10):e70656. DOI: 10.1111/acel.70656

Makaleye erişmek için tıklayınız