Biyoenformatik ve hesaplamalı sistem biyolojisi alanında çalışmalarını yürüten ODTÜ Enformatik Enstitüsü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Nurcan Tunçbağ; kanser hücrelerindeki karmaşık etkileşim ağlarını matematiksel formüllerle ortaya çıkaran bilgisayar modelleri geliştiriyor. Bazı kanser tedavilerinin neden bazı hastalarda işe yaramadığı sorusuna yanıt aradığı araştırmalarında kanserde kişiye özgü en uygun tedavi stratejisinin geliştirilmesine katkıda bulunmayı hedefleyen Tunçbağ, bu çalışmaları ile geçen yılın UNESCO-L’Oreal Ulusal Genç Bilim Kadınlarına Destek Bursu’nu kazandı.
Sağlık alanında büyük veri çağının yaşandığını, deneysel teknolojilerin ve bilgisayar altyapılarının gelişmesiyle, biyoloji alanındaki yaklaşımların sistem bilimine doğru yaklaştığını ifade eden Doç. Tunçbağ; uluslararası enstitülerin beş yıllık strateji planlarında biyoenformatik, bütünleyici biyoloji ve hesaplamalı sistem biyolojisinin öncelikli araştırma alanları olduğunu belirterek, “Dünyada hastaya özgü veri depolanması ve bu veri üzerinden elde edilen bulgularla tedavi stratejilerinin belirlenmesi hızla ilerliyor. Biz de bu alana önemli katkılar sağlayabilecek çalışmalar yapıyoruz.” ifadelerini kullandı.
Doç. Dr. Nurcan Tunçbağ yürüttükleri çalışmayı şu şekilde anlattı:
Hücre içindeki çeşitli görevleri yerine getiren bölgeler olan genler, hücrenin yapı taşı olan proteinleri üretirler. Hücre içinde aynen sosyal ağlarda olduğu gibi binlerce molekülün birbiriyle iletişime geçer. Proteinler arasındaki etkileşimlerdeki hatalar ve yanlışlıklar, kanserin de dahil olduğu çeşitli hastalıklara neden olur. Çalışmalarımızda hücrenin içini modelleyerek bu proteinler arasındaki etkileşimlerin her bir hastada nasıl değiştiğini ortaya koymaya çalışıyoruz. Araştırmalarımızda hücre içindeki karmaşık etkileşim ağının içinde gizli, kansere neden olan fonksiyonel yapıların ve hedef moleküllerin ortaya çıkarılmasına odaklanıyoruz. Bu bağlamda, telekomünikasyon ve ulaşım sistemlerinin düzenlenmesi için uygulanan çeşitli algoritmaları, biyolojik sistemlere uyarladığımız yazılımımızı kullanarak kanserde hücre iletişimini, kişiye özgü olarak ortaya çıkarmaya çalışıyoruz. Araştırmalarımız sonucunda da proteinler arasındaki ve genomdaki etkileşim ve sinyal ağlarının çeşitli kanser tiplerinde nasıl değiştiğini bulmayı ve kişiye özgü tedavi stratejilerinin geliştirilmesine katkıda bulunmayı hedefliyoruz.
