Yapay zekâ kullanılarak amyotrofik lateral skleroz (ALS) hastalığına yönelik ilaç yeniden kullanım çalışması

Bu çalışmada, Amyotrofik Lateral Skleroz (ALS) hastalığının tedavisine yönelik ilaç yeniden kullanımı amacıyla, bir bilgi grafiği yerleştirme modeli geliştirilmiş ve bu model üzerinden analizler gerçekleştirilerek sonuçları sunulmuştur. Hazırlanan bilgi grafiği yerleştirme modeli, Drug Repurposing Knowledge Graph (DRKG) adı verilen geniş kapsamlı bir biyolojik bilgi grafiğinin temel alınarak güncellenmesi ve optimize edilmesiyle eğitilerek oluşturulmuştur. DRKG, genleri, bileşikleri, hastalıkları, biyolojik süreçleri, yan etkileri ve semptomları içeren kapsamlı bir biyolojik bilgi ağı olarak düzenlenmiştir ve bu çalışmada ALS ile ilgili bilgilerin çıkarılmasında önemli bir kaynak olarak kullanılmıştır. Eğitim sonucunda elde edilen bilgi grafiği sayesinde, ALS hastalığı için daha hassas ve güvenilir ilaç önerileri sunulmuştur. ALS hastalığına yönelik ilaç yeniden kullanımı çalışmaları, temel olarak hastalık-ilaç ve gen-ilaç etkileşimlerine dayalı iki yöntem çerçevesinde gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda, ALS ile ilişkili, hastalık ve ilaç varlıkları arasındaki bağlantılar tahmin edilmiş ve potansiyel ilaç adayları belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, DrugBank veritabanında yer alan klinik deneme ilaçları listesiyle karşılaştırılmış ve anlamlı bulgular ortaya konmuştur. Bununla birlikte, gen-ilaç etkileşimlerine yönelik analizlerde, ALS ile ilişkili genler ve bu genlerle bağlantılı potansiyel ilaçlar arasındaki ilişkiler detaylı şekilde değerlendirilmiştir. Çalışmanın elde ettiği sonuçlar, eğitilen bilgi grafiği yerleştirme modelinin, ALS tedavisinde potansiyel terapötik etkilere sahip ilaçları belirlemede güçlü bir yöntem olduğunu göstermektedir. Araştırma sonuçları, ilaç yeniden kullanımı yaklaşımının ALS tedavisinde yenilikçi ve etkili tedavi seçenekleri sunma potansiyeline sahip olduğunu ortaya koymaktadır.