ODTÜ'lü Akademisyen Kanserin Şifrelerini Çözüyor

ODTÜ'lü Akademisyen Kanserin Şifrelerini Çözüyor

Genç bilim insanı Doç. Dr. Nurcan Tunçbağ'ın kanser hücrelerindeki karmaşık etkileşim ağlarının sırrını matematiksel formüllerle ortaya çıkaran yazılımları, uluslararası çevrelerin de dikkatini çekti.

Dünya genelinde sağlık sorunlarına bilimsel çözümler aranırken, ODTÜ'lü genç bilim insanı Doç. Dr. Nurcan Tunçbağ'ın kanser hücrelerindeki karmaşık etkileşim ağlarının sırrını matematiksel formüllerle ortaya çıkaran yazılımları, uluslararası çevrelerin de dikkatini çekti.

Çalışmalarıyla geçen yılın UNESCO-L'Oreal Ulusal Genç Bilim Kadınlarına Destek Bursu'nu kazanan Tunçbağ, laboratuvarında çok sayıda öğrencinin mühendisliğe ve biyoenformatik alanına ilgi duyması için de çalışma yürütüyor.

ODTÜ Enformatik Enstitüsü Öğretim Üyesi Doç. Tunçbağ, Birleşmiş Milletler 11 Şubat Dünya Bilim Kadınları Günü dolayısıyla akademik çalışmalarına ilişkin bilgiler verdi.

Sağlık alanında büyük veri çağının yaşandığına dikkati çeken Tunçbağ, deneysel teknolojilerin ve bilgisayar altyapılarının gelişmesiyle, biyoloji alanındaki yaklaşımların sistem bilimine doğru yaklaştığını ifade etti.

Hücre içindeki "sır" ilişkileri açığa çıkaracaklar

Hücre içindeki etkileşim ağlarını modellemeye çalıştıklarını dile getiren Tunçbağ, hücrelerde aynen sosyal ağlarda olduğu gibi on binlerce molekülün birbiriyle iletişime geçtiğini anlattı.

On binlerce molekülün arasında yüz binlerce etkileşim bulunduğuna işaret eden Tunçbağ, buradaki hataların ve yanlışlıkların, çeşitli hastalıklara neden olduğunu söyledi.

Bu hastalıklardan birinin de kanser olduğunu dile getiren Tunçbağ, kanser hücrelerinde normal hücrelerle karşılaştırıldığında birçok farklılık bulunduğunu belirtti.

Bu hastalıkta aynı tedavi yöntemlerinin, aynı tip kanser olmasına rağmen her hastada aynı etkiyi göstermediğine dikkati çeken Tunçbağ, şöyle devam etti:

"Çalışmalarımızda, hücrenin içini modelleyerek bu proteinler arasındaki etkileşimlerin her bir hastada nasıl değiştiğini ortaya koymaya çalışıyoruz. Hücre içindeki karmaşık etkileşim ağının içinde gizli, kansere neden olan fonksiyonel yapıların ve hedef moleküllerin ortaya çıkarılmasına odaklanıyoruz. Bu bağlamda, örneğin telekomünikasyon ve ulaşım sistemlerinin düzenlenmesi için uygulanan çeşitli algoritmaları, biyolojik sistemlere uyarladığımız yazılımımızı kullanarak kanserde hücre iletişimini, kişiye özgü olarak ortaya çıkarmaya çalışıyoruz. Araştırmalarımızda en büyük hedefimiz, kanserde kişiye özgü en uygun tedavi stratejisinin geliştirilmesine katkıda bulunmak."

Araştırmalarına önemli bir katkı L'oreal Türkiye'den

Geçen yıl kazandığı UNESCO-L'Oreal Ulusal Genç Bilim Kadınlarına Destek Bursu ödülünün, bilimde kadının yeri için farkındalık yarattığını düşündüğünü dile getiren Tunçbağ, "Bu ödül için değerlendirme, hem akademik öz geçmiş hem de gerçekleştirmek istediğiniz araştırma projesinin niteliği ölçüt alınarak yapılıyor. Alanında önemli çalışmalar yapan bilim kadınlarımızın Türkiye'de görünürlüğünün artırılmasında ve araştırma aktivitelerinin fonlanmasında çok değerli bir katkı." değerlendirmesini yaptı.

Genç bilim kadını, biyoenformatikte önemli çalışmalar yapıyor

Lisans eğitimini İstanbul Teknik Üniversitesi Kimya Mühendisliği Bölümü'nde 2005'te tamamlayan Tunçbağ, Koç Üniversitesi Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Bölümü'nde yüksek lisans yaptı.

Doktora çalışmalarında protein etkileşimlerini anlamaya odaklanan Tunçbağ, protein-protein etkileşimlerinin büyük ölçekli tahmini ve yapısal detaylarının belirlenmesi üzerine yüksek performanslı bir algoritma geliştirdi. Ayrıca protein bağlanma yüzeylerindeki "sıcak nokta" olarak adlandırılan ve ilaç tasarımında önemli hedefler olan kritik bölgelerin tahmini için model üretti. Bu yayın, Aralık 2010'da Thomson Reuters ve Science Watch tarafından bilgisayar bilimleri alanında "fast-breaking" makale olarak seçildi.

ABD'de 2010'da Massachusetts Institute of Technology Biyoloji Mühendisliği Bölümü'nde doktora sonrası araştırmalarına başlayan Tunçbağ, hesaplamalı sistem biyolojisi alanında, yüksek hacimli dizileme verilerinin analizi, entegre edilmesi ve tersine mühendislik yöntemleriyle hastaya özgü sinyal ağlarının yeniden oluşturulması üzerine çalıştı.

Özellikle, beyin kanseri üzerine yaptığı araştırmalarda kişiye özel tedavi yöntemlerinin geliştirilmesinde veri entegrasyonu ve ağ modelleme tekniklerinin kullanılabilirliğini gösteren Tunçbağ, PLOS Computational Biology dergisinde 2016'da yayımlanan Omic Integrator yazılımı, o yıl en fazla ulaşılan ilk 50 makale arasında ilan edildi.

Kaynak: NTV