Karabük Üniversitesi Mühendislik Fakültesi'nden iki akademisyen, tükürük örneklerinden biyolojik yaş tespitine olanak sağlayan bir model geliştirdi. Bu yenilikçi proje, sağlık ve yaşlanma araştırmalarında devrim niteliğinde bir adım olarak görülüyor.
Biyolojik yaş nedir?
Biyolojik yaş, kronolojik yaştan farklı olarak, vücudun genel sağlık durumu ve yaşlanma sürecinin bir ölçüsüdür. Bu, yaşam tarzı, genetik faktörler ve çevresel etkiler gibi unsurlar tarafından şekillenir. Biyolojik yaş, bir kişinin sağlığı hakkında önemli bilgiler sunar ve yaşlanma sürecini anlamak, erken hastalık tespiti için kritik bir rol oynar.
Karabük Üniversitesi’nin yenilikçi projesi
Karabük Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği Bölümü'nden Doç. Dr. Hacı Mehmet Kayılı ve Doç. Dr. Hakan Yılmaz, TÜBİTAK tarafından desteklenen projelerinde, tükürük örneklerinden biyolojik yaş tespitini mümkün kılan bir model geliştirdi. Bu modelde, tükürükteki IgG N-glikozilasyon profilleri analiz edilerek, makine öğrenmesi teknolojisi kullanılıyor.
Bu inovatif yaklaşım, biyolojik yaşın daha hızlı ve kesin bir şekilde belirlenmesine olanak tanıyor. Geleneksel biyolojik yaş tespit yöntemleri genellikle karmaşık ve pahalı olup, tükürük örnekleriyle yapılan bu yeni model, daha erişilebilir ve hızlı sonuçlar sunuyor.
Biyolojik yaşın ölçülmesinde makine öğrenmesi teknolojisi
Makine öğrenmesi, özellikle sağlık sektöründe, doğru tahminler yapabilme yeteneğiyle dikkat çekiyor. Karabük Üniversitesi’ndeki akademisyenler, bu teknolojiyi sağlık alanında etkili bir şekilde kullanmak için biyolojik yaş tespiti için yeni bir model geliştirdi. Tükürük örneklerinde bulunan biyolojik işaretler incelenerek, bireylerin yaşlanma hızı, sağlık durumu ve hastalıklara yatkınlıkları hakkında önemli bilgiler elde ediliyor.
TÜBİTAK destekli proje ve gelecekteki yöntemler
Proje kapsamında, tükürük ve kan örnekleri toplanarak, biyolojik yaş tespiti yapılacak. Kayılı ve Yılmaz, bu çalışmanın, biyolojik yaşın belirlenmesinde devrim yaratabilecek potansiyeli olduğuna inanıyor. Ayrıca, sağlıkta erken tanı ve sağlıklı yaşlanma konularında da önemli bir adım atmayı hedefliyorlar. TÜBİTAK'ın desteğiyle yapılan bu projede, makine öğrenmesi ve biyoteknolojik analizler sağlık alanında yeni bir dönemi başlatmayı vaat ediyor.
Makine öğrenmesi ile yaşlanma süreci takip edilebilecek
Doç. Dr. Hakan Yılmaz, projede kullanılan makine öğrenmesi algoritmalarının, biyolojik yaş ile kronolojik yaş arasındaki farkları belirlemeye yardımcı olduğunu ve sağlık alanındaki ön tanı çalışmalarında etkili olacağını vurguladı. Bu yöntem, sağlıklı bir yaşlanma sürecine katkıda bulunmayı ve yaşlanma hızını anlamayı amaçlıyor.
