Amaç

Tıp alanında yapılan tüm gelişmelere rağmen, kanser hala hayatımızda en ölümcül sözcüklerden biri olarak yer almaktadır. Kanserin karmaşık yapısı, kanser tedavilerinin başarı oranlarını düşürmektedir.

Kanser tedavisindeki klasik aşamalar, kansere ilişkin karar vermede radyolojik, patolojik ve genetik bilgi toplamak ve tıbbi klavuzlara göre tedaviyi planlamaktır. Sonrasında tedaviye karşı hastanın verdiği nesnel (kanıta dayalı) ve öznel (hastanın ifadesine dayalı) yanıtlar klinik uzmanlar tarafından değerlendirilmekte ve mevcut plan güncellenmektedir. Bu rutin tedavi planında hastanın tedaviye karşı göstermiş olduğu yanıtların bilimsel yöntemlerle tahmin edilmesi ve değerlendirilmesi için bir alan bulunmamaktadır. Bu durumun temel nedeni kanserin karmaşık yapısıdır. Bu koşullar altında tedavi sonuçlarının tahmini insanlar için neredeyse imkânsız hale gelmektedir ancak hesaplama gücü yüksek bilgisayarlar için bu  mümkündür. Hastaya özgü verileri girdi olarak ve güncel bilimsel kanıtları kurallar olarak kullanan simülasyon (benzetim) sistemleri, kanıta dayalı kişiselleştirilmiş tıp uygulamaları için klinisyenlere yardımcı olma şansına sahiptir. Bu tür simülasyon sistemlerini kullanan klinisyenler alternatif tedavi planlarını karşılaştırabilecek ve sonuçları tahmin edebilecektir.

Kişileştirilmiş modellerin yeteneklerine dayanan kanıtların uygulama alanları kliniklerle sınırlı değildir. Bu modeller ilaç ve tedavi cihazlarının geliştirilmesinde önemli bir role sahip olacaktır. Simülasyon sistemleri ile klinik deneyler için doz ve zaman parametrelerini hesaplamak ve optimize etmek mümkündür. Kanser ilacı geliştirme maliyeti düşünüldüğünde (her ilaç için yaklaşık bir milyar dolar) bu modellerin önemi kolay anlaşılabilir.

Kanser Modelleme Araştırma Grubu olarak, tümörleri karakterize etmeye ve epigenetik ve genetik verileri kullanarak tümör modelleri geliştirmek yönünde çalışmalarımıza devam etmekteyiz.

Üyeler 

 Çıktılar

×

 

Previous Next