Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesinde görevli bilim insanları, "yaş", "kan grubu", "kronik hastalık" ve "gen yapısı" olmak üzere 4 farklı veriyi dikkate alarak kimlerin Kovid-19 nedeniyle ağır hasta olacağını, kimlerin asemptomatik şekilde hastalığı geçireceğini hesaplayabilen modelleme sistemi geliştirdi.
Dünya genelinde Kovid-19 virüsünün insanları neden farklı etkilediği yönündeki araştırmalar sürerken Ankara Üniversitesinde görevli bilim insanlarınca bu konuda yapılan çalışmanın sonuçları, uluslararası bilimsel dergi Immunogenetics'te yayımlanarak dünyaya duyuruldu.
Bilim Akademisi üyesi ve Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi İç hastalıkları Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Meral Beksaç, çalışmanın sonuçlarını AA muhabirine anlattı.
Çalışmayı, hastanede izledikleri Kovid-19'u belirtisiz atlatan ve yoğun bakım ihtiyacına sahip 130 hasta ile 440 sağlıklı kişi üzerinde yürüttüklerini ifade eden Beksaç, virüsün herkesi farklı etkilemesinin nedenleri olarak yaş, kan grubu, kronik rahatsızlık ve genetik faktörler olmak üzere 4 farklı parametre belirlediklerini belirtti.
Kan grubuna ilişkin dünya genelinde de farklı çalışmalar bulunduğunu hatırlatan Beksaç, "Biz 'A' kan grubunu koruyucu olarak gördük. Kronik rahatsızlığın hastalığın seyrini etkilediği de zaten biliniyor. Çalışmamızın özgün kısmı ise bağışıklığı belirleyen genlerden KIR genlerinin kalıpları üzerine. Anneden, babadan aktarılan ve toplumda çevresel faktörlerin etkisiyle seçilerek bizlere kadar ulaşan bu genlerin, bağışıklık sistemine ve aralarında Kovid-19 dahil hastalıklara karşı vücudun vereceği tepkide de önemli bir faktör olduğunu keşfettik. Araştırmamız sonucunda telomerik AA haplotipine sahip olanların enfeksiyonu ağır geçirdiğini, telomerik AB1 özelliğinde olanların ise enfeksiyona daha dirençli olduğunu gösterdik." diye konuştu.
Beksaç, Kovid-19 yoğun bakım ihtiyacı olasılığını hesaplayabilen yönteme "www.immunogenetic.org" internet adresi üzerinden girilebildiğini bildirerek, "Hesaplama yöntemi ile 4 farklı parametre koyduğumuz zaman belirtisiz hastalık riskinin yüzde 90'dan fazla, yoğun bakım ihtiyacının da yüzde 70'den daha fazla bir güçle gösterebildiğimizi ortaya çıkardık." ifadelerini kullandı.
Beksaç, çalışmalarına ilişkin şu bilgileri verdi:
"Geliştirdiğimiz model, enfeksiyon ile henüz tanışmamış ve Kovid-19 bulaşı halinde hastalığın nasıl atlatılacağını önceden hesaplayabiliyor. Şu anda dünyada olan mevcut skor sistemleri, enfeksiyon başladıktan sonrakilere dayanıyor. Çalışmamızın avantajı kimlerin daha çok korunması gerektiği doğrultusunda. Bu modelin sadece Kovid-19 için değil, daha başka enfeksiyonlar için de yararlı olacağını düşünüyoruz. Modelimiz şu an hala patent değerlendirme sürecinde."
KIR genotipinin ancak hastanelerde yapılabileceğine işaret eden Beksaç, "Bu test Türkiye'de yapılabiliyor. SGK kapsamında kök hücre nakli olacak hastalar için karşılanıyor. Ama ileride elde ettiğimiz bu veriler geniş ortamlarda, platformda bilimsel yayınlarla teyit edilecek olursa böyle bir geri ödeme özelliği de kazanabilir. Onun için sistemin kullanılmasını ve olabildiğince başka araştırmacılar ve bağımsız araştırıcılar tarafından da teyit edilmesini bekliyoruz." şeklinde konuştu.
Geliştirdikleri sistemin yüzde 90 ve yüzde 70 üzerinde olasılıkları hesaplayabildiğini ancak yüzde 100 sonuçlara ulaşmak için projelerinin devam ettiğini ve elde ettikleri yeni gen araştırmaları ile bu olasılıkları daha da yukarıya çıkarmaya çalıştıklarını aktaran Beksaç, "Yeni genler üzerine de çalışıyoruz, yakın bir gelecekte, bu çalışmamızın sonuçlarını da kamuoyu ile paylaşmayı hedefliyoruz." dedi.
Prof. Dr. Meral Beksaç, Kovid-19 aşılarına ilişkin şu değerlendirmeyi yaptı:
"Bundan sonraki süreçte kişinin aşıya vereceği bağışıklık yanıtının da bu genetik özelliklerden etkilenmesini bekliyoruz. Sonuç itibarıyla AA haplotipine sahip olan kişiler enfeksiyonu zor geçiriyorlar ve bu kişileri aşılamak bu zorluğu bir miktar azaltabilir. Ama öbür yandan AB1 gibi koruyucu özelliğe sahip olanlar aşıdan daha da çok yararlanacakları için yoğun bakım ihtiyacı daha da azalacaktır. Onun için modellerin umarım başka araştırıcılar tarafından aşı sonrasındaki enfeksiyon açısından da araştırılması yapılır."AA
RSS
