Monthly Archives: Mayıs 2016

Genlerimiz bizim en değerli bilgimiz ve ancak gelişen teknoloji ile bu bilgiye daha hâkim olmaya başlıyoruz. 100 yıl önceki tıbbi bilgi dağarcığımız ile günümüz arasında dağlar kadar fark var. Teknoloji o kadar hızlı ilerliyor ki artık Moore kanunun sonuna gelmek üzereyiz.

Teknoloji ilerlese de bazı temel yaklaşımların da tıpta bitmemesi gerekiyor: insan sevgisi ve açık iletişim. Bundan yıllar önce bir üniversite hastanesinde poliklinik yaparken meme kanseri olan bir hastaya muayene masasına geçer misiniz diye sorduğumda hasta bana şaşkın gözlerle bakıp, ben buraya 5 yıldır geliyorum, en son ne zaman muayene oldum hatırlamıyorum demişti. 3 tesla ile MR çekip, 256 kesitli BT’lerin sadece raporlarını okumak da zamanımızda sık yapılan, ancak yapılmaması gereken şeyler: burada beni okuyan genç hekimler varsa onlara tavsiyem istediğiniz filmlere bakın, sadece raporu okumayın.

Gelelim konumuza: bence Türkiye’nin yetiştirdiği en iyi matematik hocası olan sevgili Naci Halıcı’nın “zor” tanımı, “basit+basit=zor” analizi ile daha rahat anlayabileceğimiz genler ve kanser konusuna.

Kanseri anlamak için iyi analiz etmek gerekiyor: hepimizin ellerinde bulunan akıllı telefonların nasıl çalıştığını biliyor muyuz? Veya 100 önceki bir saat ustasına elimizdeki iphone’un bozulduğunu ve tamire verdiğimiz düşünün: ne yapabilir ki? Bizim de durumumuz bunu gibiydi, şimdi derin analizler yapıp, en basit halini bulup, puzzle’ı birleştirmeye çalışıyoruz. Puzzle ise 6 milyar parçadan oluşuyor. Her bir parçaya baz diyoruz ve bunun aynı zamanda bir eşi var. Bu sistem aynı bilgisayarlardaki gibi çalışıyor: bilgisayardaki sistem ikili, transistorun, yani lambanın açık olup olmaması durumu 0 ve 1 olarak yazılıyor, genlerde ise ATCG gibi yazılıyor.

İsterseniz basit bir bilgisayar programı yazalım: bunu da basic dili kullanarak yapalım

10 cls (ekranı sil komutu)

20 print “ben genetik öğreniyorum” (ekrana ben genetik öğreniyorum yazar)

30 end (programı bitirir)

Bu programın 3 satırdan değil de milyarlarca satırdan oluştuğunu düşünün, ve bu programın bazı yerlerinde harf hatalarının, komut hatalarının, bazen de mantık hatalarının olduğunu ve bunu çözmenin ne kadar zor odlunu düşünün; işte kanser genetiğine hoş geldiniz.

Bugün bahsedeceğim çalışma 560 meme kanserinin tüm genomunun araştırılmasını içeriyor.

Bu çalışmaya 556 kadın ve 4 erkek alınmış ve 3,479.652 yerine somatik baz koyma, 371.933 küçük indel (yerleştirme, silme), 77.695 yeniden düzenleme tespit edilmiş.

93 kanser geninde 1.658 ilerletici mutasyonlar gözlenmiş ve kanserlerin %95’inde en az bir tane ilerletici mutasyon tespit edilmiştir.

En fazla mutasyona uğrayan genler ise:TP53, PIK3CA, MYC, CCND1, PTEN, ERBB2, ZNF703/FGFR1 locus, GATA3, RB1 ve MAP3K1.

Sonuç

Teknoloji baş döndürücü hızla ilerliyor, kanser genetiğini anlamaya yeni yeni başlıyoruz ve muhtemelen önümüzdeki 10 yılda kanser tedavisinde büyük adımlar atacağımıza inanıyorum.

Serena Nik-Zainal, et al. “Landscape of somatic mutations in 560 breast cancer whole-genome sequences”. Nature (2016) doi:10.1038/nature17676.

http://www.molevol.org/the-universe-of-mutations-2-dna-rearrangements/