[ad_1]
“Yaş”, “kan grubu”, “kronik hastalık” ve “gen yapısı” olmak suretiyle 4 değişik veriyi dikkate alarak kimlerin Kovid-19 sebebiyle ağır hasta olacağını, kimlerin asemptomatik şekilde hastalığı geçireceğini hesaplayabilen modelleme sistemi geliştirildi.
Dünya genelinde Kovid-19 virüsünün insanları neden değişik etkilediği yönündeki araştırmalar sürerken Ankara Üniversitesinde görevli bilim insanlarınca bu mevzuda meydana getirilen çalışmanın neticeleri, internasyonal bilimsel mecmua Immunogenetics’te yayımlanarak dünyaya duyuruldu.
Bilim Akademisi üyesi ve Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi İç hastalıkları Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Meral Beksaç, çalışmanın neticelerini AA muhabirine söyledi.
Emek vermeyi, hastanede izledikleri Kovid-19’u belirtisiz atlatan ve yoğun bakım ihtiyacına haiz 130 hasta ile 440 sıhhatli şahıs üstünde yürüttüklerini ifade eden Beksaç, virüsün herkesi değişik etkilemesinin sebepleri olarak yaş, kan grubu, kronik hastalık ve genetik faktörler olmak suretiyle 4 değişik parametre belirlediklerini belirtti.
Kan grubuna ilişkin dünya genelinde de değişik emek harcamalar bulunduğunu hatırlatan Beksaç, “Biz ‘A’ kan grubunu koruyucu olarak gördük. Kronik rahatsızlığın hastalığın seyrini etkilediği de aslına bakarsanız biliniyor. Çalışmamızın emsalsiz kısmı ise bağışıklığı belirleyen genlerden KIR genlerinin kalıpları üstüne.
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 mühim bir unsur bulunduğunu keşfettik. Araştırmamız sonucunda telomerik AA haplotipine haiz olanların enfeksiyonu ağır geçirdiğini, telomerik AB1 özelliğinde olanların ise enfeksiyona daha dirençli bulunduğunu gösterdik.” diye konuştu.
Beksaç, Kovid-19 yoğun bakım ihtiyacı olasılığını hesaplayabilen yönteme “www.immunogenetic.org” web adresi üstünden girilebildiğini bildirerek, “Hesaplama yöntemi ile 4 değişik parametre koyduğumuz vakit belirtisiz hastalık riskinin yüzde 90’dan fazla, yoğun bakım ihtiyacının da yüzde 70’den daha çok bir güçle gösterebildiğimizi ortaya çıkardık.” ifadelerini kullandı.
Beksaç, çalışmalarına ilişkin şu detayları verdi:
“Geliştirdiğimiz model, enfeksiyon ile hemen hemen tanışmamış ve Kovid-19 bulaşı halinde hastalığın nasıl atlatılacağını evvel hesaplayabiliyor. Şu anda dünyada olan mevcut skor sistemleri, enfeksiyon başladıktan sonrakilere dayanıyor. Çalışmamızın pozitif yanları kimlerin daha oldukca korunması gerektiği doğrultusunda. Bu modelin yalnız Kovid-19 için değil, daha başka enfeksiyonlar için de yararlı olacağını düşünüyoruz. Modelimiz şu an hala patent değerlendirme sürecinde.”
KIR genotipinin sadece hastanelerde yapılabileceğine işaret eden Beksaç, “Bu kontrol Türkiye’de yapılabiliyor. SGK kapsamında kök hücre nakli olacak hastalar için karşılanıyor. Fakat ileride elde ettiğimiz bu veriler geniş ortamlarda, platformda bilimsel yayınlarla teyit edilecek olursa bu şekilde bir geri ödeme özelliği de kazanabilir. Onun için sistemin kullanılmasını ve olabildiğince başka araştırmacılar ve bağımsız araştırıcılar tarafınca da teyit edilmesini bekliyoruz.” şeklinde konuştu.
Geliştirdikleri sistemin yüzde 90 ve yüzde 70 üstünde olasılıkları hesaplayabildiğini sadece 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 üstüne de çalışıyoruz, yakın bir gelecekte, bu çalışmamızın neticelerini da kamuoyu ile paylaşmayı hedefliyoruz.” dedi.
Prof. Dr. Meral Beksaç, Kovid-19 aşılarına ilişkin şu değerlendirmeyi yapmış oldu:
“Bundan sonraki süreçte kişinin aşıya vereceği bağışıklık yanıtının da bu genetik özelliklerden etkilenmesini bekliyoruz. Netice itibarıyla AA haplotipine haiz olan kişiler enfeksiyonu zor geçiriyorlar ve bu kişileri aşılamak bu zorluğu bir miktar azaltabilir. Fakat diğer taraftan AB1 benzer biçimde koruyucu özelliğe haiz olanlar aşıdan daha da oldukca yararlanacakları için yoğun bakım ihtiyacı daha da azalacaktır. Onun için modellerin ümit ederim başka araştırıcılar tarafınca aşı sonrasındaki enfeksiyon açısından da araştırılması yapılır.”
[ad_2]
