Doğru embriyoyu seçmede yapay zekâ desteği

TÜRKİYE’DEN çıkan derin teknoloji ve bilimsel çalışmaları yurtdışına taşıyan, böylece insanımıza ve ekonomimize katkı sağlayan çabalar, ülkemizin geleceği için çok önemli. Dünyanın pek çok ülkesinde derin teknolojiyle (deep-tech) ilgili girişimci ekosisteminin gelişmesi için çalışan kar amacı gütmeyen Paris merkezli kuruluş Hello Tomorrow, bu çabaya destek olmak amacıyla Aralık ayında düzenlenecek küresel çaptaki yarışmaya katılacak üç Türk girişimini belirledi.

Hello Tomorrow Global Challenge

ŞULE GÜNER / Para; Auctifera, düzenlenecek Hello Tomorrow Global Challenge’da ülkemizi temsil edecek girişimlerden biri. Bu başarılı girişim, IVF’ye (In Vitro Fertilizasyon – Tüp Bebek) yapay zekâ desteği katarak “doğru embryo” seçimi sürecini hem kısaltıyor hem de IVF’nin başarı şansını artırıyor.

Auctifera’nın günümüzde başvuru sayısı giderek artan IVF’yi ‘görüntü işleme ve derin öğrenme’ ile besleyen yönetimi, bu süreci denemek isteyen yeni anne-baba adayları için hem Türkiye’de hem de globalde yeni bir heyecan nedeni.

Tahir Koray Yozgatlı, Prof. Dr. Ercan Baştu ve Murat Gezer tarafından kurulan girişim, insanın mikroskobik görüntülerle doğru embriyoyu seçme sürecini yapay zekâ aracılığıyla otomatize etmeyi amaçlıyor. Auctifera Sözcüsü Tahir Koray Yozgatlı, yaptıkları işi şu sözlerle anlatıyor:

“IVF sürecinde embriyo kalitesinin görüntü işleme ve derin öğrenme ile değerlendirilmesinin temel amacı; hâlihazırda kişilerin mikroskobik görüntüleri izleyerek yaptıkları sübjektif bir değerlendirmeyi, tarafsız teknolojiler kullanarak objektif ve otomatize bir hale getirip, göz yorgunluğu ve dikkat dağınıklığı gibi faktörlerden kaynaklanan hataları ortadan kaldırmak.”

BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJESİYDİ

Aslında pek çok alanda olduğu gibi görüntü işleme ve derin öğrenme teknolojilerinin sınırları ilerledikçe IVF’te de bu teknolojilerin kullanım alanları araştırılmaya başlanmış. Şirketin sözcüsü YozgatlI, bilim ve tıp dünyası literatüründe de bu konudaki ilk çalışmaların eskiye dayandığını belirtiyor. Yozgatlı, konuşmasını şöyle sürdürüyor:

“örneğin 2000’li yıllardan, makine öğrenmesinin farklı yöntemlerle embriyo değerlendirmesindeki veriler üzerinde kullanılıp kullanılmayacağına dair yayınlar bulmak mümkün. Ancak bunu; görüntü işleme ve derin öğrenmeyi kullanarak pratik bir uygulamaya dönüştürmüş ve yaygın olarak tüp bebek merkezlerinde kullanıma sunan bir firma olarak ilk kez ele aldığımız 2019’da, hâlâ yoktu. Biz de bu konuya ilk olarak heyecan verici bir bilimsel araştırma projesi olarak başladık. Sonrasında süreç içinde biyoteknoloji üzerine çalışan bir start-up’a dönüşmemiz başlı başına bir serüven oldu.”

Auctifera’nın geliştirdiği yöntem, henüz uygulamada değil. Çünkü etik kurul başta olmak üzere bu teknolojinin uygulanabilmesi için çeşitli izinlerin alınması gerekli. Tahir Koray Yozgatlı, bu teknolojinin ne zaman kullanılabileceği konusunda şunları söylüyor: “Sağlık alanında yeni bir ürünün doğrudan bir hastaya veya bizim durumumuzda fiziksel olarak temas etmese bile bir embriyoya sunulan sağlık hizmetini etkileyebilmesi için bazı izinleri almış olması gerekiyor.

Bu sebeple biz bugüne kadar yaptığımız tüm çalışmaları uygun etik kurul izinleriyle geriye dönük gerçekleştirdik. Dolayısıyla henüz algoritmamız yardımıyla seçilip transfer edilen bir embriyodan doğan bir bebek olmadı. Şu anda yaptığımız çalışmaların sonuçlarını derleyip bilimsel olarak yayınlarımızı tamamlamak üzerine çalışmalarımızı sürdürüyoruz. Gerekli izinlerin ve sertifikaların tamamlanması halinde, anne baba adaylarından da aydınlatılmış onamların alınarak gerçekleştirilecek ileriye dönük çalışmalar için hazırlıklarımızı sürdürüyoruz.”

Algoritmalar doğru embriyoyu nasıl seçiyor?

Auctifera, doğru embriyo seçme işini algoritmalara nasıl bıraktı? Mikroskobik görüntülere; embriyolog ve tüp bebek üzerine çalışan kadın hastalıkları ve doğum uzmanlarının görsel olarak bakıp gerçekleştirdikleri morfolokinetik embriyo değerlendirmesi yerine, Auctifera’nın elindeki binlerce embriyo görüntüsünü veri olarak kullanıp algoritmalara öğretti. Süreç sırasıyla şöyle işliyor: Embriyo görüntülerini mikroskoptan aldıktan sonra belirli önişlemelerden geçiriliyor.

Sonrasında bilgisayarlı görü kullanan bir yapay zekâ 11 farklı CNN [konvolüsyonel nöral ağ) algoritması kullanarak embriyoları değerlendirip sınıflandırıyor. Bu sınıflandırmanın sonucunda, hastanın embriyolarının arasından gebelik ve doğum için başarı potansiyeli en yüksek olan embriyo seçilebiliyor. Bu da tedavi sürecinde transfer için seçilecek embriyonun belirlenmesinde embriyolog ve klinisyene objektif ve bilime dayalı olarak yardımcı olacak bir karar destek mekanizması sunulmasını sağlıyor.

Rakipler ABD ve Avustralya’dan

Pek çok alanda olduğu gibi Auctifera da alanındaki derin teknolojiyi geliştiren yabancı rakiplerine karşı “aynı teknolojiyi daha ucuza geliştirme” avantajına sahip. Auctifera kurucularından Tahir Koray YozgatlI, ABD ve Avustralya merkezli ekiplerin bulunduğunu, bu girişimlerin kaynak olarak avantajları olmakla birlikte Auctifera’nın algoritmik bazı yenilikçi yaklaşımlar sunduğunu belirterek, “Özellikle görüntü işlemede önizleme sürecimizi ve CNN algoritmalarımızla yaptığımız değerlendirmelerin en yüksek başarıyı vermesi için kullandığımız bazı yöntemleri, derin öğrenmede başka alanlarda kullanılan ancak sağlık görüntülerinde henüz kullanılmayan teknolojilerle zenginleştirip kısıtlı kaynaklarla yüksek doğruluk oranlarını yakalamayı başardık. Ülkemizde bu alanda çalışmak isteyen hevesli ekipler olduğunu daha önce duyduk ancak somut olarak ilk adımlarını atmış bir yazılım şirketi bildiğimiz kadarıyla henüz yok” diye konuşuyor.

IVF’de başarı oranını artırıyor mu?

İşte bu teknolojiyle ilgili kilit soru… Öncelikle tıbbın diğer alanlarındaki kullanımlarında olduğu gibi bu alanda da yapay zekâ, IVF sürecini uygulayan hekim ve teknik ekibe “rehberlik yapıyor.” Yani son karar mekanizması yapay zekâ değil.

Auctifera kurucularından Tahir Koray YozgatlI, IVF başarısında en yüksek başarı potansiyeline sahip embriyonun yanısıra başka parametrelerin de söz konusu olduğunu belirterek, “Doğruluk oranı teknik olarak derin öğrenme uygulamalarında çeşitli parametrelerle [Fİ skoru, ROC eğrisinin altında kalan alan AUC değeri gibi] ölçülen ve algoritmanın eğitim, validasyon ve test setlerindeki başarısını ölçen bir değerdir. Yeterli tecrübeye sahip beş embriyolog aynı embriyoları değerlendirdiklerinde beş embiryoloğun beşinin de hemfikir olma oranı yaklaşık yüzde 23.

Yani embriyo değerlendirmelerindeki sübjektivite, tedavi sonuçlarını etkileyecek oranda değişkenlik gösterebiliyor. Geliştirdiğimiz algoritmalarla yaptığımız değerlendirmelerde, hem Fİ skoru hem AUC parametrelerimizle yüzde 95 üzerinde doğruluk oranları elde ettik. Bunlar da oldukça tutarlı sonuçlar diyebiliriz” diye konuşuyor. Ancak pek çok çiftin büyük umutlar bağladığı böyle bir tedavi üzerinde araştırma yapan bir ekip olarak bu konudaki ifadelerde çok temkinli olduklarını belirtiyor.

ŞULE GÜNER / Para