“`html
Metabolitlerin Önemi
Biyoloji asla basit değildir. Araştırmacılar hastalıkları tedavi etmek amacıyla gen okumada ve düzenlemede ilerleme kaydettikçe, çevresindeki proteinlerin ve metabolitlerin de göz ardı edilemeyeceğine dair kanıtlar artmaktadır. MIT çıkışlı ReviveMed, metabolitleri ölçekli olarak ölçmek için bir platform geliştirmiştir. Şirket, bu ölçümleri kullanarak bazı hastaların tedavilere neden yanıt verdiğini çözmeyi ve hastalıkların sürücülerini daha iyi anlamayı hedefliyor.
ReviveMed’in Vizyonu
ReviveMed CEO’su Leila Pirhaji, bu alanda şimdiye kadar yalnızca birkaç yüz metabolitin yüksek hassasiyetle ölçülebildiğini belirtiyor: “Bu, vücudumuzdaki metabolitlerin yalnızca bir kesiridir. Ölçebildiğimiz ile vücudumuzda var olan arasında büyük bir boşluk var ve bunu ele almak istiyoruz. Kullanılmayan metabolit verilerinden güçlü içgörüler elde etmek istiyoruz.”
ReviveMed’in ilerlemesi, tıp dünyasının düzensiz metabolitlerin kanser, Alzheimer ve kardiyovasküler hastalıklar gibi hastalıklarla bağlantısını giderek daha fazla kurduğu bir dönemde gerçekleşiyor.
İnovasyon ve Girişimcilik
Pirhaji, 2010 yılında MIT’de biyolojik mühendislik alanında doktora yapmak için İran’dan geldi. Daha önce Ernest Fraenkel’in makalelerini okuduğunu ve geliştirdiği ağ modellerine katkıda bulunma isteğini dile getiriyor. Bu modeller, genler, proteinler ve diğer moleküllerle entegre verileri içeriyordu.
Pirhaji, Harvard Üniversitesi’nde işlemek üzere örnekler göndermişti. Gelen verilerde, birkaç yüz satır dışında nelerin anlamlı olduğu konusunda belirsizlik olduğunu fark etti. “Belirsizlikle nasıl başa çıkabileceğimize dair ağ modellerimizi kullanabileceğimizi düşündüm,” diyor Pirhaji.
Dijital İkizler ve Şirketin Misyonu
ReviveMed, 20.000 hasta kan örneği üzerinden dijital ikizler ve metabolomik araştırmalar için generatif AI modelleri oluşturdu. “Metabolomik verilerin kullanımını demokratikleştiriyoruz,” diyor Pirhaji. “Dünyadaki her hasta için veri toplayamayız, ancak dijital ikizlerimizi kullanarak hangi hastaların tedavi alabileceğini bulabiliriz.”
ReviveMed, akademik araştırmacılara sunduğu generatif modellerle, metabolitlerin hastalıkları nasıl etkilediğini anlamada önemli bir adım atmayı amaçlıyor. “Herhangi bir ilacın hangi hastalara fayda sağlayacağını biliyorsak, klinik denemelerin karmaşıklığını ve süresini büyük ölçüde azaltabiliriz,” diyor Pirhaji.
“`
