• BIST 100

    14155,46%0,76
  • DOLAR

    42,69% 0,23
  • EURO

    50,15% 0,06
  • GRAM ALTIN

    5897,70% 0,71
  • Ç. ALTIN

    9533,17% 2,62

Kovid-19'u dört kritere göre hesaplayabilen modelleme yöntemi geliştirdiler

Kovid-19'u dört kritere göre hesaplayabilen modelleme yöntemi geliştirdiler

BİLİM-TEKNOLOJİ 22.11.2021 15:03:00 0
Kovid-19

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 

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."

Posof Belediyesi’nden yolda kalan tır şoförlerine sıcak çorba

Otomobil ile çarpışan motosiklet sürücüsü hayatını kaybett

TOBB Başkanı Rifat Hisarcıklıoğlu Denizli’ye geliyor

Basketbol Süper Ligi: Aliağa Petkimspor: 91 - Trabzonspor: 105

Bingöllü milli atlet maratonda birinci oldu

Arkadaşıyla şakalaşırken bıçağın üzerine düşen genç yaralandı

Trendyol Süper Lig: Fatih Karagümrük: 0 - Kocaelispor: 0 (İlk yarı)

Trendyol 1. Lig: Vanspor FK: 0 - Ümraniyespor: 1

Jandarmadan tarihi eser operasyonu

Kastamonu’da çaldıkları araçla yakalanan şüpheli tutuklandı

Kastamonu’da 2 katlı ev alev alev yandı

Iğdır’da bir araçta 12 düzensiz göçmen ve 2 organizatör yakalandı

Uyuşturucu hapla yakalanan 2 kişi tutuklandı

Siirt’te park halindeki kamyonet yandı

Merkez Bankası Başkanı Karahan’ın annesi Uşak’ta toprağa verildi

Türkiye’nin en hızlı maratonu yine Mersin’de koşuldu

Elazığ’da amatör maçta kavga

Cinayetle sonuçlanan bıçaklı kavganın zanlıları adliyeye sevk edildi

Siirt’te yabancı uyruklu 4 kişinin midesinden 1 kilo uyuşturucu ele geçirildi

Trendyol Süper Lig: Fatih Karagümrük: 0 - Kocaelispor: 0 (Maç devam ediyor)

Stanimir Stoilov: "Ligin en iyi takımlarından birine karşı önemli galibiyet aldık"

Yolunu şaşıran vaşak Torul ilçe merkezine indi

Diyarbakır’da trafik kazası: Araç yan yattı, 2 kişi yaralandı

Selendi Belediyespor üçte üç yaptı

Burak Yılmaz: "Rize ve Başakşehir maçlarının ardından burada olmayacağım"

Konyaspor, Fenerbahçe maçının hazırlıklarını tamamladı

ASKİ ve Gölbaşı Belediyesi’nden Cemal Gürsel Caddesi’nde altyapı seferberliği

İstanbul Boğazı’nda gökkuşağı şöleni

Serkan Özbalta: "Beni memnun eden şey oyuncuların pes etmemesiydi"

Esenler’de Uluslararası Dünya Çay Günü Coşkusu: Vatandaşlara 55 çeşit çay ikram edildi

Yükleniyor

LİG TABLOSU

Takım O G M B Av P
1.GALATASARAY A.Ş. 16 12 1 3 24 39
2.TRABZONSPOR A.Ş. 15 10 1 4 14 34
3.FENERBAHÇE A.Ş. 15 9 0 6 18 33
4.GÖZTEPE A.Ş. 15 7 3 5 9 26
5.BEŞİKTAŞ A.Ş. 15 7 4 4 7 25
6.SAMSUNSPOR A.Ş. 15 6 2 7 6 25
7.GAZİANTEP FUTBOL KULÜBÜ A.Ş. 15 6 4 5 -1 23
8.KOCAELİSPOR 15 5 6 4 -3 19
9.CORENDON ALANYASPOR 16 3 4 9 -1 18
10.ÇAYKUR RİZESPOR A.Ş. 16 4 6 6 -3 18
11.RAMS BAŞAKŞEHİR FUTBOL KULÜBÜ 15 4 6 5 3 17
12.TÜMOSAN KONYASPOR 15 4 7 4 -4 16
13.GENÇLERBİRLİĞİ 16 4 9 3 -4 15
14.KASIMPAŞA A.Ş. 16 3 7 6 -7 15
15.HESAP.COM ANTALYASPOR 16 4 9 3 -14 15
16.ZECORNER KAYSERİSPOR 16 2 6 8 -17 14
17.İKAS EYÜPSPOR 16 3 9 4 -11 13
18.MISIRLI.COM.TR FATİH KARAGÜMRÜK 15 2 11 2 -16 8

YAZARLAR

Veri politikasındaki amaçlarla sınırlı ve mevzuata uygun şekilde çerez konumlandırmaktayız. Detaylar için veri politikamızı inceleyebilirsiniz.