• 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."

Kayseri Kadın FK’dan farklı tarife

Kafayat Atoke Başhıru durdurulamıyor

Malatya’da fenalaşarak hastaneye kaldırılan çocuk hayatını kaybetti

Husumetli iki grup arasında çıkan kavga kanlı bitti: 2 yaralı

Başkan Yalçın’dan genç başkana taziye

Antalya’da muhalif görüşlü gruplar arasında tartışma

Bilecik’te aday sürücü direksiyon sınavında kaza yaptı: 4 yaralı

Tekneyle açıldığı Akdeniz’de kaybolmuştu, 12 gün sonra Kıbrıs’ta cansız bedeni bulundu

Avustralya’da plajdaki silahlı saldırıda can kaybı 16’ya yükseldi

Trendyol Süper Lig: Trabzonspor: 3 - Beşiktaş: 3 (Maç sonucu)

Yaklaşık 9 metre yükseklikten su kanalına düşen şahıs hayatını kaybetti

Thomas Reis: "Yenildiğimiz için üzgünüz"

Tayland ile Kamboçya arasındaki çatışmalarda can kaybı 31’e yükseldi

Kocaeli’de lise öğrencileri arasında kavga: 1 yaralı

D-650 kara yolunda zincirleme kaza: 12 yaralı

Nuri Şahin: "Hak etiğimiz bir galibiyet aldık"

Hasan Dağı’nda mahsur kalan öğrenciler helikopterle kurtarıldı

Karabük’te elektrik akımına kapılan işçi hayatını kaybetti

Batman’da seyir halindeki otomobil alev aldı

Zigana’nın zirvesinde "kar" yoğunluğu

Trendyol Süper Lig: Trabzonspor: 1 - Beşiktaş: 3 (İlk yarı)

Beyoğlu’nda korkutan yangın

Gümüşhane’de kartpostallık manzara eşliğinde doğa yürüyüşü

Suriye’de terör örgütü DEAŞ’a yönelik operasyon: 5 gözaltı

Didim Belediyespor evinde kazandı

CSO’nun 200. yılı Dünya Koro Günü’nde 500 koristin verdiği konserle taçlandı

Trendyol Süper Lig: Samsunspor: 0 - RAMS Başakşehir: 2 (Maç sonucu)

Düğün konvoyunda trafiği tehlikeye atan şahıslara 15 bin 888 TL ceza

Tartıştığı eşini tabancayla bacağından vurarak yaraladı

Başkan Durbay’ın ölüm haberini alan Manisalılar hastaneye koştu

Yükleniyor

LİG TABLOSU

Takım O G M B Av P
1.GALATASARAY A.Ş. 16 12 1 3 24 39
2.TRABZONSPOR A.Ş. 16 10 1 5 14 35
3.FENERBAHÇE A.Ş. 15 9 0 6 18 33
4.GÖZTEPE A.Ş. 16 8 3 5 10 29
5.BEŞİKTAŞ A.Ş. 16 7 4 5 7 26
6.SAMSUNSPOR A.Ş. 16 6 3 7 4 25
7.GAZİANTEP FUTBOL KULÜBÜ A.Ş. 16 6 5 5 -2 23
8.RAMS BAŞAKŞEHİR FUTBOL KULÜBÜ 16 5 6 5 5 20
9.KOCAELİSPOR 16 5 6 5 -3 20
10.CORENDON ALANYASPOR 16 3 4 9 -1 18
11.ÇAYKUR RİZESPOR A.Ş. 16 4 6 6 -3 18
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 16 2 11 3 -16 9

YAZARLAR

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