Biyoinformatik ve Genetik

Biyoinformatik nedir?
Biyoinformatik, kabaca söyleyecek olursak, biyolojik bilginin bilgisayar yardımı ile incelenmesi ve işlenmesidir. İnterdisipliner bir bilim olan biyoinformatik, biyolojik veriyi depolama teknikleri ve depodan bulma teknikleri geliştirir, düzenler ve analiz eder. Biyoinformatik bilimi biyoloji biliminin yanı sıra, bilgisayar mühendisliği ve istatistiği de kullanır. Bu sebepten biyoinformatikçilerin en az bir programlama dili bilmeleri beklenir.

Nereden çıktı bu biyoinformatik?
Biyoinformatik adı ilk defa Paulien Hogeweg tarafından 1970 yılında, canlı sistemlerin bilgisinin incelenmesi olarak kullanıldı; 2001 yılında ise insan genom projesinin açıklanması ile ivme kazandı (Hogeweg, 2011). 1970’lerde moleküler biyolojiden güçlükle ayrılan biyoinformatiğin 1990’larda ayrı bir bilim dalı olarak kabul edilmesi, hızla yükselen veri miktarının doğurduğu ihtiyaç ve bir o kadar hızla yükselen bilgisayar teknolojisinin sunduğu imkanlar ile oldu.

Genetik veri nedir?
Biyoinformatik biliminin işlediği veri tipi çoğunlukla genetik veri ve buna bağlı gen ifadesidir. Peki nedir genetik veri? Canlının, kalıtsal olan ve kalıtsal olmayan DNA özellikleridir. Bu özellikleri inceleme yöntemleri Mendel’den bu yana dolaylı analizlerken (linkage analizi, karyotip vs.) bu yüzyılda yerini sekanslama teknolojisine bıraktı. Sekanslama, bir nükleik asit zincirini (DNA/RNA) oluşturan nükleotidlerin (A, T, C, G, U) sırası ile belirlenmesidir.

DNA

DNA ve Kromozom

Genetik veri ne işimize yarar?
Her canlı türünün kendine özgü genleri ve genetik elementleri vardır. Her geçen gün daha hızlı ve daha düşük maliyetle çalışan sekanslama teknolojisi ve genetik analiz, hayat kalitemizi yükseltmek için envaitürlü kullanılmaya başlandı. Örneğin genetik analiz canlının var olup olmadığına kanıt olarak kullanılabilir. Bu ilk duyduğunuzda size garip gelebilir, o yüzden şu örneği verelim. Kanınızda sıtma mikrobunun (Plasmodium) olup olmadığını anlamanın en güvenilir yolu mikroskop altında gözden kaçabilecek Plasmodium türlerini de yakaladığı için, PCR yardımı ile genetik analizdir. (McCutchan, 2008).

Ya da bir grup canlıyı sınıflandırmak istediğinizi düşünün. Bu tür sınıflandırmalar, yani akrabalık ilişkilerini kurmak, taksonomi bilimi ve pratik uygulamaları için (bakteriler için antibiyotik geliştirme, dayanıklılığı yüksek bitkiler vs.) son derece önemlidir. Aristo döneminde renk, büyüklük gibi özellikler yardımıyla yapılan sınıflandırma ve filogenetik ağaçlar, artık canlıların genomlarını (canlının tüm DNA bilgisi) karşılaştırarak, çok daha gerçekçi biçimde yapılmaktadır. Bu sınıflandırmayı yapan bilimadamları, genetik desenleri tanımak için genetik, takip etmek için istatistik, ve bunları bilgisayar ortamında organize edebilmek için bilgisayar mühendisliği bilen biyoinformatikçilerdir. Başka bir örnekte, mitokondrinin geçirmiş olduğu evrimsel basamakları anlamaya çalıştığınızı düşünün. Mitokondrinin zaman içinde geçirdiği değişimleri, küçük genetik izlerden takip ederek evrimsel hikayesine ulaşanlar, hem genetik bilen, hem de bu küçük izleri takip edebilecek kadar istatistik bilen bioinformatikçilerdir (Gray et al., 1999). Mitokondriyel DNA ile bakteri türlerinin genomunu karşılaştıran bilimadamları, endosimyiboza kanıt sunmuşlardır. Benzer biçimde türleşmeyi ve canlıların göç yollarını geriye doğru takip etmek, yani evrimin geri geri saymak, biyoinformatikçilerin uzmanlık alanına girmektedir.

endo

Mitokondrinin evrimi

Genetik veriyi endüstride nasıl kullanırız?
Küresel çapta en hızlı ilerleyen bir kaç sektörden biri, biyoteknolojidir. Biyoteknoloji sektörü biyolojik bilimlerin pek çoğundan faydalanır. Mesela, sıcaklığı yüksek ve asitli bir kraterdeki ekosistemden, bir çok farklı canlıyı içeren bir örnek aldığınızı düşünün. Aldığınız örnekten elde ettiğiniz toplam DNA’yı sekanslamak (metagenomik analiz) size örnekteki canlı türleri, ve değişik canlıların yüksek sıcaklık/düşük pH ile hangi genler yardımıyla başa çıktığına dair önemli ipuçları verir; hatta bu ortamda hayatta kalmalarına izin veren yeni genler keşfedebilirsiniz. Biyoteknoloji çalışmalarında orijinal gen keşfi hayati önem taşır. Yüksek sıcaklıkta kararlılığı yüksek polimeraz enziminden (PCR teknolojileri için gereklidir), selülozdan alkol üreten bakteriye kadar (biyo-yakıt teknolojileri için gereklidir) pek çok amaç için, biyoteknoloji firmaları ve devletler yeni gen keşfi ve gen sınıflandırmasına dev bütçeler ayırmaktadırlar (Biello, 2010).

Tıpta genetik bilgi nasıl kullanılır?
Genetik bilgi, türün bireyleri arasındaki çeşitlilik gösterir. Bu çeşitlilik adaptasyonu arttırdığı için türün hayatta kalma şansını güçlendirse de, bazı bireylerin bazı hastalıklara yatkın olmasına, veya bazı kalıtsal hastalıklarla doğmasına sebep olur. Görülen hastalıklar ile sorumlu gen veya sorumlu mutasyonlar arasındaki bağlantıyı kurabilmek için yoğun biyoinformatik çalışmaya ihtiyaç vardır. Bir insanın genomuna biyoinformatik analiz uygulayarak hangi hastalıkları taşıdığını veya hangi hastalıklara yatkın olduğunu tayin edebilirsiniz. Genetik bilimciler biyoinformatik teknikleri kendileri uygulayabildikleri gibi, biyoinformatik uzmanlarıyla beraber de çalışmaktadır. Yaygınlaşan sekanslama teknikleri günümüzde genetik tanının en sık kullanılan şekli olmuştur (Illumina 1000 dolarlık tüm genom sekanslama tekniğini yakın zamanda sundu). Türkiye’de ise genetik tanı sektörü oldukça gelişmiştir ve çevre ülkelerden yoğun talep görmektedir. Fakat belirttiğimiz gibi, 3 milyar bazlık veriye sahip olmak hiç bir işimize yaramaz. Bu devasa veriden anlamlı bilgileri, biyoinformatikçiler çıkarır.

Genetik veri türden türe ve canlıdan canlıya göre değiştiği gibi, çok hücreli canlıların değişik hücreleri arasında farklılık gösterir. En temel örnek üreme hücrelerinin arasındaki farklılıktır. Bir çiftin çocuklarının ¾’ü anne karnında kalıtsal bir hastalık yüzünden ölme riski taşıyorsa, yapay döllenme ile embriyoları laboratuvar ortamında elde edip, embriyoları genetik testten geçirip, sadece sağlıklı bebekleri ana rahmine yerleştirebilirsiniz (taramalı IVF). Bu yöntem başka pek ülkede olduğu gibi, Türkiye’de de başarı ile uygulanmaktadır. Ender görülen ve henüz tanımlanmamış hastalıklarla karşılaşılması durumunda, sorumlu kişinin önce genetik tanımlamayı yapması gerekir. Bu tür durumlar araştırma ve uygulamanın kesişim noktalarıdır, ve biyoinformatik çalışmalardan faydalanırlar.

Canlı içinde genetik farklılık gösteren en tehlikeli hücre grubu, kanser hücreleridir. Uzayan yaşam süresi ve artan kanserojen unsurlar sebebiyle günümüzde her 4 kişiden 1’i maalesef kanser ile karşılaşmaktadır. Kanser tedavisinde tümörün kökeni, evresi ve geçirdiği mutasyonlar hayati önem taşır. Kişiye özgü tıp ile, uygulanan tedavi tümörün özelliklerine göre tamamen değişmektedir. Tümörü tanımlamak ise, ıslak laboratuvarda hücre biyologlarının, kuru laboratuvarda biyoinformatikçilerin işidir. Uygulamada olan tümör tanımlama görevi, buzdağının sadece görebildiğimiz kısmıdır. Göremediğimiz kısmını su yüzüne çıkarmak için, tümörleri tanımlayacak uygun parametreler (biomarker) aranmaktadır. Bu araştırma süreci için, biyoteknoloji ve ilaç sektörünün önde giden bütün firmaları, ünlü enstitüler ve araştırma grupları muazzam bütçeler ve insan gücü kullanmaktadır. Mikroarray gibi deneylerle moleküler biyologların ve genetikçilerin başlattığı biomarker sürecini, bilgisayar ortamında biyoinformatikçiler tamamlamaktadır.

array

Meme, akciğer ve yumurtalık kanseri için, DNA metilasyonunu kullanarak biomarker araştırması

Ülkemizde, çoğunlukla biyoteknoloji araştırmaları ile beraber olarak, belli başlı biyoinformatik şirketleri mevcuttur; Genometri, PHI-Tech, HGM Biyoinformatik, AG Biyoinformatik, Done Genetik, Genomize. Uluslararası sularda ise öne çıkan bioinformatik firmalarından bir kaçı şöyledir: Celera Genomics (ABD, İnsan Genom Projesini gerçekleştirdi) Accelrys Inc. (ABD), Invitrogen (ABD), DNASTAR (ABD), Ingenuity Systems (ABD), Rosetta Biosoftware (ABD) Genedata (İsviçre), CLC bio (Danimarka), Biobase (Almanya), Biomax Informatics AG (Almanya), Inte:Ligand (Avusturya), Genostar (Fransa), Applied Maths (Belçika), Integromics (İspanya), Ocimum Bio Solutions (Hindistan), Simbiosys (Kanada), AstridBio (Macaristan), Cytogenomics (Japonya), Health Gene Technologies (Çin Halk Cumhuriyeti), Macrogen (Kore). Bunun dışında biyoinformatikçiler, ilaç şirketleri, araştırma laboratuvarları ve üniversiteler bünyesinde istihdam edilmektedirler. Yurt dışında iş imkanlarının ise Türkiye’ye oranla çok daha fazla olduğunu söyleyebiliriz.

Temel araştırmalarda biyoinformatik
Şimdiye kadar hastalık durumlarından bahsettik. Oysa bütün bilgimize rağmen hayat gizemini halen korumaktadır. Bir hücrenin nasıl işlediği ve bunun DNA molekülü tarafından nasıl kontrol edildiğine dair halen çok az bilgi sahibiyiz (Harvard Üniversitesi tarafından hazırlanmış aşağıdaki video hücre içine dair bilgimizin çoğunluğunu göstermektedir). 3.2 milyar baz uzunluktaki insan genomunun sahip olduğu yaklaşık 25,000 gen, moleküler biyologlar ve genetikçiler tarafından çeşitli açılardan incelenmektedir. Fakat bu 25,000 genin nasıl kontrol edildiğine, birbirleriyle nasıl bir ilişki içinde olduklarına, özetle nasıl hareket ettiklerine dair elimizde çok az ipucu var. Örneğin gebelik başladığı andan itibaren vücuttaki pek çok doku ve hücre türü bu olaya farklı tepkiler verir, ve gen ifadelerini uygun biçimde ayarlar. Genetik olarak tamamen aynı olan bu hücre gruplarının fizyolojik çıktılarındaki farklılık, tek tek genlerin değil, genetik yolakların, ağların ve sistemlerin koordinasyonun bir sonucudur. Bu açıdan, moleküler biyoloji ve genetik uzmanları yap-boz’un parçalarını (genleri) tek tek tanımlamakla görevliyse, bu parçaları bir araya getirip büyük resmi meydana çıkarmak biyoinformatikçilerin işidir. Bu tür genomik çalışmalar yapan pek çok biyoinformatikçi, gen ağlarını ve sistemleri tanımlayıp, bunların değişen çevresel etkilere verdikleri tepkiyi simüle etmektedirler.

Bunun dışında biyoinformatikçiler…
Burada verdiğimiz bir kaç örnek, biyoinformatikçilerin en yoğun çalıştığı alanlardır, fakat kat’a bununla sınırlı değildir. Son 10 yılda yaşanan gelişmeler göstermiştir ki, en hızlı ve etkili ilerleyen, devrim yaratır nitelikte projeler, enstitülerde veya özel şirketlerde büyük çalışma gruplarının yürüttüğü multidisipliner projelerdir. Projenin multidisipliner doğası gereği, örneğin sentetik biyoloji, biyomühendislik veya sibernetik araştırmalarında, genetikçiler, hücre biyologları, kimyacılar, mühendisler, biyoinformatikçiler hatta hekimler bir arada çalışır. Her iddialı proje yoğun miktarda verinin bulunması, yaratılması ve işlenmesini içerdiği için biyoinformatikçiler multidisipliner çalışmaların vazgeçilmez üyeleridir. Yanı sıra, Avrupa’da, Amerika’da ve Uzak Doğu’da bütün saygın enstitüler, bilimsel gruplara danışmanlık yapması için en az bir biyoinformatikçi işe almaktadırlar. Biyoinformatik eğitiminin en rutin kullanıldığı iş alanı budur.

Biyoinformatikçiler genetik veriyi işler; bu yüzden genetik temelleri çok iyi olmak zorundadır. Fakat yaptıkları iş prensip olarak diğer veri işleyen mühendisler ile aynıdır. Bu yüzden dünya çapında biyoinformatik eğitimi alıp arama motorlarında veya sosyal medyada çalışan örnekler bile mevcuttur. Bu açıdan, aslında biyoinformatik eğitimi size hayli geniş bir dünyanın kapılarını açacaktır.

Kaynaklar:
Biello, D. (2010, Mar 1, 2010). Biofuel from Bacteria. Scientific American , 1.
Gray, M. W. (1999). Mitochondrial Evolution. Science , Vol. 283 no. 5407 , 1476-1481.
Hogeweg, P. (2011, Mar 31). The Roots of Bioinformatics in Theoretical Biology. PLoS Comput Biol. , 7(3): e1002021.
McCutchan, T. F. (2008). Use of Malaria Rapid Diagnostic Test to Identify Plasmodium knowlesi Infection. Emerg Infect Dis. , Nov 2008; 14(11):, 1750–1752.