Math can help uncover cancer's secrets | Irina Kareva

Çeviri: Ali Maralcan Gözden geçirme: Figen Ergürbüz

I am a translator.

Ben bir çevirmenim.

I translate from biology into mathematics

Biyolojiyi matematiğe çeviririm

and vice versa.

ya da tam tersi.

I write mathematical models

Hücre büyümesi gibi

which, in my case, are systems of differential equations,

biyolojik mekanizmaları tanımlamak için,

to describe biological mechanisms,

diferansiyel denklemler kümesi olan

matematiksel modeller yazarım.

such as cell growth.

Essentially, it works like this.

Aslında bu şöyle işliyor:

First, I identify the key elements

Öncelikle, belli mekanizmaların

davranışlarına neden olduğunu düşündüğüm

that I believe may be driving behavior over time

of a particular mechanism.

anahtar elemanları bulurum.

Then, I formulate assumptions

Ardından, bu elemanların

birbirleriyle ve çevreleriyle nasıl etkileştikleri üzerine

about how these elements interact with each other

and with their environment.

varsayımlar geliştiririm.

It may look something like this.

Bunun gibi bir şey olur.

Then, I translate these assumptions into equations,

Sonra bu varsayımları denklemlere dönüştürürüm.

which may look something like this.

Bunun gibi bir şey çıkar.

Finally, I analyze my equations

En sonunda, denklemlerimi analiz ederim

and translate the results back into the language of biology.

ardından, bu sonuçları tekrar biyoloji diline çeviririm.

Matematiğin anahtar kavramlarından biri "modelleme"dir.

A key aspect of mathematical modeling

is that we, as modelers, do not think about what things are;

Biz modellemeciler cisimlerin ne olduğuna bakmayız,

we think about what they do.

ne yaptıklarına bakarız.

We think about relationships between individuals,

Biz bireyler arasındaki bağlantılara bakarız

whether they be cells, animals or people,

hücre, hayvan ya da insan olsunlar,

and how they interact with each other and with their environment.

birbirleriyle ve çevreleriyle nasıl etkileşime girdiklerine.

Let me give you an example.

Size bir örnek vereyim.

What do foxes and immune cells have in common?

Tilkiler ve bağışıklık hücrelerinin arasındaki benzerlik nedir?

They're both predators,

İkisi de avcıdır

except foxes feed on rabbits,

ama tilkiler tavşanları yer,

and immune cells feed on invaders, such as cancer cells.

bağışıklık hücreleri de kanserli hücreler gibi istilacıları.

But from a mathematical point of view,

Ama işe matematik açısından bakarsak

a qualitatively same system of predator-prey type equations

tilki ile tavşan arasındaki ve kanser ile bağışıklık hücreleri arasındaki

will describe interactions between foxes and rabbits

etkileşimleri, niteliksel olarak aynı yırtıcı-av...

and cancer and immune cells.

denklemler sistemi tanımlayacaktır.

Predator-prey type systems have been studied extensively

Yırtıcı-av sistemleri, bilimsel literatürde

in scientific literature,

yoğun biçimde çalışılır,

describing interactions of two populations,

birinin hayatta kalmasının, diğerini tüketmeye bağlı olduğu

where survival of one depends on consuming the other.

iki popülasyonun etkileşimlerini açıklamak için.

And these same equations provide a framework

Ve aynı denklemler, kanserin av, bağışıklık sisteminin

for understanding cancer-immune interactions,

avcı olduğu, kanser ile bağışıklık sisteminin

where cancer is the prey,

etkileşimlerini anlamak için

and the immune system is the predator.

bir çerçeve sunar.

And the prey employs all sorts of tricks to prevent the predator from killing it,

Ve av, avcının kendisini öldürmesini önlemek için, kamufle olmaktan,

ranging from camouflaging itself

avcının gıdasını çalmaya kadar

to stealing the predator's food.

her türlü hileyi kullanır.

This can have some very interesting implications.

Bunun oldukça ilginç sonuçları olabilir.

For example, despite enormous successes in the field of immunotherapy,

Örneğin, immünoterapi muazzam başarılarına rağmen

there still remains somewhat limited efficacy

iş, sert tümörlere geldiğinde

when it comes solid tumors.

etkisi hâlâ sınırlı.

But if you think about it ecologically,

Ama ekolojik bakımdan düşünürseniz

both cancer and immune cells --

kanser hücreleri de bağışıklık hücreleri de

the prey and the predator --

av ve avcı--

require nutrients such as glucose to survive.

yaşamak için glikoz gibi besinlere ihtiyaç duyuyor.

If cancer cells outcompete the immune cells for shared nutrients

Kanser hücreleri, tümör mikroortamında besin paylaşımında

in the tumor microenvironment,

bağışıklık hücrelerini yenerlerse

then the immune cells will physically not be able to do their job.

bağışıklık hücreleri görevlerini yapamayacaktır.

This predator-prey-shared resource type model

Bu yırtıcı-av kaynak paylaşımı modeli

is something I've worked on in my own research.

kendi araştırmamda üzerinde çalıştığım bir şey.

And it was recently shown experimentally

Ve son deneyler gösterdi ki,

that restoring the metabolic balance in the tumor microenvironment --

tümör ortamında metabolik dengeyi yeniden kurmak

that is, making sure immune cells get their food --

yani, bağışıklık hücrelerinin gıdalarını almalarını sağlamak

can give them, the predators, back their edge in fighting cancer, the prey.

onlara -avcılara-, kanserle savaşta avantajlarını geri veriyor.

This means that if you abstract a bit,

Yani biraz soyut yaklaşırsanız,

you can think about cancer itself as an ecosystem,

kanseri bir ekosistem olarak düşünebilirsiniz,

where heterogeneous populations of cells compete and cooperate

farklı hücre topluluklarının barınma ve yemek için

rekabet ettiği ve işbirliği yaptığı,

for space and nutrients,

interact with predators -- the immune system --

avcılarla -yani bağışıklık sistemi- etkileştiği,

migrate -- metastases --

göç ettiği -- yayıldığı (metastaz) --

all within the ecosystem of the human body.

insan vücudunun ekosistemi içerisinde bir ekosistem.

And what do we know about most ecosystems from conservation biology?

Peki koruma biyolojisinden, ekosistemlerin çoğu hakkında öğrendiğimiz nedir?

That one of the best ways to extinguish species

Türleri sonlandırmanın en iyi yollarından birisi,

is not to target them directly

doğrudan onları değil

but to target their environment.

bulundukları ortamı hedef almaktır.

And so, once we have identified the key components

Ve böylece, tümör ortamının anahtar bileşenlerini

of the tumor environment,

bir kez belirledik mi,

we can propose hypotheses

hipotezimizi önerebiliriz

and simulate scenarios and therapeutic interventions

sonra senaryoları ve iyileştirici müdahaleleri

all in a completely safe and affordable way

tamamen güvenli ve ucuz bir biçimde simule edebiliriz

and target different components of the microenvironment

sonra da benim ve sizin gibi ev sahiplerine zarar vermeden

in such a way as to kill the cancer without harming the host,

kanseri öldürmek için, mikroortamın farklı bileşenlerini

such as me or you.

hedef alabiliriz.

And so while the immediate goal of my research

Ve böylece araştırmamın öncelikli hedefi

is to advance research and innovation

araştırmayı ve innovasyonu sürdürmek

and to reduce its cost,

ve maliyeti azaltmak iken,

the real intent, of course, is to save lives.

asıl amaç, tabii ki, hayatları kurtarmak.

And that's what I try to do

Matematiksel modellemeyi, biyolojiye

through mathematical modeling applied to biology,

ve özellikle de ilaç geliştirmeye uygulayarak

and in particular, to the development of drugs.

yapmaya çalıştığım şey tam olarak bu.

It's a field that until relatively recently has remained somewhat marginal,

Yakın zamana kadar nispeten bir şekilde marjinal kalmış bir alan,

but it has matured.

ama olgunlaştı.

And there are now very well-developed mathematical methods,

Ve şimdi çok gelişmiş matematiksel yöntemler,

a lot of preprogrammed tools,

önceden programlanmış bir sürü araç,

including free ones,

ücretsiz olanlar dâhil

and an ever-increasing amount of computational power available to us.

ve giderek artan miktarda bilgisayar gücümüz var.

The power and beauty of mathematical modeling

Matematiksel modellemenin gücü ve güzelliği

lies in the fact that it makes you formalize,

bildiğimizi düşündüğümüz şeyleri

in a very rigorous way,

çok titiz bir şekilde formülize etmemizi

what we think we know.

sağlamasında yatıyor.

We make assumptions,

Varsayımlar yapıyoruz,

translate them into equations,

bunları denklemlere dönüştürüyoruz,

run simulations,

simülasyonları çalıştırıyoruz,

all to answer the question:

hepsi şu soruya cevap vermek için:

In a world where my assumptions are true,

Varsayımlarımın doğru olduğu bir dünyada,

what do I expect to see?

ne görmeyi bekliyorum?

It's a pretty simple conceptual framework.

Oldukça basit bir kavramsal çerçeve.

It's all about asking the right questions.

Tamamen doğru soruları sormakla ilgili.

But it can unleash numerous opportunities for testing biological hypotheses.

Ama biyoloji hipotezlerini test etmek için sayısız fırsatlar sağlıyor.

If our predictions match our observations,

Tahminlerimiz gözlemlerimizle uyuşursa

great! -- we got it right, so we can make further predictions

harika! -- doğru yoldayız, modelin şu ya da bu yönünü değiştirip

by changing this or that aspect of the model.

yeni tahminlerde bulunabiliriz.

If, however, our predictions do not match our observations,

Ancak tahminlerimiz gözlemlerimizle uyuşmuyorsa

that means that some of our assumptions are wrong,

bu bazı varsayımlarımızın hatalı olduğu anlamına gelir

ve altta yatan biyolojinin anahtar mekanizmalarını

and so our understanding of the key mechanisms

of underlying biology

kavrayışımızın hâlâ eksik

is still incomplete.

olduğu anlaşılır.

Luckily, since this is a model,

Neyse ki, bu bir model olduğundan

we control all the assumptions.

tüm varsayımları kontrol ederiz.

So we can go through them, one by one,

Üzerlerinden tek tek gidebilir,

identifying which one or ones are causing the discrepancy.

hangisi ya da hangilerinin tutarsızlığa neden olduğunu tespit edebiliriz.

And then we can fill this newly identified gap in knowledge

Ve sonra bu yeni tespit ettiğimiz bilgi açığını,

using both experimental and theoretical approaches.

deneysel ve teorik yaklaşımlar kulanarak doldurabiliriz.

Of course, any ecosystem is extremely complex,

Tabii ki, her ekosistem son derece karmaşıktır

and trying to describe all the moving parts is not only very difficult,

ve bütün hareketli şeyleri açıklamaya çalışmak çok zor olmakla kalmayıp

but also not very informative.

her zaman bilgilendirici de değildir.

There's also the issue of timescales,

Ayrıca bir de zaman skalası sorunu var,

because some processes take place on a scale of seconds, some minutes,

çünkü bazı işlemler saniyeler içerisinde gerçekleşir, bazıları dakikalar

some days, months and years.

bazıları ise günler, aylar, hatta yıllar içerisinde.

It may not always be possible to separate those out experimentally.

Bunları deneysel olarak ayırt etmek her zaman mümkün olmayabilir

And some things happen so quickly or so slowly

ve bazı şeyler çok hızlı ya da çok yavaş yaşandığı için

that you may physically never be able to measure them.

onları fiziksel olarak ölçmeniz asla mümkün olmayabilir.

But as mathematicians,

Ama matematikçiler olarak

we have the power to zoom in on any subsystem in any timescale

herhangi bir altsistemde, herhangi bir zaman aralığına zoom yaparak,

and simulate effects of interventions

bu zaman aralığında gerçekleşen

that take place in any timescale.

müdahalelerin etkilerini simule etme gücümüz var.

Of course, this isn't the work of a modeler alone.

Tabii ki, bu sadece modelleme yapanın işi değil.

It has to happen in close collaboration with biologists.

Biyologlarla da yakın işbirliğiyle yapılmalı.

And it does demand some capacity of translation

Ve bir çeviri kapasitesi gerektirir

on both sides.

her iki taraf için de.

But starting with a theoretical formulation of a problem

Ama bir problemin teorik formülasyonuyla başlamak;

can unleash numerous opportunities for testing hypotheses

hipotezleri test etmek, senaryoları ve iyileştirici müdahaleleri

and simulating scenarios and therapeutic interventions,

güvenli bir şekilde simule etmek için

all in a completely safe way.

sınırsız fırsat sunar.

It can identify gaps in knowledge and logical inconsistencies

Bu da, bilgideki eksiklikleri ve mantıksal tutarsızlıkları tespit etmemize

and can help guide us as to where we should keep looking

ve nereye bakmamız gerektiğini ve çıkmazın nerede olduğunu

and where there may be a dead end.

görmemize yardım edebilir.

In other words:

Başka bir deyişle:

mathematical modeling can help us answer questions

matematiksel modelleme, insanların sağlıklarını doğrudan etkileyen

that directly affect people's health --

hatta her insanın sağlığını etkileyen

that affect each person's health, actually --

soruları cevaplamaya yardım eder.

because mathematical modeling will be key

Çünkü matematiksel modelleme kişiselleştirilmiş ilaçlar

to propelling personalized medicine.

geliştirmenin anahtarıdır.

And it all comes down to asking the right question

Ve bunların hepsi gelip doğru soruyu sormaya dayanıyor

and translating it to the right equation ...

ve onu doğru denkleme çevirmeye

and back.

ve sonra yeniden.

Thank you.

Teşekkürler.

(Applause)

(Alkışlar)