Labmedya - Laboratuvar ve Sağlık Gazetesi

Sayın Buyrukbilen; kısaca sizi tanıyabilir miyiz? Argenit serüveniniz nasıl başladı?

Kadıköy doğumluyum. Evliyim ve 2 oğlum var. Medikal sektörü bizde aile mesleği. Rahmetli Babam Günay Buyrukbilen ve hatta büyük dayım Avni İncekara, Türkiye’de Medikal sektörünün öncü isimleriydiler. Ben sanırım sektörde ailemden 3. jenerasyonu temsil ediyorum. Kaçınılmaza uygun olarak, üniversitede tıbbi biyokimya eğitimi aldım. Bu mesleğin içine doğmuşum aslında. Yıllarca aile şirketinde uluslararası markaları ülkemizde temsil ettikten sonra yerli ve milli sistemler geliştirme sevdası ile birbirinden değerli iki ortağımla birlikte Argenit serüvenimiz başladı.

Genetik ve patoloji bölümlerinin ihtiyacı olan görüntüleme sistemlerini Türkçe dil desteğine sahip yazılımlar ile geliştiren tek firma olan Argenit’in kuruluş öyküsünden biraz bahseder misiniz?

Ekibimiz ile 1999 yılından bu yana mikro görüntüleme ve analiz sistemleri geliştiriyoruz. 2009 yılında İTÜ Teknopark ekosistemine girerek ilk TÜBİTAK projemize imza atıp, genetikte yaygın olarak kullanılan kromozom analiz sistemlerini ilk defa yerli sistemler olarak geliştirdik. Daha sonra otomatik metafaz bulucu sistemler ve dijital patoloji için hizmet veren tarayıcılar, yapay zeka algoritmaları ve DNA kitleri geliştirerek genetik ve patolojiye yönelik ürün yelpazemizi genişlettik.

Dr. Abdulkerim Çapar, Cengiz Kaan Sakkaf ve Burak Buyrukbilen olarak üç ortaklı bir yapı ile yaklaşık 20 kişilik bir çekirdek Ar-Ge ekibinin öncülük ettiği ve farklı disiplinlerde uzman, profesör ve doçentlerden oluşan 24 kişilik bir danışmanlar kurulu ile İTÜ Teknopark bünyesinde yapay zeka tabanlı medikal yüksek teknoloji ürünleri tasarlayıp geliştiriyoruz. 20 yılı aşkın sürede ikisi uluslararası olmak üzere 12 proje ürettik ve üretmeye devam ediyoruz. Eş zamanlı olarak bünyesinde bulunduğumuz İstanbul Teknik Üniversitesinde birçok araştırmacıya tez konusu olacak akademik çalışmaları da eş zamanlı olarak yürütüyoruz. 

Geliştirdiğimiz sistemler ve DNA kitleri, ülkemizde olduğu kadar birçok Orta Doğu ülkesinde ve Türki Cumhuriyetlerinde kullanılıyor. Genetik ve kanser patolojisi tanısı gibi ulusal anlamda kritik öneme sahip bir teknoloji grubunu, yerli olarak ülkemizde geliştirme misyonu ile yola çıktık ve bu yolda ilk hedefimize ulaştık. Hedeflerimize ulaştıkça daha güzel noktalara ulaşabileceğimiz yeni alanlar olduğunu görüyoruz. Bu nedenle geliştirmeye, üretmeye, hekimlerimize hizmet etmeye devam ediyoruz.

Genetik incelemeleri dijitalleştirerek ülkemize büyük katkı sağladınız. Üstelik hastalıkların genetik profillendirmesinde yüzde 99,9 gibi büyük bir başarı yakaladınız. Bu başarıya dair neler söylersiniz? Sizce başarının sırrı nedir? 

Geliştirdiğimiz yapay zeka destekli analiz sistemleri, hekimlerin tanı vermesini hızlandıran ve kolaylaştıran bir alt yapı üzerine tasarlanıyor. Normalde bir hekim hastadan alınmış biyopsi parçası ya da genetik tanı için alınmış bir kan örneği üzerinden elde edilen görüntüleri tecrübesi ve birikimleri doğrultusunda değerlendirir. Bizim geliştirdiğimiz algoritmalar sayesinde ise görüntüler hekime ulaşmadan önce gerçekleşen iyileştirme, düzenleme ve hatta bir ön tanı ile ölçeklenebilir hale getirilerek tekrarlanabilir nicel bir analiz ile teşhiste hekime yardımcı oluyor. Bu destek hekime hem hızlı tanıya gitme imkanı veriyor hem de verdiği tanının sayısal bir veri ile desteklenmesini sağlıyor. Böylelikle verilen tanının tekrarlanabilirliği artmış oluyor. Dolayısıyla hekim bir tanı verdiğinde bu ispatlanabilir ve ölçülebilir verilerle desteklenmiş oluyor.

Özellikle son geliştirilen yapay zeka algoritmaları ile kanser vakalarında hasta örnekleri hekimlerin daha önüne düşmeden malignite yani kötü huylu tümörle ilgili yapay bir ön tanı verilebiliyor. Böylelikle hekimlerimiz doğru tanıya en hızlı şekilde ulaşıyor. 

Yerli AR-GE gücüyle ve üniversite-sanayi iş birliğiyle sadece yurt dışından temin edilebilen yüksek teknolojili sistemler tasarlıyorsunuz. Bugüne kadar gerçekleştirdiğiniz TÜBİTAK projeleriniz neler?

Son 14 yılda 2 tanesi Avrupa Birliği Destekli, 10 tanesi TÜBİTAK destekli olmak üzere toplam 12 Ar-Ge Projesi ürettik. Tabi burada önemli husus, Ar-Ge projesi geliştirmenin yanında geliştirdiğiniz gerçekleştirdiğiniz her proje bir sistem olarak pazarda müşteri bulabiliyor mu? Sahada bir karşılığı var mı? Talep yaratıyor mu? 

Gururla söyleyebilirim ki, hiçbir projemiz Ar-Ge prototipi olarak masada kalmadı. Her bir proje çıktımız, bir sistem olarak hekimlerimiz tarafından kabul gördü, yıllardır kullanılıyor.

İlk projemiz ile ülkemizde halen tek olan yerli “Kromozom Analiz Sistemleri”ni geliştirdik. 

Bir sonraki projemiz ile tamamen otomatik olarak tanıya giden “Sitogenetik Metafaz Bulucu Sistemleri”ni tasarladık.

Üçüncü projemiz ile genetiğin ve kanser patolojisinin olmazsa olmaz tanı yöntemi olan “FISH Analiz Sistemleri”ni yerlileştirdik.

Yerli FISH Analiz Sistemlerimizi geliştirdikten sonra sistemlerin önemli ve pahalı bir sarf kalemi olan FISH Probu, DNA Tanı Kitlerinin de yerli olarak geliştirilmesi için büyük bir çalışma başlattık ve bir TÜBİTAK projesi desteği ile bünyemizde Hücre Kültürü Laboratuvarlarımızı kurarak yerli DNA tanı kitlerimizi de geliştirmeye başladık.

Bu proje ile Türkiye’de ilk defa yerli gen klon kütüphanesinin de girişimleri gerçekleşmiş oldu.

2015 yılında 5. projemiz ile Türkiye’de ilk defa patolojiyi dijitale taşıyan yerli dijital patoloji sistemlerimizi geliştirdik. Kendi öz alogaritmalarımızla yerli tarayıcılarımızı tasarladık ve ürettik.

Patoloji tarama sistemlerimizi geliştirdikçe, dijitalleşen patoloji süreçleri ile yapay zeka üzerinde hekimlerimizin tanı vermesine yardımcı olan onlarca alogaritma geliştirdik ve geliştirmeye devam ediyoruz. Meme kanserinden, akciğer kanserine kadar onlarca farklı tipte kanserin tanısı ve derecelendirmesi için sürekli yeni yapay zeka sistemleri tasarlıyoruz.

Tüm laboratuvar verilerini dijitale taşıyorsunuz. Bu oldukça önemli bir husus. Bulut tabanlı sistemler ile uzaktan tanı koyma imkanını nasıl sağlıyorsunuz, biraz detaylandırabilir misiniz?

Dijital patoloji ve genetikte verilerin dijitalleşmesi, yani sayısallaşması, hem yapay zeka alogaritmalarının geliştirilmesinin önünü açtı hem de hekimler arası bilgi alışverişini, konsültasyon ve hekim uzmanlık süreçlerini hızlandırdı. 

Şöyle örnek vereyim, patoloji süreçlerini ve örneklerini tarama sistemleri ile dijitalleştirdiğimizde gördük ki artık patologlar biyopsi parçalarını kargo ile göndermiyorlar, internet üzerinden dijital görüntüleri paylaşıyorlar. Ya da frozen sırasında ihtiyaç duyulan uzman hekim görüşleri anında alınabiliyor.

Keza genetik süreçlerimizde de aynı şekilde, özellikle sitogenetikte çok değerli olan tecrübeli genetik analizörün internet üzerinden kromozom analizlerini yapabiliyor olması, hekimlerin yerden ve mekândan bağımsız olarak istedikleri yerden çalışabiliyor olması tanılarda hem hızı hem de kaliteyi arttırdı. Özellikle pandemi sürecinde gördük ki, uzman hekimlerin internet üzerinden tecrübelerini kullanabilir olmaları, çok daha fazla hastaya faydalı olmalarını sağladı. 2016 yılında geliştirdiğimiz EasyPath cloud platformu bu yönü ile son dönemde hekimlerimizin eli ayağı oldu.

Genetik hastalıkların tanısında "altın standart" olarak nitelendirilen yüksek teknolojili kromozom analiz sistemi üretiyorsunuz. Ve tabi ki bir diğer önemli konu dijital patoloji. Bu ikisi hakkında biraz ayrıntı verebilir misiniz?  

Kromozom Analizi ve NGS genetik tanının iki altın standardı dediğiniz gibi. Kromozom analiz sistemlerimiz 2009 yılından bu yana genetik uzmanlarımız tarafından kullanılmaktadır. Gururla söyleyebilirim ki, Türkiye’de hastalara verilen Sitogenetik tanıların %65’i Argenit’in geliştirdiği sistemlerden tarafından raporlanmaktadır. Önemli noktalardan bir tanesi de milli genetik verilerimizin yurt içinde kalması. Günümüz teknolojilerinde bu tip genetik tanı sistemleri bulut paylaşımı üzerinden devamlı üretici merkezleri ile iletişim halinde ve bu durum geleceğimiz için büyük bir risk barındırıyor. Bir diğer önemli konu da tabi ki, böyle hassas ve yüksek maliyetleri olan bir konuda dışa bağımlılığımızı bitirmek.

Dijital patoloji ise tüm dünyanın henüz daha yeni tanıştığı bir teknoloji, rutin patoloji süreçlerine yeni yeni entegre olan bir sistem. Tüm dünya ile eş zamanlı olarak yerli ve milli imkanlar ile geliştirdiğimiz dijital patoloji sistemlerimiz ile patolojik verilerin dijitalleşmesinde öncü olduk. Bu süreç, kanser tanı ve tedavi süreçlerinde kritik belirleyici öneme sahip olacak gelecekte. Şu an patologların gözleri ve birikimleri ile göreceli olarak verdiği tanılar, artık yapay zeka tabanlı dijital tanılar ile desteklenmeden hastanın tedavi süreçleri belirlenemeyecek. Bu iki teknoloji kanser tanı ve tedavileri için kilit rol üstlenecek gelecekte.

Yapay zeka destekli görüntüleme sistemlerini yerli kaynaklar ile üretiyorsunuz. Böylece hekimlerin de işini kolaylaştırıyorsunuz. Ancak asıl önemli nokta: Hastaya erken teşhis konulmasını ve doğru tedavinin uygulanmasını sağlıyorsunuz. Bu konunun önemi hakkında neler söylersiniz?

Erken teşhis hiç kuşkusuz kanser tedavisinde en önemli kriter. Dijital patolojide geliştirdiğimiz yapay zeka alogaritmaları, patolojik tanı süreçlerini önemli ölçüde kısaltıyor. Erken teşhisin yanı sıra kanser tipi, derecesi ve vücudun kansere verdiği tepkinin belirlenmesi tedavideki başarı şansını oldukça yukarı çekiyor. Özellikle yapay zeka ile donatılmış sistemler ile göreceli olmayan, kantitatif kriterler ile doğrulanmış tanılar çok daha özelleşmiş tedavilerin önünü açacak ve bireysel tıp ve daha da ötesi, tamamen kişiye özel ilaçların tasarlanmasını sağlayacaktır.

Genetik tanı ise kanser tanısına bambaşka bir boyut katmıştır günümüzde. Şu an ki teknoloji ile anne karnındaki bebeğin genetik profiline bakarak hangi kanser tipine ne kadar yatkın bir yapısı olduğunu tahmin etmemiz mümkün. Biraz korkutucu belki ama gelecekte yapay zekalı sistemler, bize çok daha kritik bilgileri, çok daha önce verecek. Bu teknolojilere ülkece hazır olmamız gerekli.

Yapay zeka, uzman bilgi ve deneyimi ile birleştiğinde tanı ve tedavide harikalar yaratıyor. Siz de genetik tanıda yerli yapay zeka sistemi geliştirip kullanan nitelikli bir şirketsiniz. Argenit etiketi taşıyan sistemleri dünyada hangi ülkeler kullanıyor? 

Her yapay zeka algoritmasının arkasında ciddi bir veri havuzu yatıyor. Bu veri havuzundaki her verinin doğruluğunun kesinleşmiş olması gerekiyor. Konu sağlık verisi olduğunda, veriye ulaşmak ulaşılan verinin doğruluğunu teyit etmek ciddi bir süreç. Bizler her bir algoritmamız için o konuda uzmanlaşmış bir hastane ile irtibata geçiyoruz. Örnek vermek gerekirse; akciğer kanseri ile ilgili bir algoritma geliştirilecekse mutlaka bir göğüs hastalıkları hastanesinin arşivine ulaşmaya çalışıyoruz. Hasta arşivlerinin uygunluğunu kontrol ediyoruz. Uzman hekimlerimize proje detaylarını sunarak kabul etmeleri halinde o hastanenin etik kuruluna başvurularımızı yapıyoruz. Tabii bu uzun ve meşakkatli bir süreç. Gerekli izinlerin alınması aylar alabiliyor. Tüm hekimlerimiz ve devlet hastanelerinin idari sorumluları, yapılacak işi detaylıca izah ettiğimizde kurallara ve etik ilkelere uygun olduğunu belgelediğimizde sonsuz destekleri ve yardımları oluyor. Bu konuda tüm hekimlerimize minnettarız. Şimdiye kadar onlarca defa kapılarını çaldık ve gönülden destek verdiler, vermeye de devam ediyorlar. Çünkü artık biliyorlar ki ulusal olarak biz de genetik tanıda ve dijital patolojide varız. Bu topraklarda da yapay zeka teknolojileri üretilebiliyor. Veri havuzuna ulaşarak bu verileri sayısallaştırabilmek için yurt dışında Ar-Ge firmaları çok ciddi bütçeler ayırıyor. Yüksek maliyetlerin yanı sıra yurt dışındaki hastaneler arşiv kapılarını Ar-Ge firmalarına çoğu zaman açmıyorlar. Ülkemizdeki hekimlerin ve Sağlık Bakanlığımızın yurt dışına göre sağlık araştırmalarında çok daha vizyoner ve ileri görüşlü olduğunu söyleyebilirim. 

Geliştirdiğimiz sistemleri başta İran, Azerbaycan gibi yakın coğrafya ülkelerinde hekimlerine kurduk. Şimdi Tunus, Polonya, İngiltere, Vietnam gibi birçok kullanıcımız var.

Lösemi, down sendromu ve özellikle kanser hastalığının erken teşhisi için etkili çözümler geliştiriyorsunuz. Üstelik bunları yerli yazılımla tespit ediyorsunuz. Şirket olarak gelecek planlarınızdan biraz bahseder misiniz? Ne gibi yenilikler hedefliyorsunuz? 

Öncelikli olarak sitogenetik sistemlerimizdeki başarımızı moleküler genetik sistemlerimiz ile de perçinleyeceğimiz NGS raporlama sistemlerimizi pazara sunmayı planlıyoruz 2025 yılına kadar. Bu bize tüm genetik laboratuvarının ihtiyaçlarını tek bir çatı altında karşılayabilen bir yapı oluşturacak. Ki bu dünyada olmayan bir çözüm. Hali hazırda genetik analiz sistemleri olarak, bir elin parmaklarını geçmeyen üretici sayısı var dünyada. Sitogenetik ve moleküler genetik sistemlerinin ve kitlerinin Ar-Ge ve üretimini tek çatı altında birleştirerek dünyada bir ilk olmak öncelikli hedefimiz.

Dijital patolojide yepyeni yapay zeka algoritmaları ile yeni sistemler geliştirerek; smear taramadan nöropatolojiye kadar geniş yelpazeden hizmetler sunan yeni sistemlerimizi her yıl sahada göreceğinize şüpheniz olmasın.

Son olarak; dijitalleşme tıp ve sağlık pratiğimizi sadece uygulama alanında değil, temel uygulama felsefesi bakımından da derinden etkiliyor. “Dijital sağlık” size ne ifade ediyor? Gelecekte bu anlamda neler bizi bekliyor?

Genetik testler yaygınlaştıkça anladık ki her insanın hastalığı kendine özgü oluyor. Her hastalığın tanısı, tedavisi, ilacı ve dozajı gün geçtikçe hastaya özel olmaya başladı. Bu da ileride bireysel tedavinin daha yaygın hale geleceğini gösteriyor. 

Birçok hastalık henüz semptom vermeden genetik testler ile teşhis ediliyor. Şu an anne karnındaki bebeğin doğmadan önce genetik tanı ile ileride meme kanseri, akciğer kanseri ya da kolon kanseri olma riski yüzdesel olarak hesaplanabiliyor. Bu durum sadece sağlık alanında değil birçok alanda kuralların değişmesine sebep olacak. İleride sağlık sigortası yaptırmak istendiğinde sigorta firması genetik test talep edebilir ve yatkın olunan hastalıkları poliçe dışı bırakabilir. Etik değerlerimizi tekrar gözden geçireceğimiz bir geleceğe yürüyoruz. Bu yolda yürürken Argenit olarak her gün yeni bir motivasyonla “bugün sağlık için ne yapabiliriz?” diye işe başlıyoruz.