Oligoastenoteratozoospermi Sendromunda Sperm Fonksiyonlarının ve Moleküler Biyobelirteçlerin Derin Öğrenme ile Analizi

Erkek infertilitesi, genetik, epigenetik ve çevresel faktörlerin etkileşimi sonucu ortaya çıkan, tanı ve tedavi süreçlerinde bilgi boşlukları bulunan bir durumdur. Oligoastenoteratozoospermi (OAT) sendromu, sperm sayısının azalması, hareket bozuklukları ve morfolojik anormalliklerle karakterize olup erkek infertilitesinin önemli nedenlerinden biridir. Mevcut semen analiz yöntemleri, OAT sendromunun moleküler mekanizmalarını tam olarak açıklayamamaktadır. Bu proje, OAT sendromuna sahip bireylerde sperm fonksiyonlarını moleküler düzeyde inceleyerek yeni biyobelirteçler keşfetmeyi ve bu biyobelirteçleri sperm hareketliliği, canlılığı ve morfolojisi ile ilişkilendirerek derin öğrenme algoritmalarıyla analiz etmeyi amaçlamaktadır. RNA-Seq tabanlı transkriptomik veriler, protein ekspresyon seviyeleri ve sperm hareket/morfoloji dinamikleri entegre edilerek infertilite araştırmalarına yenilikçi bir bakış açısı kazandırılacaktır. Proje beş iş paketinden oluşmaktadır. Birinci aşamada, Dünya Sağlık Örgütü kriterlerine göre infertil ve fertil kontrol grupları oluşturulacaktır. Katılımcıların tıbbi geçmişleri değerlendirilecek ve klinik dışlama kriterleri uygulanacaktır. İkinci aşamada, her iki gruptan kan ve semen örnekleri alınarak fertilite ile ilişkili biyokimyasal, glisemik, lipid ve inflamatuar parametreler analiz edilecektir. Sperm hareketliliği ve morfolojisi bağımsız araştırmacılar tarafından değerlendirilecek ve video kaydı alınacaktır. Üçüncü aşamada, sperm hücrelerinden total RNA izolasyonu ve akabinide RNA sekanlama yapılarak gen ekspresyon profilleri belirlenecektir. Diferansiyel ekspresyon analizi ile hasta ve kontrol grupları arasında anlamlı farklılık gösteren mRNA ve lncRNA'lar tespit edilecektir. Dördüncü aşamada, RNA-Seq verilerinden seçilen genlerin ekspresyon seviyeleri RT-PCR ile doğrulanırken, protein kodlayan genlerin translasyon ürünleri Western blot yöntemiyle analiz edilecektir. Beşinci aşamada, tüm biyolojik veriler derin öğrenme algoritmalarıyla entegre edilerek yapay zeka tabanlı bir karar destek sistemi geliştirilecektir. Sperm hareketliliği, canlılığı ve morfolojisi ile gen ekspresyon profilleri arasındaki ilişkiler analiz edilerek, OAT sendromunun moleküler mekanizmalarına dair yeni öngörüler elde edilecektir. Yapay zeka modelleri, gen ekspresyon profilleri ile sperm parametreleri arasındaki kompleks ilişkileri değerlendirerek OAT sendromuna özgü biyobelirteçleri tanımlayacak ve tanı doğruluğunu artıracaktır. Proje ayrıca araştırmacıların yetişmesine katkı sağlayacaktır. RNA-Seq, RT-PCR, Western blot, biyoinformatik ve derin öğrenme gibi ileri tekniklerin uygulanması, genç araştırmacılara bu alanda deneyim kazandıracaktır. Çalışmanın bulguları, RNA sınıfları ve proteinlerin infertilite üzerindeki etkisini inceleyen gelecekteki araştırmalara zemin oluşturabilir ve genetik temelli infertilite tedavilerine katkı sağlayabilir. Sonuç olarak, bu proje OAT sendromunun sperm fonksiyonları üzerindeki moleküler etkilerini ortaya çıkararak tanı ve tedavi süreçlerine bilimsel bir çerçeve sunacaktır. Yapay zeka destekli analizlerle klinik uygulamalara katkı sağlamayı hedefleyen bu çalışma, infertilite tanısı için karar destek sistemi geliştirilmesine yönelik yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır.