Alternatif Test Modelleri ve Dijital Toksikoloji
Sağlıkta Yapay Zekâ Uygulamaları, Abdurrahman Aksoy,Cangül Keskin, Editör, Türkiye Klinikleri Yayınevi, Ankara, ss.68-85, 2026
- Yayın Türü: Kitapta Bölüm / Araştırma Kitabı
- Basım Tarihi: 2026
- Yayınevi: Türkiye Klinikleri Yayınevi
- Basıldığı Şehir: Ankara
- Sayfa Sayıları: ss.68-85
- Editörler: Abdurrahman Aksoy,Cangül Keskin, Editör
- Ondokuz Mayıs Üniversitesi Adresli: Evet
Özet
Deney hayvanlarının bilimsel araştırmalarda kontrollü ve etik kullanımı, 18. yüzyıldan bu yana tartışılan temel bir konu olmuştur. Bu kapsamda 1959 yılında Russell ve Burch tarafından tanımlanan 3R ilkeleri (Replacement, Reduction, Refinement), hayvan deneylerinde daha insancıl ve sorumlu bir yaklaşımın temel çerçevesini oluşturmuştur. Araştırmaların şeffaflığını ve bilimsel güvenilirliğini artırmak amacıyla yayımlanan çeşitli kılavuzlar sayesinde, deney hayvanlarının kullanımına yönelik raporlama standartları daha sistematik ve denetlenebilir bir yapıya kavuşmuştur. Buna rağmen, hayvan modellerinin insan fizyolojisini ve hastalık süreçlerini her zaman tam olarak yansıtamaması ve klinik geliştirme sürecinde ilaç adaylarının büyük bir kısmının başarısız olması, daha öngörücü, etik ve insan biyolojisine uygun alternatif yöntemlere olan ihtiyacı belirgin şekilde artırmıştır. Bu bağlamda yapay zekâ (YZ) ve dijital toksikoloji yaklaşımları, hayvan kullanımını azaltma potansiyeli taşıyan başlıca stratejiler arasında değerlendirilmektedir. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları, büyük ve karmaşık biyolojik veri setlerini analiz ederek ilaç adaylarının toksisite profillerini önceden tahmin edebilmektedir. Özellikle hücre kültürü (HK) sistemlerinin otomasyonu, Organ-on-a-Chip yöntemi ve üç boyutlu doku mühendisliği uygulamaları ile entegre edildiğinde, insan organ fonksiyonlarının mikro ölçekte daha gerçekçi şekilde modellenmesine olanak sağlamaktadır. Ayrıca biyoinformatik temelli ''Dijital İnsan'' modelleri, cerrahi müdahalelerin ve farmakolojik etkilerin sanal ortamda test edilmesini mümkün kılarak deneysel süreçleri önemli ölçüde hızlandırmaktadır. Sonuç olarak, geleneksel in vivo yaklaşımlardan in vitro ve in silico yöntemlere geçiş yalnızca etik bir zorunluluk değil, aynı zamanda daha hızlı, daha düşük maliyetli ve daha yüksek öngörü gücüne sahip bilimsel bir dönüşümdür. Yapay zekâ destekli yeni yöntemler, ilaç geliştirme ve toksisite değerlendirme süreçlerini insan biyolojisiyle daha uyumlu, güvenilir ve verimli bir yapıya taşıyarak biyomedikal araştırmalarda yeni bir dönemin kapılarını aralamaktadır.
The controlled and ethical use of experimental animals in scientific research has been a central topic of debate since the eighteenth century. In this context, the 3R principles - Replacement, Reduction, and Refinement - defined by William Russell and Rex Burch in 1959, established the fundamental framework for a more humane and responsible approach to animal experimentation. Through the publication of various guidelines aimed at enhancing the transparency and scientific reliability of research, reporting standards for the use of experimental animals have become more systematic and subject to greater oversight. Nevertheless, the inability of animal models to consistently and fully replicate human physiology and disease processes, together with the high attrition rates of drug candidates during the clinical development process, has substantially increased the need for more predictive, ethically sound, and human-relevant alternative methodologies. In this context, artificial intelligence (AI) and digital toxicology approaches are regarded among the principal strategies with significant potential to reduce the use of animals in research. Machine learning and deep learning algorithms are capable of analysing large and complex biological datasets to predict the toxicity profiles of drug candidates in advance. In particular, when integrated with automated cell culture systems, Organ-on-a-Chip technologies, and three-dimensional tissue engineering applications, these approaches enable more realistic micro-scale modelling of human organ functions. Furthermore, bioinformatics-based ''Digital Human'' models allow surgical interventions and pharmacological effects to be evaluated in virtual environments, thereby significantly accelerating experimental processes. In conclusion, the transition from traditional in vivo approaches to in vitro and in silico methodologies represents not only an ethical imperative but also a scientific transformation characterized by increased speed, reduced cost, and enhanced predictive capacity. AI-supported innovative methodologies are paving the way for a new era in biomedical research by making drug development and toxicity assessment processes more compatible with human biology, as well as more reliable and efficient.