2019'da, glikanların kütle spektrometresi analiziyle ilk kez çalışmaya başladığımda, sonunda verilerden yapılmış bir tuğla duvar gibi hissettiren bir şeye çarptım. O zamanlar kütle spektrometresi verilerini analiz etmek için standart iş akışı son derece manueldi. Satıcı yazılımını açarsınız, şunu yazın: m/z ilgilendiğiniz moleküllerin değerlerini takip edin, kromatografik zirveleri takip edin, her birinin gerçekten monoizotopik olduğunu ve doğru yük durumunu taşıdığını doğrulamak için spektrumları kontrol edin ve son olarak o molekülün numunenizde ne kadar bol olduğunu tahmin etmek için zirveyi ölçün.
Şimdi aynı işlemi düzinelerce örnekteki yüzlerce farklı glikan için tekrarlamak zorunda olduğunuzu hayal edin. Bu sadece sıkıcı değildi; ölçeklendirmek neredeyse imkansızdı. Bir molekül için saatler süren çalışma, kolaylıkla tam bir veri seti için aylarca tekrarlanan çalışmaya dönüşebilir. Kütle spektrometrisinin proteomik gibi diğer alanlarında, hesaplamalı araçların iş akışının çoğunu zaten otomatik hale getirdiği bir zamanda, bu tür manuel çalışmaların hala gerekli olması beni şaşırttı. Proteomik araştırmacıları, ham verileri alabilen ve özenle seçilmiş bir tanımlama listesi ve bunların bolluğunu çıkarabilen bir yazılıma sahipti. Neden glikomikler için aynı şeye sahip olamıyoruz?
Böylece veri analizimin çalışmasını kolaylaştırmanın yollarını aramaya başladım. Glikomik veri analizini otomatikleştirmeyi amaçlayan çeşitli programları test ettim, ancak bunların her biri bir noktada başarısız oldu. Ya monoizotopik zirveleri doğru bir şekilde tanımlayamadılar ya da yanlış şarj durumlarını atadılar ya da otomasyonun tüm amacını boşa çıkaracak kadar çok manuel doğrulama gerektiren sonuçlar ürettiler. Program bu temel adımları doğru atmış olsa bile hâlâ daha derin bir soru vardı: Bu monoizotopik zirve gerçekten de düşündüğümüz glikan mıydı? Bunu doğrulamak için parçalanma spektrumlarına bakmamız gerekir. Sonsuz bir bulmacayı çözmek gibiydi, her seferinde tek bir kanıt parçası.
İlk Kıvılcım
Tamamen zorunluluktan dolayı verilerimi daha verimli bir şekilde analiz etmek için küçük bir senaryo yazdım. Zarif değildi ve asla başkalarının kullanması için tasarlanmamıştı ama işe yaradı. Komut dosyası spektrumlarımı işledi, zirveleri belirledi ve sonuçlarımı hızlı bir şekilde doğrulamam için bana yeterli bilgiyi verdi. Bu küçük senaryo yüksek lisans tezimin önemli bir parçası haline geldi ve savunmam sırasında oldukça dikkat çekti. Amirim şaka yollu bunu söyledi GlikoGeniuso zamanlar senaryonun kendisinden çok daha karmaşık görünen bir takma ad. Bu aslında bir yazılım değildi; umut ve kafeinle birbirine bağlanan işlevlerin bir derlemesiydi.
Kendimi bir programcı olarak görmüyordum ve asıl hedefim de programcı olmak değildi. Tezimi bitirdikten sonra başka projelere geçtim: metabolomik, biyokimyasal analizler ve sadece ara sıra glikomik çalışmaları. GlikoGenius güzel bir anı olarak kaldı, belirli bir soruna yönelik akıllıca bir çözüm, ama daha fazlası değil.
Fikir Geri Dönüyor
Daha sonra 2023 yılında beklenmedik bir fırsat her şeyi değiştirdi. Hollanda'daki Groningen Üniversitesi'nde Analitik Biyokimya grubuyla çalışarak yurt dışında bir yıl geçirme şansım oldu. Numunelerimin analiz edilmek üzere gelmesini beklerken biraz boş zamanım oldu. Deneyimli bir glikomik uzmanı olan baş araştırmacılarımdan biriyle yaptığım görüşme sırasında şaşırtıcı bir şeyin farkına vardım: 2019'da karşılaştığım zorlukların aynısı hâlâ oradaydı. Araştırmacılar hâlâ zirveleri, şarj durumlarını ve tanımlamaları tek tek manuel olarak doğrulamak için sayısız saatler harcıyorlardı. Diğer omik alanlarındaki tüm ilerlemelere rağmen, glikomikler otomatik veri işleme açısından hâlâ geride kalıyordu.
Bu farkındalık kıvılcımı yeniden alevlendirdi. Belki yıllar önce yazdığım o küçük senaryo, sadece benim için değil, toplum için de çok daha anlamlı bir şeye dönüşebilir.
Bir Komut Dosyasından Bir Araca
Böylece yeniden kodlamaya başladım. Amacım aynı anda birden fazla örneği analiz edebilen ve otomatik olarak güvenilir tanımlama ve ölçüm tabloları oluşturabilen daha genel amaçlı, kullanıcı dostu bir program oluşturmaktı. İlk başta sadece bir komut satırı aracıydı. Büyük veri kümelerini işleyebilir, temel özellikleri çıkarabilir ve sonuçları düzenli tablolarda özetleyebilir. İşlevseldi ancak sınırlıydı çünkü glikomik analizi doğası gereği görseldi. Araştırmacıların, zirveleri kontrol etmek, kalıpları doğrulamak ve spektrumları yan yana karşılaştırmak için verilere güvenmeleri gerekiyor.
Bu tek bir anlama geliyordu: Aracın iyi tasarlanmış bir grafik kullanıcı arayüzüne ihtiyacı vardı ve bu daha önce hiç karşılaşmadığım bir zorluktu. Neyse ki proje kısa sürede bir ekip çalışmasına dönüştü. Meslektaşlarımız arayüz fikirleriyle, kullanılabilirlik konusunda geri bildirimlerle ve programı test etme deneyimlerine dayalı önerilerle katıldılar. Diğerleri ise yazılımın sınırlarını zorlayan değerli veri kümelerini paylaşarak algoritmaları optimize etmemize yardımcı oldu. Hem deneycilerin hem de programcıların bakış açıları bir araya getirilerek görsel tasarım birlikte tartışıldı ve geliştirildi. Yalnızca işe yarayan bir şey değil, aynı zamanda kullanımı sezgisel olan bir şey istedik.
GlycoGenius'u inşa etmek
Aylarca süren deneme ve geliştirmelerden sonra, GlikoGenius tam bir analiz platformuna dönüştü. Kullanıcılara iş akışı boyunca adım adım rehberlik edebilir, sonuçları görselleştirebilir, akıllı hata kontrolleri gerçekleştirebilir ve glikanların açıklamalı LC/CE-MS(/MS) verilerini keşfetmek için esnek seçenekler sunabilir. Sürekli geri bildirimler hem performansı hem de tasarımı geliştirmemize yardımcı oldu. Başlangıçta sıradan bir takma ad olan isim bile projenin birleşik kimliğinin bir parçası haline geldi ve logoyu tanımladı.
O zamana kadar, GlikoGenius artık kişisel bir proje değildi. Bu, glikomiklerin güvenilir, hızlı ve erişilebilir daha iyi bir analiz aracını hak ettiğine inanan bilim adamları, programcılar ve tasarımcılar tarafından şekillendirilen kolektif bir yaratımdı.
İleriye Bakış
gelişen GlikoGenius hayal kırıklığından yeniliğe ve tek başına senaryo yazımından kolektif bir çabaya dönüşen beklenmedik bir yolculuk oldu. Küçük, kişisel sorunların, farklı beceri ve bakış açılarına sahip insanlar arasında paylaşıldığında ne kadar bütün bir alana fayda sağlayacak bir şeye dönüşebileceğini hatırlattı bana.
Hala yapılacak çok şey var. Parçalanma spektrumları ve yapısal açıklama hala açık zorluklar olmaya devam ediyor ve gelecek versiyonlar bu eksik yönleri gidermeyi hedefleyecek. Glikomikler genişlemeye ve diğer omik alanlarla kesişmeye devam ettikçe, umarız GlikoGenius araştırmacıların tekrarlanan rutin analizlere daha az, gerçekten önemli keşiflere daha fazla zaman ayırmasına yardımcı olacak.
Bir yanıt yazın