Zahra SADR, Bita FALLAHPOUR, Alireza Alireza DASTGHEIB, Reza BAHRAMI, Mohammad Golshan TAFTI, Amirmasoud SHIRI, Ali MASOUDI, Fatemeh NEMATZADEH, Hossein NEAMATZADEH
Medeniyet Medical Journal - 2026;41(3):309-328
Otizm spektrum bozukluğu (OSB), sosyal iletişimde süreğen yetersizlikler, sınırlı ilgi alanları ve tekrarlayıcı davranışlarla karakterize, karmaşık bir nörogelişimsel durumdur. Bu anlatı derlemesi, Mayıs 2026'ya kadar OSB genomik araştırmalarında makine öğrenmesi uygulamalarındaki gelişmeleri; gen ekspresyonu analizi, tüm ekzom dizileme (WES), kodlamayan varyantların yorumlanması, çoklu omik (multi-omics) entegrasyonu, tek hücre transkriptomiği, epigenetik profilleme ve barsak mikrobiyomu analizini kapsayacak şekilde sentezlemektedir. Gelişmekte olan metodolojik yeniliklerin ve biyolojik bulguların geniş kapsamlı biçimde ele alınmasına olanak sağlayan amaçlı ve tematik bir literatür sentezi yaklaşımı kullanılmıştır. Separate Translated Autism Research Neural Network ve SHapley Additive exPlanations tabanlı açıklanabilir yapay zeka çerçeveleri de dahil olmak üzere, güncel derin öğrenme mimarileri eleştirel olarak değerlendirilmektedir. Literatürde bildirilen ayırt etme performansı, yaklaşık 0,66 düzeyindeki alıcı işletim karakteristiği eğrisi altında kalan alan (ROC-AUC) değerlerinden, gerçekçi görünmeyen 1,00 değerlerine kadar geniş bir aralıkta değişmektedir. En iyi doğrulanmış özelleşmiş genomik mimari ise yalnızca orta düzeyde bir ayırt etme performansı göstermektedir (ROC-AUC?0,73). Bu derlemede, yorumlanabilirlik ile öngörü performansının birbirinden bağımsız özellikler olduğu vurgulanmaktadır: özelleşmiş mimariler, sınırlı ayırt etme gücüne rağmen biyolojik açıdan yorumlanabilir özellik katkıları sunabilmektedir. Buna karşılık, literatürde bildirilen bazı aşırı yüksek AUC değerlerinin, değerlendirmemize göre, gerçek bir biyolojik sinyalden ziyade aşırı uyum (overfitting) veya veri sızıntısı (data leakage) ile daha tutarlı olduğu düşünülmektedir. Bununla birlikte, birincil çalışmalar bu durumların nedenlerini kesin olarak belirlemek için gereken bilgileri her zaman sunmamıştır. Öne çıkan temel temalar şunlardır: (1) transkriptomik verilerin meta-analizi yoluyla diferansiyel olarak eksprese edilen genlerin belirlenmesi; (2) büyük ölçekli tüm ekzom dizileme verilerinden elde edilen öngörücü gen özelliklerinin doğrulanması; (3) sinaptik iletim yolaklarını etkileyen kodlamayan düzenleyici mutasyonların saptanması; (4) OSB sınıflandırmasıyla ilişkili barsak mikrobiyomu imzalarının keşfedilmesi ve (5) hassas tıp kapsamında tabakalandırmaya olanak sağlayan, veriye dayalı alt tip belirleme yaklaşımlarının gelişmesi. Başlıca zorluklar arasında örneklemlerin Avrupa kökenli popülasyonlara ağırlık vermesinden kaynaklanan popülasyon yanlılığı, sosyoekonomik örneklem seçimi yanlılığı, sınırlı öngörücü etki büyüklükleri, ilişkililik ile nedenselliğin birbirine karıştırılması ve hesaplamalı tahminler ile klinik fayda arasındaki boşluklar yer almaktadır. Gelecekteki çalışmaların; çok modlu veri entegrasyonuna, farklı ve çeşitli popülasyonlardan oluşan kohortların genişletilmesine, nöroçeşitlilik perspektiflerinin araştırma süreçlerine dahil edilmesine ve düzenleyici bilim alanının geliştirilmesine odaklanması gerekmektedir.
