Paris’teki École Normale Supérieure’dan fizikçi Dr. Aleksandra Walczak’a göre, bazı insanların bağışıklık sistemlerinde, daha önce Covid-19 benzeri bir enfeksiyon geçirdiklerini gösteren bir savunma etkeni var. İnsanın bağışıklık sistemini modellemek ve sistemin nasıl davranacağını öngörmek için istatistiksel fizikten yararlanan Walczak, bulgularıyla ilgili sorulara cevap veriyor.
Siz, bağışıklık sisteminin belli bir virüs ya da bakteri karşısındaki reaksiyonunu incelemek yerine bir bütün olarak sistemin zaman içinde nasıl davrandığını araştırmaya yönelen ilk kişisiniz. Bu neden ilginç bir problem?
Lideri olmayan, tamamen dağınık, sadece birbiriyle konuşan birçok hücreden ibaret bir sistemin hayatımız boyunca nasıl değişebildiğini ve karşılaştığımız bir sürü patojene nasıl reaksiyon verebildiğini anlamaya çalışıyoruz.
(Bağışıklık sistemi) stimulasyona cevaben değişir, ama stimulasyon olmaksızın da sürekli değişen dinamik bir sistemdir.
Gerçek reaksiyonları zaman içindeki raslantısal dalgalanmalardan ayırt etmeyi amaçlıyoruz.
Öncelikle, stimulasyona nasıl cevap veriyor?
Orada olmaması gereken şeyleri saptayabilen T hücrelerimiz ve B hücrelerimiz var. Bunu yapabilen reseptörleri var, molekülleri sondalayarak vücudunuzda bulunmalarının doğal olup olmadığını anlıyorlar. Bu hücreler sizin kişisel enfeksiyon tarihinize adapte oluyor. Bunun, hakkında yalan söyleyemeyeceğiniz bir kişisel tıbbî kayıt olduğu söylenir.
Bağışıklık sisteminin her hücresinin yüzeyinde birçok reseptör bulunur ve bunların hepsi aynıdır. Birçok farklı patojeni tanımak istiyorsak, birçok farklı hücremiz olmalı. İşte bu nedenle 1 milyar mertebesinde farklı reseptörden oluşan bir canlı repertuarımız oluyor.
Fakat bir yandan da sürekli değişiyor?
Bu sistem, sizi gelecek karşısında korumak için sürekli yeniden düzenleniyor.
İlerde gerçekleşecekleri öngörüp öngöremeyeceğimizi anlamak için bu sürekli değişimi modellemeye çalışıyoruz. Sizden kan alıp bütün reseptörlerin listesini edinebiliriz. Bu sizin kişisel ayak izinizdir. Sonra da belli bir tipteki reseptörlerin dağılımına bakıp bunun nasıl değişeceğini öngörmeye çalışabilirim. Şu anda, birkaç ay ölçeğinde nasıl değişeceğine ilişkin bir fikrimiz var.
Bunu yapmanıza fizik nasıl yardımcı oluyor?
İstatistiksel mekanik, gaz gibi nesnelerle uğraşır. Odadaki gazı tanımlamak istiyorsanız, tek tek her molekülü takip etmezsiniz, bu gazın sıcaklığı ne gibi sorular sorarsınız. Bu teori, özellikle sistemin istatistiksel durumunda net bir değişimin olmadığı denge durumunda çok iyi işlev görür.
Bağışıklık sistemi, birçok hücreden oluşan bir gaz gibidir. Ancak, patojenlerle karşılaşarak sürekli değiştiğinden, açık ki denge durumunda değildir. Denge durumunda olmayan bir sistemi tanımlamak zordur. Ve işte bu noktada, geri dönüşsüz biçimlerde davranan sistemlerin bu toplu davranışlarını tanımlayıp tanımlayamayacağımızı görmek fizikçiler için ilginç hale gelir.
İnsanlar, biyolojidekiler de dahil başka birçok geri dönüşsüz sistemi inceliyor. Biz, bağışıklık sistemini bilinçli bir şekilde ilk böyle ele alanlar arasındayız.
Çalışmanızın etkili aşı arayışına nasıl bir yardımı oluyor?
Vücuda bazı reseptörlerin üretimi kolay, bazılarınınki ise gerçekten zor gelir. Diyelim bir aşı geliştirmek istiyorsunuz. Bağışıklık sistemini harekete geçirmek istersiniz, ama herkes için ayrı bir tedavi olmasını istemezsiniz. Çoğumuz için geçerli olacak bir tedaviyi tercih edersiniz. Dolayısıyla nüfusun belki de yüzde 1’inde olan bir T hücresi reseptörünü değil, hepimizde olacak birini harekete geçirmek istersiniz.
Aşınızın etkileyebileceği T hücrelerinin listesini çıkarırsanız, size, bağışıklık sistemi repertuarlarının analizi sonucunda şunu seçerseniz aşının muhtemelen nüfusun çoğunluğunda işe yarayacağını, bunu seçerseniz pek büyük bir etkisi olmayacağını söyleyebilirim.
Bağışıklık sistemi modelinizi şimdi bağışıklık sistemlerinin koronavirüse tepkilerini incelemek için kullanıyorsunuz. SARS-CoV-2’ye karşı geliştirilecek aşının hedeflemesi gereken ortak T hücreleri buldunuz mu?
İki hastada, birçok kişide ortak olabileceğini düşündüğümüz bir dizi bulduk.
Bu iki COVID-19 hastasında başka ne buldunuz?
Gerçekten heyecan verici olan diğer şey önceden varolan bellekti.
Bir enfeksiyona yakalandığınızda uygun olan T hücreleri çoğalır. Enfeksiyon geçtikten sonra da azalırlar. Fakat bir alt küme vardır ki, bunlara ‘savaştınız’ anlamına gelen bir bayrak verilir, bunlar bellek hücreleridir. Bir dahaki sefere bu hücreler enfeksiyona çok daha çabuk saldırır.
Bu verilerde şunu görüyoruz; hafif COVID-19 enfeksiyonu olan ve daha önce COVID-19 ile karşılaşmamış olan iki hasta buna hücrelerin bellek havuzundan hareketle reaksiyon göstermesine yol açacak kadar yakın bir şey görmüş. Hastaları COVID-19’dan korumaya hazır hücreleri var.
Bu hastalar COVID-19’a karşı nasıl korunmuş olabilir?
Kısa cevap, bunu bilmiyoruz. Bu hücreler, veritabanlarında varolan patojenlere karşı gelişmiş bilinen hiçbir hücreye karşı gelmiyor. Belki çok ağır olmayan başka bir koronavirüs söz konusuydu.
Fakat tamamen farklı bir açıklama da olabilir. Çapraz tepki kavramı vardır; patojenlerin yüzeyinde birçok farklı T hücresi tarafından tanınabilen antijenler bulunur ve bir T hücresi de çok farklı kötü adamı tanıyabilir. Bir reaksiyon gerçekleştiğinde Wbu, sadece bir tek şeyin değil, birçok şeyin reaksiyonudur. Çapraz tepki nedeniyle, tamamen şans eseri, çok farklı bir patojeni tanıyan bir hücre bir koronavirüsü de tanıyabilir.
COVID şu açıdan çok dramatik; ölümle sonuçlanan vakalardan, farkında bile olmayanlara kadar uzanıyor yelpaze. Çok hafif semptomları olan insanların önceden oluşmuş korunması mı var? Ya da herkesin önceden oluşmuş korunması var da başka bir şey mi oluyor? Bu tür sorulara yanıt bulmak istiyoruz.
(Bu makaleye konu olan araştırmaya AB Avrupa Araştırma Konseyi kaynak sağlamıştır. Makale, Avrupa Birliği Araştırma ve İnovasyon Dergisi Horizon’da 16 Haziran 2020’de yayımlanmıştır.)