Moleküler Cilt Yaşlanmasının Alan Temelli Yapay Zeka ile Haritalandırılması İçin Öngörücü Dermatome Çerçevesi

HİPOTEZ VE TEORİ makalesi

Front. Digit. Health, 09 Kasım 2026

Sec. Health Informatics

Volume 8 – 2026 | https://doi.org/10.3389/fdgth.2026.1764342

• DH

  Diala Haykal 1†

• JW

  Jovian Wan 2

• KY

  Kyu-Ho Yi 3

• TL

  TingSong Lim 4

• SI

  Soo Ick Cho 5†

• 1. Centre Médical Laser Palaiseau, Palaiseau, Fransa

• 2. Asia-Pacific Aesthetic Academy, Hong Kong, Hong Kong SAR Çin, Çin

• 3. Maylin Clinic (Apgujeong), Seul, Güney Korea

• 4. Clique Clinic, Kuala Lumpur, Malezya

• 5. InSkin Lab Inc., Seul, Güney Korea

Makale metrikleri

Özet

Cilt yaşlanması alansal olarak heterojendir. Kronolojik yaş ve sistemik yaşlanmanın çoğu belirleyicisi popülasyon düzeyinde faydalı tahminler sağlar; ancak komşu veya anatomik açıdan ayrı cilt bölgelerinin dermal incelme, matris yeniden yapılanması, pigmentasyon değişimi, vasküler kırılganlık, iltihaplanma veya tedavi yanıtı açısından farklı hızlar göstermesinin nedenini açıklamaz. Tahmin Edilebilir Dermatomi’yi, entegre moleküler, yapısal, görüntüleme, klinik ve ekzomik verilere dayalı olarak çıkarılan, paylaşımlı veya olasılıksal olarak ilişkili biyolojik yaşlanma durumu ve seyri karakterize eden, hesaplama yoluyla türetilmiş, anatomik açıdan yerelleştirilmiş bir cilt bölgesi olarak tanımlıyoruz. Duyu sinirsel innervasyon açısından çoğunlukla bir omurilik sinir köküne bağlı olarak tanımlanan konvansiyonel nörolojik dermatomden farklı olarak, Tahmin Edilebilir Dermatomi sinir dağılımıyla tanımlanmaz. Önerilen çerçeve, alansal transkriptomik, alansal proteomik, tek hücreli veya tek çekirdekli referans haritaları, optik koherans tomografisi, konfokal veya ultrason görüntüleme, mevcut olduğunda histoloji, bantlı soyma biyarkerleri, hücre dışı matris ve glikasyon ilişkili ölçümler ve ekzomik veri akışlarını bir araya getirir. Öğrenme görevini, giriş-çıkış yapısını, alansal grafik kurulumunu, modaliteye özgü kodlayıcıları, dönüştürücü tabanlı token birleştirmeyi, eğitim hedeflerini, düzenleme stratejilerini ve modalite eksikliğinin işlenmesini betimleriz. Her klinik hastadan alansal omik veya doku örnekleme gerektirmek yerine, çerçeve keşif ve doğrulama katmanları olarak transkriptomik, proteomik, histolojik ve hücre dışı matris ölçümlerini kullanır; bu katmanlardan klinik ortamda kullanılabilir vekil modeller, invaziv olmayan ve minimal invaziv girdiler kullanılarak eğitilebilir. Yüksek boyutlu alansal transkriptomik veri için ön işleme adımlarını, modaliteler arası görüntü-omik kaydını, doğrulama aşamalarını, belirsizlik tahminini ve gizliliği koruyan öğrenme ile cilt fototipleri boyunca önyargı denetimini içeren etik güvence mekanizmalarını da özetleriz. Bu nedenle Tahmin Edilebilir Dermatomi, geçerliliği kanıtlanmış bir klinik karar sistemi olarak değil, hassas dermatoloji için aşamalı bir araştırma mimarisi olarak değerlendirilmelidir. Değeri, cilt yaşlanmasının

moleküler coğrafya, görüntüleme ve çevresel maruz kalma, sonunda cilt yaşlanması ve rejenerativ dermatolojide lokalize risk katmanlandırması, uzun vadeli izleme ve biyolojik rehberlikli müdahaleyi destekleyebilir.

Giriş

Cilt yaşlanması, anatomik bölgelere ve çevresel maruz kalma biçimlerine göre değişen görünür, yapısal ve moleküler izler bırakır. Işıma altında kalan ve korunan cilt, ekstraselüler matriks bileşiminde, kolajen bolluğu, fibril bütünlüğü, elastik liflere bağlı proteinler, proteoglikanlar ve inflamatuar proteazlar dahil olmak üzere hem ortak hem de farklı değişiklikler gösterir. Glikasyon ve ileri glikasyon son ürünlerinin birikimi ayrıca kolajen çapraz bağlanmasını, elastik lif özelliklerini, hücre fonksiyonunu, pigmentasyonu, inflamatuarı ve doku sertliğini etkileyebilir. Bu bulgular, bölgesel cilt yaşlanmasının anatomiden, ultraviyole maruz kalmasından, yaşam biçiminden, mekanik stresten ve dokuya özgü onarım kapasitesinden oluşan birleşik etkileri yansıttığı görüşünü destekler. Tek yumurta ikizlerinin neredeyse özdeş genomları paylaşmalarına rağmen farklı yaşlanabildiğine dair yaygın klinik gözlem, çevresel ve davranışsal faktörlerin katkısını daha iyi ortaya koyar.

Mevcut yaşlanma biyomarker’ları biyolojik durum hakkında değerli tahminler sunar; ortaya çıkan cilde özgü epigenetik ve transkriptomik saatler ise görünür yaşlanma fenotiplerine ve ultraviyole maruziyetiyle ilişkili moleküler farklara duyarlı olduklarını göstermiştir. Ancak mevcut saatler, birden fazla cildegünde biyolojik yaşlanmanın kapsamlı şekilde doğrulanmış, anatomik açıdan çözülmüş, çok modlu ve uzun süreli bir haritasını henüz sunmamaktadır. Dolaşımdaki inflamatuar marker’lar ve sistemik omik imzalar da faydalı popülasyon- veya hastasevi bilgi sunar, ancak genellikle hangi cildegünün matris yıkımı, fibroblast yaşlanması, pigment istikrarsızlığı, inflamasyon veya azalmış rejeneratif rezerv durumuna girdiğini yerelleştiremez. Klinik dermatolojide ve estetik tıpta ise tedavi doğasıyla uzaysaldır. Enerji kaynaklı cihazlar, enjeksiyonlar, topikal rejimler ve rejeneratif müdahaleler; farklı kalınlık, vaskülerizasyon, ekseg Yoğunluğu, fotodamaj öyküsü ve iyileşme kapasitesine sahip belirli bölgelere uygulanır.

Bu yorum metninde, Öngörülebilir Dermatome; paylaşılan veya olasılıksal açıdan ilişkili bir biyolojik yaşlanma durumu ve seyri ile karakterize edilen, hesaplamalı olarak türetilmiş, anatomik açıdan yerelleştirilmiş bir cilt bölgesi olarak tanımlanır. Bölge, innervasyona göre atanmak yerine, entegre moleküler, yapısal, görüntüleme, anatomik, klinik ve eksosomik verilerden çıkarılır. Geleneksel olarak bir dermatome, çoğunlukla bir omurilik sinir kökünden gelen duysal innervasyonla ilişkili bir kütanöz bölgedir. Bu nedenle Öngörülebilir Dermatome terimi burada, bilinçli olarak nörolojik olmayan bir anlamda, hesaplamalı bir cilt- yaşlanma atlası içinde veriyle tanımlanmış bir uzaysal birim betimlemek için kullanılır. Amacı, yerleşik nöroanatomik terminolojinin yerini almak değil, bölgesel biyolojik heterojeniliği ve belirsizliği modellemek için bir sözcük dağarcığı sağlamaktır.

Çerçeve; giriş ve çıkış uzaylarını, uzaysal moleküler temsilleri, görüntü-omik kaydırma prosedürlerini, çok modallı birleştirme stratejisini, eksik modallık yönetimini, belirsizlik tahminini ve aşamalı geçerlilik gereksinimlerini belirtmektedir. Uzaysal moleküler profilleştirme ve doku temelli testlerin, her hastada rutin müdahale öncesi muayenelere dönüşmesi beklenmiyor. Yakın vadeli rolleri, araştırma kohortlarında moleküler ve yapıssal atlaslar oluşturmak ve geçerliliğini sağlamaktır. Klinik uygulama; standart fotoğrafçılık, optik koherans tomografisi (OCT), yüksek frekanslı ultrason, konfokal görüntüleme, bant-soyma biyomarker’ları ve ekzomik ya da yaşam tarzı değişkenleri gibi erişilebilir girdilerden bölgesel biyolojik durumları tahmin etmek için eğitilmiş ikil modellerine dayanacaktır. Bu tahminler çıkarımsal olmaya devam edecek ve moleküler, proteomik, histolojik ya da uzun vadeli klinik referans standartlarıyla ileriye dönük geçerlilik gerektirecektir.

Neden bölgesel cilt yaşlanması uzaysal modeller gerektirir

Kutan yaşlanma, içsel mekanizmalar ve yerel çevresel baskılarla şekillenen doğrusal olmayan bir süreçtir. Mitokondriyal disfonksiyon, DNA hasarı, bozulmuş proteostaz, telomer kısalması, zayıflamış otofaji, kronik düşük dereceli iltihaplanma ve hücre dışı matriste yeniden yapılanma; bölgeye özgü ultraviyole maruz kalması, kirlilik, sigara, mekanik gerilim, hormonal değişimler, sebase aktivite, bariyer işlevi ve glikasyon ile etkileşir. Proteomik analizler, içsel yaşlanma ile güneşe bağlı yaşlanmanın bazı hücre dışı matris değişikliklerini ortaklaştırdığını, ancak protein bolluğu, kolajen parçalanması, elastik lif yeniden yapilanması ve iltihaplanma proteaz aktivitesinde ayrışan örüntüler de ürettiklerini göstermektedir. Bu süreçler dolayısıyla uniform bir cilt yaşlanması fenotipi değil, bölgesel hassasiyet mozaği ortaya çıkarmaktadır.

Cilt, hücresel kompartmanları katmanlı ve ek appendajlarla ilişkili mikromuhitler halinde organize edildiği için uzaysal modellemeye son derece uygundur. Keratinositler, melanositler, fibroblast alt popülasyonları, vasküler hücreler, immün hücreler, sinirler, saç folikülleri, sebase bezler ve yağ dokusuyla ilişkili stromal hücreler; yaşlanma ve maruziyete farklı yanıtlar verebilecek uzaysal nişler işgal eder. Tek hücreli, uzaysal transkriptomik, proteomik ve ekstraselüler matris çalışmalarına göre, yaşlanmayla ilgili değişiklikler hücre tipine, doku kompartmanına, anatomik bölgeye ve maruziyet öyküsüne göre farklılık gösterebilir (, –). Yaşlanmayla ilgili fibroblast priming’ini kaybetme, immün regülasyondaki kaymalar ve matris ilişkili transkriptomik ve proteomik programlardaki değişimler, cildin bölgesel durumlarının uzaysal biyolojik desenler olarak, yalnızca görünür fenotipler değil de incelenmesi gerektiğini destekler (, , ).

Bir Tahmini Dermatoloji modeli (Predictive Dermatome), yalnızca bir yüzey görüntüsünü sınıflandırmak yerine, olasılıksal bir yerel biyolojik durumu tahmin etmeyi hedefler. İki bölge klinik olarak benzer görünebilirken, transkriptomik, proteomik, ekstraselüler matris, inflamatuar veya rejeneratif özelliklerde farklılık gösterebilir. Tersine, görünür bir kırışıklık; dermal matris kaybı, tekrarlayan mekanik katlanma, epidermal bariyer değişimi, glikasyon kaynaklı sertleşme veya subkutanüsel hacim değişimi dahil olmak üzere birbiriyle örtüşen birden fazla mekanizmadan kaynaklanabilir. Görüntüleme tek başına klinik öncesi moleküler değişikliği doğrudan kanıtlayamaz. Bunun yerine, bir vekil model, altta yatan biyolojik durumun olasılığını tahmin etmek için eşleştirilmiş ve uzaysal olarak kaydedilmiş görüntüleme-moleküler veri setleriyle eğitilmelidir. Bu tür tahminler, doğrudan moleküler ölçümlerden ayrılmalı ve açık belirsizlikle yorumlanmalıdır (Şekil 1).

Şekil 1

Uzaysal transkrijomi ve proteomi, tamamlayıcı keşif katmanları olarak

Spatial transkriptomik, doku bağlamını korurak RNA bolluğunu ölçer ve bariyer işlevi, iltihaplanma, pigmentasyon, vasküler yeniden şekillenme, ekstraselüler matriks yenilenmesi, ek appendaj biyolojisi ve hücre yaşlanmasıyla ilişkili bölgesel transkripsiyonel programları belirleyebilir (). Ancak transkripsiyon bolluğu, protein bolluğu, protein aktivitesi, translasyonsonrası modifikasyon, ekstraselüler matriks bileşimi veya birikmiş yapısal hasarla zorunlu olarak eşleşmez. Bu nedenle spatial transkri.nomik, bölgesel cilt yaşlanmasının kapsamlı bir moleküler temsili yerine, Öngörülebilir Dermatominin keşif amaçlı bir katmanı olarak değerlendirilmelidir. Spatial proteomik ve ilgili protein düzeyi analiz iş akışları, çevrilen proteinleri ve platforma bağlı olarak bu proteinlerin doku bileşenleri içindeki lokalizasyonunu ölçerek tamamlayıcı bilgi sağlar. Bu yaklaşımlar, kolajen ve elastin bolluğu, matriks parçalayan enzimler, iltihaplanma ara maddeleri, büyüme faktörleri, hücre yüzey proteinleri ve seçili translasyonsonrası modifiye hedefler gibi unsurları daha iyi temsil edebilir. İçten yaşlanmış ve ışığa maruz kalmış (photoaged) cildin proteomik analizi, ekstraselüler matriksi destekleyen proteinlerde, kolajen bütünlüğünde, elastik liflerle ilişkili proteinlerde ve iltihaplanma proteazlarında hem ortak hem de maruz kalma özgü değişiklikler göstermiştir (). Glikasyonla ilgili testler, ayrıca RNA ölçümleriyle eksik şekilde yansıtılan ileri glikasyon son ürünlerini (AGE’ler) veya ilgili yapısal etkileri nicelendirebilir (). Bu iki modaliite dolayısıyla birbirinin yerine geçebilir değil, birbirini tamamlayıcı niteliktedir. Spatial transkri.nomik özellikle hücreyle ilişkili transkripsiyonel programları ve düzenleyici yanıtları belirlemeye uygunken, spatial proteomik çevrilen proteinleri ve seçili ekstraselüler bileşenleri daha doğrudan karakterize edebilir. Histoloji, kolajen ve elastin görüntüleme, ekstraselüler matriks profilleştirme, glikasyonla ilgili ölçümler ve klinik görüntüleme yine gereklidir, çünkü ne transkri.nomik ne de proteomik baş başına cilt yaşlanmasının tüm yapısal ve fonksiyonel özelliklerini yakalamaz. Ancak ham spatial transkri.nomik veri, örneklem büyüklüklerine göre aşırı derecede fazladır

dermatolojik çalışmalarda erken aşamalarda beklenen. Tek bir kesitte yüzlerce ila binlerce uzamsal nokta ve binlerce gen bulunabilirken, her nokta birden fazla hücre içerebilir. Bu matrisin doğrudan derin öğrenme modeline verilmesi, ciddi aşırı uyuma (overfitting) ve teknik karışıklık riski oluşturur.

Pratik bir transkriptomik pipeline bu nedenle sıkı kalite kontrolü ile başlamalıdır. Düşük kaliteli noktalar, düşük ekspresyonlu genler, mitokondriyal veya ribozomal artefaktlar ve teknik aykırılar, aşağı yönlü modellemeden önce belirlenmelidir. Ekspresyon değerleri normalize edilmeli ve dönüştürülmeli; platform, bağışçı, anatomik bölge ve dizileştirme turu etkileri incelenmeli; veri kohortlar arasında birleştirildiğinde parti düzeltmesi veya gizli entegrasyon uygulanmalıdır. Harmony, scVI, Seurat entegrasyonu, MOFA+ veya ilgili gizli-değişken yaklaşımları, veri seti tasarımı ve doğrulama hedeflerine bağlı olarak kullanılabilir (–).

Eksik veri (missingness) ayrıca açıkça ele alınmalıdır. Alanlı transkriptomikte, bir alanlı nokta içinde algılanmayan bir transkript, doku içinde zorunlu olarak mevcut değildir. Dropout (düşüş), düşük yakalama verimliliği, doku kalınlığı, yerel hücre bileşimi ve platforma özgü tespit limitleri ölçümü etkileyebilir. Bu nedenle model; ifade maskeleri, olasılıksal gizli temsiller veya bağımsız referans verileriyle doğrulanmış muhafazakâr imputasyon (eksik tamamlama) stratejileri kullanmalıdır. Proteomik, hücre dışı matris ve glikasyonla ilgili ölçümler için de assay’a özgü eksik veri göstergeleri korunmalıdır. Imputasyonla elde edilen değerler; alanlı veya hedefli proteomik, histoloji, hücre dışı matris deneyleri, glikasyonla ilgili ölçümler veya tekrarlı örnekleme gibi ortogonal ölçümlerle desteklenmedikçe asla doğrudan biyolojik kanıt olarak rapor edilmemelidir.

Son olarak, transkriptik noktaların alanlı çözünürlüğü tek hücre çözünürlüğüyle aynı değildir. Fibroblast alt tipleri, bağışıklık hücreleri, melanositler, endotelyal hücreler ve eklerle ilişkili hücreler bir noktada karışık bulunabileceğinden, dekonvolusyon için mümkün olduğunca tek hücre RNA dizilemesi referans olarak kullanılmalıdır. Tangram, cell2location ve SpaGCN gibi yöntemler; alanlı konum, gen ifadesi, histoloji ve tek hücre referans bilgilerinin hücre bileşimi ve alanlı bölgeleri çıkarmak için nasıl entegre edileceğine dair örnekler sunar (–). Bir cilt yaşlanması atlası için bu adım; yerel kolajen kaybı veya yaşlanma (senesans) belirli bir hücre popülasyonuna atamadan önce zorunludur (Tablo 1).

Tablo 1

Tahmin edilebilir dermatom çerçevesinin teknik uygulama matrisi.

Teknik mimari ve öğrenme hedefleri

Prediktif Dermatoloji, bölgesel bir tahmin problemi olarak formüle edilebilir. Bir cilt mikrobölgesi rᵢ için model, çok modlu bir giriş kümesi Xᵢ alır ve bir hedef vektörü yᵢ tahmin eder. Giriş ve çıkış alanları aşağıdaki gibi tanımlanabilir: burada Iᵢ invaziv olmayan görüntülemeyi, Sᵢ uzamsal transkriptomik özellikleri, Pᵢ uzamsal veya hedefli proteomik ve hücre dışı matris özelliklerini, Hᵢ mevcut olduğunda histolojik özellikleri, Eᵢ ekzomik değişkenleri ve Cᵢ klinik ve anatomik meta verileri temsil eder. Çıkışlar Aᵢ, Mᵢ, Qᵢ ve Uᵢ sırasıyla tahmin edilen bölgesel biyolojik yaşlanma durumu, matris yeniden formasyon durumu, hücre yaşlanması veya inflamatör aktivite durumu ve belirsizlik tahminiyle ilişkilidir. Çalışma tasarımına bağlı olarak, hedefler biyopsi temelli transkriptomik modüller, protein biyomarkerları, hücellular dışı matris ve yaşlanmayla ilgili (AGE) ölçümler, histolojik skorlar, OCT kaynaklı yapısal özellikler veya uzunlamasına klinik sonuçlar kullanılarak türetilebilir. Bu çıkışlar, yerleşik klinik biyomarkerlar değil, önerilen model hedefleridir.

Uamsal transkriptomik bileşen, G=(V,E) grafiği olarak temsil edilebilir; burada her vᵢ düğümü uzamsal bir nokta, görüntü parçası veya kaydedilmiş bir mikrobölgeyi, her eij kenarı ise doku komşuluğunu, k-en yakın komşu mesafesini ya da uzamsal yakınlık ile moleküler benzerliğin birleşimini kodlar. Düğüm özellikleri, filtrelenmemiş gen ifadesi vektörleri yerine boyutları düşürülmüş gömüler veya özenle seçilmiş gen-modül skorları olmalıdır. Bir grafi dikkat (attention) katmanı, komşu bölgeler üzerinde öğrenilen dikkat ağırlıkları kullanarak her düğüm temsilini günceller: burada hᵢ ve hj düğüm özelliklerini, dij uzamsal mesafe veya komşuluk bilgisini, W öğrenilmiş bir projeksiyonu ve αij’nin komşu bölgelerin güncellenmiş temsiline ne kadar katkıda bulunduğunu belirlediği ifade edilir. Bu formülasyon, modelin yakın bölgelerin aynı yaşlanma izini paylaşıp paylaşmadığını ya da anatomik bir sınırın biyolojik açıdan ayrı bölgeleriayırdığını öğrenmesini sağlar ().

Her modalite önce ayrı ayrı kodlanmalıdır. OCT, konfokal, ultrason veya fotografik örneklemeler convolutional sinir ağları, vizyon dönüştürücüleri (vision transformers) veya hibrit mimariler kullanılarak işlenebilir. Uzaysal transkriptomik gömme (embedding) değerleri grafik sinir ağları veya grafik dikkat ağları (graph attention networks) ile işlenebilir. Uzaysal veya hedefli proteomik veriler, platform çözünürlüğüne bağlı olarak protein-modül skorları, doku-bölgesi profilleri veya uzaysal protein grafikleri olarak temsil edilebilir. Histolojik ve hücre dışı matris özellikleri, çekirdek segmentasyonu, kolajen yoğunluğu tahmini, lif-yönlenim analizi, elastin değerlendirmesi, glikasyon ilişkili ölçümler, dokusal (texture) analiz veya leke tabanlı kodlayıcılar aracılığıyla çıkarılabilir. Ekzosomik ve klinik kovaryantlar, kayıp göstergeleri (missingness indicators) içeren tablo tabanlı kodlayıcılar kullanılarak işlenebilir. Elde edilen modaliteye özgü gömme değerleri ardından token’lara dönüştürülüp, birleştirilmiş modalite token’ları üzerinde kendi-dikkat (self-attention) kullanan dönüştürücü tabanlı bir birleştirme katmanı üzerinden geçirilebilir (–).

Bu token tabanlı tasarım birkaç avantaj sağlar. Birincisi, modaliteye özgü ön işlemeyi şeffaf tutar. İkincisi, eksik modalitelerin zorunlu tamamlama (imputation) yerine maskelerle temsil edilmesine olanak tanır. Üçüncüsü, modelin modaliteler arası ilişkileri değerlendirmesine olanak tanır; örneğin OCT kaynaklı dermal yoğunlukta azalmanın, MMP1 ile ilişkili transkriptomik veya proteomik aktivitede artış, kolajenle ilişkili modül skorlarında azalma, değişmiş hücell dışı matris bileşimi veya ART (İAŞ) ilişkili ölçümlerde artış ile uyumlu olup olmadığını sorgulaması. Dördüncüsü, belirsizlik tahminini daha yorumlanabilir kılar, çünkü yalnızca fotograflar ve ekzosomik veriye dayanan ikincil tahminler, eşleşmiş görüntüleme, moleküler, proteomik, histolojik veya hücre dışı matris referans verileriyle desteklenen tahminlerden daha az güvenilir olarak işaretlenebilir.

Eğitim aşamalı olmalıdır. Keşif aşamasında, etiketsiz veriden görüntü ve uzamsal özellikleri öğrenmek için kendinden gözetimli veya zayıf gözetimli öğrenme kullanılabilir. Eşleştirilmiş veri setlerinde, gözetimli ince ayar, moleküler veya histolojik sonuçları tahmin edebilir. Pratik bir bileşik hedef şu şekilde ifade edilebilir: burada Lpred, sonuca göre kareler ortalaması hatası, sıralı kayıp veya çapraz entropiyi; Lcontrast eşleştirilmiş görüntü ve moleküler örnekleri hizalar; Lsmooth, komşu doku düğümleri boyunca biyolojik açıdan makulsüz süreksizlikleri azaltır; ||θ||₂₂ ağırlık çürümesini uygular; ve Lcal belirsizlik tahminlerinin kalibrasyonunu iyileştirir. Derin çok modallı üstünlük iddia edilmeden önce model, doğrusal regresyon, elastik ağ, rastgele ormanlar ve gradan yükseltme gibi yorumlanabilir temel yaklaşımlarla karşılaştırılmalıdır.

Düzenlendirme kritik öneme sahiptir. Cilt yaşlanmasına dair erken çalışmalar, katılımcılardan daha fazla içerebilir. Veri sızmasını önlemek için katılımcı düzeyinde ve merkez düzeyinde ayrım, çapraz doğrulama sırasında zorunlu kılınmalıdır. Dropout, ağırlık çürümesi, aktarma öğrenme, veri artırma, boyut indirgeme, iç içe çapraz doğrulama ve model kalibrasyonu rapor edilmelidir. Anatomic bölge, yaş, cihaz türü ve fototip eşitsiz dağıldığında sahte korelasyonlar özellikle olasıdır. Bu nedenle, Tahmin Edilebilir Dermatomin yalnızca toplam performansla değil, aynı zamanda kalibrasyon, alt grup performansı ve başarısızlık modlarıyla da değerlendirilmesi gerekir.

Ekzosomik girdiler ve çevresel bağlam

Exposomik bilgiler, cilt yaşlanmasının çevresel ve davranışsal maruzalmalarla güçlü biçimde şekillendirilmesi nedeniyle Öngörülebilir Dermatominin merkezinde yer alır. Ancak exposom, bağımsız yaşam tarzı değişkenlerinin küçük bir kümesi gibi ele alınmamalıdır. Yakın zamanda gerçekleştirilen bir exposom-fenom atlası, maruzalmaların sıkı korelasyon ağları oluşturduğunu ve bireysel maruzalmaların genellikle mütevazı etkilere sahip olduğunu, oysa kümelenmiş maruzalma modellerinin daha fazla fenotipik varyansı açıklayabildiğini göstermiştir. Dermatoloji için bu, ultraviyole maruzalmanın, hava kirliliğinin, sigara tüketiminin, uyku düzeninin, beslenmenin, nemin, mesleki ortamın, ilaç öyküsünün ve cilt bakımı davranışının, izole etkenler yerine birbirleriyle korelasyonlu kovaryatlar olarak modellenmesi gerektiği anlamına gelir.

Önerilen çerçevede, exposomik değişkenler taşınabilir UV sensörlerinden, coğrafi konuma dayalı kirlilik tahminlerinden, iklim kayıtlarından, hastanın bildirdiği davranışlardan, mesleki öyküden, topikal ürün kullanımından ve uzun süreli cilt hidrasyonu veya bariyer ölçümlerinden elde edilebilir. Bu değişkenlerin zaman ve mekân açısından uyumlanması gerekir. Örneğin, yüksek UV maruzalmanın bir ayı, ışığa maruz kalan yanaktan, ışık korumalı gövde bölgesinden çok daha büyük önem taşıyabilir. Benzer şekilde, nem veya bariyer bozukluğu, ağız çevresi ve el cildini, yağ bezli yüz bölgelerinden farklı biçimde etkileyebilir. Bu nedenle exposomik değişkenler, mümkün olduğunca anatomik bölge ve zaman penceresine göre hizalanmalıdır.

Çok sayıda maruzalma birbirleriyle korelasyonlu olduğundan, çerçeve sahte bulgu oranını azaltmak için boyut indirgeme, cezalı regresyon, nedensel duyarlılık analizi veya gruplandırılmış temsil yöntemlerini kullanmalıdır. Exposomik sinyaller, klinik açıdan anlamlı olarak yorumlanmadan önce bağımsız kohortlarda doğrulanmalıdır. Amaç, tüketici bir yaşam tarzı skoru oluşturmak değil, hangi çevresel değişkenin yaş, cinsiyet, fototip, anatomik yapı, görüntüleme bulguları ve moleküler belirteçlerin ötesinde artı değer kattığını belirlemektir.

Görüntüleme, histoloji, transkriptomik ve proteomik entegrasyonu

Büyük zorluklardan biri, invaziv olmayan görüntülemenin, histolojinin, uzaysal transkriptomiğin ve uzaysal proteomiğin doğal olarak aynı koordinat sisteminde mevcut olmamasıdır. OCT volumetrik ve invaziv değildir; konfokal mikroskopi en face veya yüzeye yakındır; histoloji ve çok sayıda uzaysal moleküler analiz keseye dayalıdır ve ex vivodir. Bu nedenle Öngörülebilir Dermatome atlası açık bir uzaysal kaydırmayı gerektirir. Kaydırma, cilt yüzeyi referans noktaları, folikül açıklıkları, vasküler desenler, doku geometrisi, araştırma ortamlarında fiducial işaretler veya standartlaştırılmış yerel anatomik koordinatlar kullanabilir. ex vivo veri setlerinde, seri kesitler histolojik referans noktaları ve yama düzeyinde kaydırma kullanılarak hizalanabilir; ardından transkriptomik noktalar, protein özellikleri, hücre dışı matriks ölçümleri ve görüntüden türetilen özellikler bölgesel düzeyde birbirine bağlanır.

OCT’den türetilen özellikler epidermal ve dermal kalınlık, katman segmentasyonu, zayıflama katsayıları, saçılma profilleri, dermal yoğunluk, vasküler veya leke desenleri ve doku özellikleri içerebilir. Konfokal mikroskopi hücresel morfoloji, epidermal mimari, pigment dağılımı ve iltihabi desenler sağlayabilir. Yüksek frekanslı ultrason, mevcut olduğunda dermal ve subkutan kalınlık, ekojenite ve esneklikle ilişkili tahminler ekleyebilir. Histoloji ve matriks odaklı görüntüleme, epidermal kalınlık, çekirdek yoğunluğu, kolajen bolluğu ve düzeni, kolajen lifi yönelimi, elastin mimarisi, vasküler yoğunluk ve iltihabi hücre dağılımı katkıda bulunabilir. Uzaysal veya hedefli proteomik, protein bolluğu, matriks parçalayan enzimler, proteoglikanlar, iltihabi ara maddeler ve seçili hüceller dışı veya translasyonsonrası özellikler ekleyebilir. Glikasyonla ilgili iş akışları, teknik açıdan mümkün olduğunda doğrulanmış AGE analizlerini veya doku ölçümlerini içerebilir (). Bu özellikler, çok modallı birleştirmeden önce yalnızca niteliksel olarak tanımlanmak yerine, standartlaştırılmış ve tekrarlanabilir prosedürlerle çıkarılmalıdır.

Çerçeve, eşli ve eşli olmayan öğrenme arasında ayrım yapmalıdır. Eşli öğrenmede, görüntüleme parçaları ile moleküler ölçümler aynı eşleştirilmiş bölgeden gelir ve doğrudan gözetimli öngörü veya karşılaştırmalı hizalamaya olanak tanır. Eşli olmayan ortamlarda, moleküler ve görüntüleme verilerinin farklı ancak karşılaştırılabilir anatomik bölgelerden geldiği durumlarda daha güçlü varsayımlar gerekir. Öğretmen-öğrenci öğrenmesi, alan uyarlaması, döngü tutarlılığı kısıtlamaları veya olasılıksal gizli hale getirme yaklaşımları incelenebilir; ancak eşli olmayan eğitimden elde edilen öngöriler daha belirsiz olarak değerlendirilmelidir. Bu ayrım önemlidir, çünkü klinik görüntüleme veri setleri genellikle alan transkriptomik, proteomik, histolojik veya hücre dışı matris ölçümleri içeren veri setlerinden daha büyük olacaktır.

Klinik çıkarım sırasında tam moleküler veri genellikle mevcut değildir. Bu nedenle pratik model, modalite düşürme (dropout) ile eğitilmeli; böylece standartlaştırılmış fotoğraflar artı OCT, OCT artı bant-soyurma biyarkerleri ve ekzomik değişkenler gibi girdilerin alt kümelerinden öngörüler yapılabilir. Çıktı, güven aralıkları veya belirsizlik skorları içermelidir. Düşük güvenilen bir yerel temsilcisi tahmini, doğrudan moleküler kanıt olarak yorumlanmamalı ve uygun klinik değerlendirme ile gerekildiğinde laboratuvar veya doku temelli doğrulama yapılmadan tedavi yoğunluğunu yönlendirmek için kullanılmamalıdır.

Moleküler atlasdan klinik yerel temsilcisi modeline

Öngörülebilir Dermatome’un olası klinik değeri, gerçekçi ve ileriye dönük olarak doğrulanmış bir iş akışına dayanır. Her hastaya estetik veya rejeneratif prosedürlerden önce alan transkriptomik, alan proteomik ya da doku örnekleme uygulamak pratik değildir. Bunun yerine, transkriptomik, proteomik, histolojik, hüceller dışı matris ve glikasyon ilişkili ölçümler, bölgesel biyolojik durumları tanımlamak ve doğrulamak için keşif kohortlarında kullanılmalıdır. Bu durumlar, ardından non-invaziv ve minimal invaziv veriyle eğitilen yerel temsilcisi modelleri için referans etiketleri veya gizli hedefler olarak hizmet edebilir.

Uygulanabilir bir araştırma iş akışı dört aşamada ilerleyebilir. İlk olarak, eşleştirilmiş görüntüleme, histoloji, alan bazlı transkriptomik, alan bazlı veya hedefli proteomik, ekstrasellüler matris ölçümleri ve bantlı soyutlama biyarkerları kullanılarak anatomik bölgeler, yaşlar, fototipler ve maruziyet öyküleri boyunca keşif kohortları örneklenecektir. İkinci olarak, kolajen yeniden yapilanması, hücresel yaşlanma, iltihaplanma, pigmentasyon, vasküler değişim, bariyer işlevi, glikasyon ve yapısal matris hasarı ile ilişkili aday bölge modülleri belirlenip tamamlayıcı analiz yöntemleriyle doğrulanacaktır. Üçüncü olarak, bu referans durumları tahmin etmek için invaziv olmayan ikil modeller görüntüleme ve erişilebilir klinik girdiler kullanılarak eğitilecektir. Dördüncü olarak, bu ikil modeller prospektif olarak test edilerek bölgesel tahminlerinin izlem, risk karakterizasyonu, takip zamanlaması veya tedaviye yönelik sonuçları standart klinik değerlendirmeye kıyasla iyileştirip iyileştirmediği belirlenecektir. Bu aşamalar tamamlanana kadar önerilen çıktılar, doğrulanmış tedavi seçimi biyarkerları olarak değerlendirilmemelidir.

Doğrulanması durumunda, böyle bir model estetik ve rejeneratif dermatolojide bölgeye özgü klinik değerlendirmeyi destekleyebilir. Örneğin, erken yapısal değişimle birlikte matris yıkımına dair yüksek güvenilirlikli bir ikil tahmin gösteren periorbital bölge, daha sık izlem veya ek doğrulayıcı değerlendirme için göz önüne alınabilir. Yükseltilmiş iltihaplanma veya pigmentasyon duyarlılığına sahip olduğu tahmin edilen bir bölge, yerleşik klinik pratik çerçevesinde daha temkinli bir tedavi stratejisini gerekçelendirebilir. Düşük güvenilirlikli bir tahmin, klinik uzmanların aşor yorumlamaktan kaçınması ve konvansiyonel değerlendirmeye dayanması gerektiğini işaret etmelidir. Tüm durumlarda, çerçeve bir karar destek aracı olarak önerilmektedir, otonom bir tedavi seçicisi olarak değil.

Aynı çerçeve klinik deneyleri de destekleyebilir. Yalnızca fotoğraflara dayanmak yerine, topikal ürünler, enjeksiyonlar, enerji kaynaklı cihazlar, ekzosomlar, peptidler veya rejeneratif ürünlerin deneyimleri, bölgesel görüntüleme uç noktaları ve moleküler yansıtıcı okumalar içerebilir. Doğrulanması durumunda, bu tekrarlanan biyopsilere olan bağımlılığı azaltabilir ve biyolojik yanıtın daha erken sinyallerini sağlayabilir. Ancak böyle bir kullanım, edinim protokollerinin standardize edilmesini, önceden tanımlanmış uç noktaları, cihazlar arasında kalibrasyonu ve model performansının şeffaf biçimde raporlanmasını gerektirir.

Doğrulama yol haritası

Prediktif Dermatomin’in klinik olarak hazır olduğu varsayılmadan, aşamalar aracılığıyla doğrulanması gerekir. 1. aşama teknik uygulanabilirlik: görüntüleme, histoloji, mekânsal transkriptomik ve proteomik veri, ekstraselüler matris veya glikasyon ilişkili ölçümler ve klinik meta-veri bölgesel düzeyde kabul edilebilir tekrarlanabilirlikle edinilebilir ve kaydedilebilir mi? 2. aşama geriye dönük modelleme: model, eğitim ve test verileri arasında katılımcı düzeyinde ayrım korurken, önceden tanımlanmış transkripomik, proteomik, ekstraselüler matris, histolojik veya yapısal uç noktaları tahmin edebilir mi? 3. aşama dış doğrulama: performans, bağımsız kohortlar, cihazlar, anatomik bölgeler ve cilt fototipleri boyunca sürüyor mu? 4. aşama boylamalı doğrulama: tahmin edilen bölgesel hassaslık haritaları, gelecekteki yapısal değişimi, tedavi yanıtını, yan etkileri veya bakım aralıklarını, gelenek değerlendirmeye göre daha iyi öngörebilir mi? 5. aşama klinik yararlılık değerlendirmesi: modelin kullanımı, yerleşik klinik değerlendirmeye kıyasla karar vermeyi, güvenliği veya kaynak tahsisini iyileştiriyor mu?

Ölçütler hedefle uyumlu olmalıdır. Kolajen yeniden şekillenme skoru veya dermal yoğunluk gibi sürekli çıktılar, mutlak ortalama hata, karekök ortalama kare hatası, güven aralıklı korelasyon katsayıları ve kalibrasyon grafikleri kullanılarak değerlendirilebilir. İkili veya sıralı risk etiketleri, alıcı işletme karakteristik eğrisi altındaki alan, hassasiyet-geri çağırma eğrisi altındaki alan, dengeli doğruluk, duyarlılık, özgüllük ve kalibrasyon ile değerlendirilebilir. Uzaysal haritalar, bölge düzeyinde konumlandırma hatası, uzaysal uyum ve kaydırma bozulumuna karşı dayanıklılık dahil ek değerlendirme gerektirir. Klinik kullanım için karar eğrisi analizi, yalnızca istatistiksel anlamlılıktan daha bilgilendirici olabilir.

Küçük ölçekli uygunluk veri setleri, edinim protokollerini, kaydırma prosedürlerini, ön işleme kararlılığını ve kayıp modallite yönetimini test etmek için faydalı olabilir; ancak yüksek boyutlu çok modallı bir modelin geçerliliğini veya klinik yararlılığını ortaya koymak için yeterli değildirler. Erken uygunluk çalışmaları, kohort özelliklerini, anatomik bölgeleri, edinim ayarlarını, ön işleme prosedürlerini, katılımcı düzeyinde veri ayrışını, temel karşılaştırmaları, belirsizliği ve sınırlamaları rapor etmeli; keşif amaçlı ilişkileri klinik performans kanıtı gibi sunmamalıdır (Tablo 2).

Tablo 2

Önerilen evreli geçerlilik yol haritası.

Etik, eşitlik ve yönetim açısından değerlendirilecek konular

Yüksek çözünürlüklü moleküler ve görüntüleme verileri hassastır. Bölgesel bir moleküler yaşlanma haritası, yalnızca görünür yaşlanma desenlerini değil, aynı zamanda iltihabı, çevresel maruz kalmaları, tedavi öyküsünü ve olası hastalığa ilişkin biyolojiyi de ortaya koyabilir. Bu nedenle veri azaltma, açık rıza belirtimi, güvenli depolama, kimliğinin gizlenmesi ve açık yönetim kuralları esastır. Klinik uygulama, hedeflenen tahmin görevi için gerekli olmayan moleküler verilerin toplanmasından kaçınmalıdır.

Gizliliği koruyan makine öğrenimi, sonradan eklenmek yerine erken aşamada değerlendirilmelidir. Dağıtık öğrenme, ham verilerin merkezileştirilmeden kurumlar arasında model eğitimine olanak tanıyabilir. Güvenli özetleme ve farklıyal gizlilik, yeniden tanımlanma riskini azaltabilir; ancak bu yöntemler doğruluğu etkileyebilir ve şeffaf biçimde rapor edilmelidir (–). Model kartları veya eşdeğeri belgeler, hangi verilerin kullanıldığı, hangi grupların temsil edildiği, hangi sonuçların tahmin edildiği ve performansın nerede belirsiz olduğu bilgisini içermelidir.

Adillik de merkezdedir. Cilt görüntüleme modelleri, Fitzpatrick fototipleri, etnik kökenler, yaşlar, cinsiyet, anatomik bölgeler ve cihaz ayarları arasında farklı performans gösterebilir. Alan transkriptomi referans veri setleri de sık sık demografik açıdan sınırlıdır. Öncelikle tek bir nüfusta eğitilen bir Tahmin Edilebilir Cilt Modeli, başka bir nüfusta riski yanlış tahmin edebilir. Bu nedenle geçerlilik, yalnızca genel doğruluk değil, alt grup performansını ve kalibrasyonu rapor etmelidir. Yanlılık denetimleri, model güncellendiğinde veya yeni bir klinik ortamda uygulandığında tekrarlanmalıdır.

Ekonomik etkiler de dikkat gerektirir. Moleküler yaşlanma haritaları yalnızca uzman kliniklerde erişilebilir hale gelirse, dermatolojik bakım alanında eşitsizlikleri genişletebilir. Bu nedenle en gerçekçi aktarım yolu katmanlı bir modeldir: araştırma kohortlarında derin moleküler atlaslama, daha geniş klinik kullanım için daha düşük maliyetli, invaziv olmayan vekil modeller ve mümkün olduğunca açık veya işbirliğine dayalı referans veri setleri.

Sınırlamalar ve gelecekteki zorluklar

Prediktif Dermatoloji çerçevesi hâlâ önerilen bir yaklaşımdır. Klinik bir araç olarak doğrulanmamıştır ve çevrime geçmeden önce çözülmesi gereken birkaç zorluk bulunmaktadır. İlk olarak, alan transkriptomik sinyaller dinamikdir. Sirkadiyen ritim, son ultraviyole maruz kalması, iltihaplanma, topikal kullanım, hormonal durum ve doku işlemi gen ifadesini etkileyebilir. Kararlı yaşlanma imzalarını geçici yanıtlardan ayırt etmek için boyuna örneklem ve tekrarlı ölçümler gerekecektir.

İkinci olarak, gen ifadesi otomatik olarak protein bolluğunu, translasyonsonrası modifikasyonu, ekstraselüler matriks bileşimini, biriken glikasyon hasarını veya biyolojik yaşlanmayı yansıtmaz. Bazı transkriptomik değişiklikler dejeneratif gerileme yerine tamir, uyum, sirkadiyen varyasyon veya akut stres yansıtabilir. Bu nedenle aday bölgesel imzalar alan veya hedefli proteomik, ekstraselüler matriks profillemesi, glikasyon ilişkili ölçümler, histoloji, yapısal görüntüleme, tekrarlı örnekleme ve boyuna klinik sonuçlarla desteklenmelidir.

Dördüncü olarak, model açıklanabilirliği hâlâ zordur. Dikkat ağırlıkları, öne çıkarma haritaları ve özellik önem skorları hipotez üretmeye yardımcı olabilir, ancak nedenselliği kanıtlamaz. Klinik uzmanlar anlaşılır, kalibre edilmiş ve uygulanabilir eşiklerle bağlantılı çıktılar gerektirecektir. Son olarak, yapay zekâ tabanlı moleküler dermatoloji için düzenleyici ve klinik yönetim yolları hâlâ gelişmektedir. Tedavi planlamasını etkileyen her model, dağıtım öncesinde prospektif olarak değerlendirilmeli ve dağıtım sonrasında izlenmelidir.

Sonuç

Prediktif Dermatoloji, cilt yaşlanmasını moleküler, görüntüleme, histolojik, klinik ve ekzomik bilgilerin bütünleştirilmesiyle modellenebilecek, alan bakımından organize edilmiş bir biyolojik süreç olarak yeniden çerçeveler. Merkezindeki temel varsayım basittir: cilt tek ve düzgün bir organ olarak yaşlanmaz ve hassas dermatoloji, yerel biyolojik hassasiyeti çözebilen araçlar gerektirir.

Önerilen çerçeve, bu kavram için teknik bir temel sağlar. Öğrenme görevini tanımlar, taban tabanlı mekânsal modelleme önerir, dönüştürücü tabanlı çok modlu birleştirmeyi örer, transkriptomik ve proteomik verilerin boyut indirgeme ve sınırlılıklarını ele alır, görüntü-omik kaydırmayı açıklar ve aşamalı doğrulama ile etik güvence mekanizmalarını betimler. Çerçeve, yerleşik bir klinik sistem veya doğrulanmış bir analiz cihazı olarak yorumlanmamalıdır. Tamamlayıcı moleküler, yapısal, görüntüleme ve ekposomik bilgileri kullanarak bölgeye özgü biyolojik yaşlanma modellerini kurmak ve test etmek için bir araştırma yol haritasıdır. Prospektif olarak doğrulanması durumunda, bu modeller yenileyici ve estetik dermatolojide daha nesnel izleme, geliştirilmiş klinik deney sonlanımları ve olası daha bireyselleştirilmiş tedavi planlamasını destekleyebilir.

Açıklamalar

Yazar katkıları

DH: Görselleştirme, Kaynaklar, Proje yönetimi, Yazım – özgün taslak, Finansal destek sağlama, Biçimsel analiz, Metodoloji, Veri düzenleme, Soruşturma, Doğrulama, Yazılım, Kavramsal tasarım, Yazım – inceleme & düzenleme, Gözetim. JW: Yazım – inceleme & düzenleme, Yazım – özgün taslak. KY: Yazım – inceleme & düzenleme, Yazım – özgün taslak. TL: Yazım – özgün taslak, Yazım – inceleme & düzenleme. SIC: Yazım – inceleme & düzenleme, Yazım – özgün taslak.

Fonlama

Yazar(lar), bu çalışma ve/veya yayını için finansal destek alınmadığını beyan etti.

Çıkar çatışması

SIC, InSkin Lab Inc.’nin genel müdürüdür ve şirkette hisse sahiptir.

Kalan yazar(lar), bu çalışmanın olası bir çıkar çatışması olarak değerlendirilebilecek herhangi ticari veya finansal ilişki olmadan yürütüldüğünü beyan etti.

Üretken yapay zekâ açıklaması

Yazar(lar), bu metnin hazırlanmasında üretken yapay zekâ kullanılmadığını beyan etti.

Bu makalede şekillerle birlikte sağlanan alternatif metinler (alt text) Frontiers tarafından yapay zekânın desteğiyle oluşturulmuş olup, mümkün olduğunca yazarların da katılımıyla doğruluğun sağlanması için makul çabalar gösterilmiştir. Herhangi bir sorunu tespit ederseniz lütfen bizimle iletişime geçin.

Yayıncının notu

Bu makalede ifade edilen tüm görüşler yalnızca yazarların görüşüdür ve bağlı oldukları kuruluşların, yayıncının, editörlerin veya hakemlerin görüşlerini zorunlu olarak yansıtmaz. Bu makalede değerlendirilebilecek herhangi bir ürün veya üreticisinin yapabileceği herhangi bir iddia, yayıncı tarafından garanti edilmez veya desteklenmez.

• 1.

  McCabe, C.Hill, R.C.Calderone, K.Cui, Y.Yan, Y.Quan, T. ve ark. Alterations in extracellular matrix composition during aging and photoaging of the skin. Matrix Biol Plus. (2020) 8:100041. 10.1016/j.mbplus.2020.100041

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 2.

  Chen, C.Y.Zhang, J.Qi, L.Guo, M.M.He, Y.F.Dong, Y. ve ark. Advanced glycation end products in the skin: molecular mechanisms, methods of measurement, and inhibitory pathways. Front Med (Lausanne. (2022) 9:837222. 10.3389/fmed.2022.837222

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 3.

  Guyuron, B.Rowe, D.J.Weinfeld, A.BEshraghi, Y.Fathi, A.Iamphongsai, S. Factors contributing to the facial aging of identical twins. Plast Reconstr Surg. (2009) 123(4):1321–31. 10.1097/PRS.0b013e31819c4d42

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 4.

  Bienkowska, A.Boedewadt, J.Elsbroek, L.Kolbe, L.Gallinat, S.Winnefeld, M. Sunscreen application substantially mitigates molecular perturbations induced by repetitive UV exposure and maintains healthy skin. Sci Rep. (2026) 16(1):4326. 10.1038/s41598-026-37232-4

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 5.

  Holzscheck N, Alckenhayn C, Söhle J, Kristof B, Siegner R, Werner A ve diğerleri. Bilgiyle beslenen yapay sinir ağları kullanarak transkriptomik yaşın modellenmesi. NPJ Aging Mech Dis. (2021) 7(1):15. 10.1038/s41514-021-00068-5

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 6.

  Solé-Boldo L, Raddatz G, Schütz S, Allm J, Rippe K-P, Lonsdorf A S ve diğerleri. İnsan cildinin tek hücreli transkriptomları, yaşa bağlı fibroblast hazırlığının kaybını ortaya koyar. Commun Biol. (2020) 3(1):188. 10.1038/s42003-020-0922-4

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 7.

  Rojahn T, Vorstandlechner V, Krausgruber T, Bauer W, Alkon N, Bangert C ve diğerleri. Tek hücreli transkriptomik ile interstisyel sıvı proteomiğinin birleştirilmesi, atopik dermatitte hücre tipine özgü bağışıklık düzenlemesini tanımlar. J Allergy Clin Immunol. (2020) 146(5):1056–69. 10.1016/j.jaci.2020.03.041

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 8.

  Ganier C. Cildin Senfonisini Açmak: tek hücreli ve alansal transkriptomik, çeşitli hücre popülasyonları arasındaki uyumlu etkileşimi ortaya koyar. J Invest Dermatol. (2024) 144(9):1917–20. 10.1016/j.jid.2024.01.039

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 9.

  Kumaran G, Carroll L, Muirhead N, Bottomley M J. Alansal transkriptomik profilleme, cild hastalıklarına dair anlayışımızı nasıl ileri taşıyabilir? J Invest Dermatol. (2025) 145(3):522–35. 10.1016/j.jid.2024.07.006

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 10.

  Korsunsky I, Millard N, Fan J, Slowikowski K, Zhang F, Wei K ve diğerleri. Tek hücreli verilerin harmony ile hızlı, duyarlı ve doğru biçimde bütünleştirilmesi. Nat Methods. (2019) 16(12):1289–96. 10.1038/s41592-019-0619-0

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 11.

  Lopez R, Regier J, Cole M, Jordan M, Yosef N. Tek hücre transkriptomisinde derin üretici modelleme. Nat Methods. (2018) 15(12):1053–8. 10.1038/s41592-018-0229-2

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 12.

  Stuart T, Butler A, Hoffman P, Hafemeister C, Papalexi E, Mauck W, ve diğerleri. Tek hücre verilerinin kapsamlı bütünleştirilmesi. Cell. (2019) 177(7):1888–1902.e21. 10.1016/j.cell.2019.05.031

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 13.

  Argelaguet R, Arnol D, Bredikhin D, Deloro Y, Velten B, Marioni JC, ve diğerleri. MOFA+: çok modlu tek hücre verilerinin kapsamlı bütünleştirilmesi için istatistiksel bir çerçeve. Genome Biol. (2020) 21(1):111. 10.1186/s13059-020-02015-1

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 14.

  Biancalani T, Scalia G, Buffoni L, Avasthi R, Lu Z, Sanger A, ve diğerleri. Derin öğrenme ve tangram ile uzamsal olarak çözülmüş tek hücre transkritomilerinin hizalanması. Nat Methods. (2021) 18(11):1352–62. 10.1038/s41592-021-01264-7

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 15.

  Kleshchevnikov V, Shmatko A, Dann E, Iivazidis A, King H, Li T, ve diğerleri. Cell2location, uzamsal transkritomik verilerde ince ayrıntılı hücre tiplerini eşler. Nat Biotechnol. (2022) 40(5):661–71. 10.1038/s41587-021-01139-4

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 16.

  Hu J, Li X, Coleman K, Schroeder A, Ma N, Irwin D, ve diğerleri. SpaGCN: grafik evrişimli ağ ile uzamsal alanları ve uzamsal olarak değişken genleri tanımlamak için gen ifadesini, uzamsal konumu ve histolojiyi bütünleştirir. Nat Methods. (2021) 18(11):1342–51. 10.1038/s41592-021-01255-8

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 17.

  Veličković P, Cucurull G, Casanova A, Romero A, Liò P, Bengio Y. Graph attention networks. In: International Conference on Learning Representations (2018).

  • Google Scholar
  • View reference in article

• 18.

  Vaswani A, Shazeer N, Marar N, Uszkoreit J, Jones L, Gomez AN, et al. Attention is all you need. Adv Neural Inf Process Syst. (2017) 30.

  • Google Scholar
  • View reference in article

• 19.

  Esteva A, Chou K, Yeung S, Naik N, Madani A, Mottaghi A, et al. Deep learning-enabled medical computer vision. NPJ Digit Med. (2021) 4(1):5. 10.1038/s41746-020-00376-2

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 20.

  Moor M, Banerjee O, Abad ZS, Krumholz HM, Leskovec J, Topol EJ, et al. Foundation models for generalist medical artificial intelligence. Nature. (2023) 616(7956):259–65. 10.1038/s41586-023-05881-4

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 21.

  Patel CJ, Ioannidis JP, Manrai AK. An atlas of exposome-phenome associations in health and disease risk. Nat Med. (2026) 32:1501–10. 10.1038/s41591-026-04266-0

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 22.

  Khalid N, Qayyum A, Bilal M, Al-Fuqaha A, Qadir J. Privacy-preserving artificial intelligence in healthcare: techniques and applications. Comput Biol Med. (2023) 158:106848. 10.1016/j.compbiomed.2023.106848

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 23.

  Cho H, Froelicher D, Dokmai N, Nandi A, Sadhuka S, Hong M, et al. Privacy-enhancing technologies in biomedical data science. Annu Rev Biomed Data Sci. (2024) 7:317–43. 10.1146/annurev-biodatasci-120423-120107

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 24.

  Ziller AM, Mueller TS, Stieger S, Feiner L, Brandt J, Braren R, et al. Tıbbi görüntülemede yapay zeka için gizlilik ve doğruluğun uzlaştırılması. Nat Mach Intell. (2024) 6(7):764–74. 10.1038/s42256-024-00858-y

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 25.

  Tabula Sapiens Konsorsiyumu. Tabula sapiens: insanların çok organlı, tek hücreli transkriptomik atlası. Science. (2022) 376(6594):eabl4896. 10.1126/science.abl4896

  • Pubmed Özeti
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 26.

  Jin S, Guerrero-Juarez CF, Zhang L, Chang I, Ramos R, Kuan C-H, et al. CellChat kullanarak hücre-hücre iletişiminin çıkarımı ve analizi. Nat Commun. (2021) 12(1):1088. 10.1038/s41467-021-21246-9

  • Pubmed Özeti
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 27.

  Chan S, Reddy V, Myers B, Thibodeaux Q, Brownstone N, Liao W. Dermatolojide makine öğrenmesi: güncel uygulamalar, fırsatlar ve sınırlamalar. Dermatol Ther. (2020) 10(3):365–86. 10.1007/s13555-020-00372-0

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 28.

  Li Y, Tian X, Luo J, Bao T, Wang S, Wu X. Yaşlanmanın moleküler mekanizmaları ve yaşlanma karşıtı stratejiler. Cell Commun Signal. (2024) 22(1):285. 10.1186/s12964-024-01663-1

  • Pubmed Özeti
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 29.

  Nan L, Guo P, Hui W, Xia F, Yi C. Dermal fibroblast yaşlanması ve cilt yaşlanmasında son gelişmeler: mekanizmaların açığa çıkarılması ve yeni terapötik stratejilerin önderliği. Front Pharmacol. (2025) 16:1592596. 10.3389/fphar.2025.1592596

  • Pubmed Özeti
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 30.

  Wu S, Li N, Chen S, et al. Cilt yaşlanmasında çoklu-omik analizlerin uygulanmasındaki gelişmeler. Front Aging. (2025) 6:1596050. 10.3389/fragi.2025.1596050

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 31.

  Schäbitz A, Hillig C, Mubarak M, Jargosch M, Farnoud A, Scala E, et al. Bulaşıcı olmayan inflamatör cilt hastalıklarından lezyonların alan transkriptomik manzarası. Nat Commun. (2022) 13(1):7729. 10.1038/s41467-022-35319-w

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 32.

  Wu S, Al-Eryani G, Roden D, Junankar S, Harvey K, Andersson A, et al. İnsan meme kanserlerinin tek hücreli ve alan çözümlü atlası. Nat Genet. (2021) 53(9):1334–47. 10.1038/s41588-021-00911-1

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 33.

  Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U-net: biyomedikal görüntü segmentasyonu için evrişimli ağlar. Med Image Comput Comput Assist Interv. (2015) 9351:234–41. 10.1007/978-3-319-24574-4_28

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 34.

  Litjens G, Kooi T, Bejnordi BE, Setio AAA, Ciompi F, Ghafoorian M, et al. Tıbbi görüntü analizinde derin öğrenme üzerine bir araştırma. Med Image Anal. (2017) 42:60–88. 10.1016/j.media.2017.07.005

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 35.

  Haykal D, Flament F, Mora P, Balooch G, Cartier H. Estetik dermatolojide uzun ömrün kilidi: epigenetik, yaşlanma ve kişiselleştirilmiş bakım. Int J Dermatol. (2025) 64:2204–14. 10.1111/ijd.17725

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

Özet

Anhtar kelimeler

yapay zekâ, hesaplamalı dermatoloji, eksosom, moleküler haritalama, optik koherans tomografisi, prediktiv dermatom, cilt yaşlanması, alan transkriptomik

Atıf

Haykal D, Wan J, Yi K-H, Lim T ve Cho SI (2026) The predictive dermatome: a technical framework for spatial AI mapping of molecular skin aging. Front. Digit. Health 8:1764342. doi: 10.3389/fdgth.2026.1764342

Alındı

09 Aralık 2025

Güncellendi

23 Temmuz 2026

Kabul edildi

14 Eylül 2026

Yayınlandı

09 Kasım 2026

Cilt

8 – 2026

Düzenleyen

Hema Sundaram, University of Manchester, United Kingdom

Ilya A. Solovev, Syktyvkar State University, Russia

Rakhan Aimbetov, overlake.bio, Kazakhstan

Ticarî hakları saklıdır

© 2026 Haykal, Wan, Yi, Lim ve Cho.

Bu makale, Creative Commons Atıf Lisansı (CC BY) koşulları altında erişime açık olarak dağıtılmıştır. Orijinal yazarların ve ticarî hak sahiplerinin isimlendirilmesi ve bu dergideki orijinal yayının atıf edilmesi koşuluyla, kabul edilen akademik uygulama doğrultusunda diğer platformlarda kullanım, dağıtım veya çoğaltma izinlidir. Bu koşullara uymayan hiçbir kullanım, dağıtım veya çoğaltma izin verilmez.

İletişim: Diala Haykal docteur.haykal@gmail.com

†

ORCID Diala Haykal orcid.org/0000-0001-7528-5088 Soo Ick Cho orcid.org/0000-0003-3414-9869

Bu makalede ifade edilen tüm iddialar yalnızca yazarların görüşlerini yansıtır ve bağlı oldukları kuruluşların, yayıncının, editörlerin veya değerlendirenlerin görüşlerini zorunlu olarak temsil etmez. Bu makalede değerlendirilebilecek herhangi bir ürün veya üreticisinin yapabileceği herhangi bir iddia, yayıncı tarafından garanti edilmez veya desteklenmez.