Siklodekstrin nanopartiküllerin sitotoksik etki mekanizmasının aydınlatılmasında biyoenformatik yaklaşımlar
Bioinformatic approaches to elucidate the mechanism of cytotoxic action of cyclodextrin nanoparticles
Yazar: IŞIL VAROL
Danışman: DOÇ. DR. MUSTAFA ÇELEBİER
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Nanoteknoloji ve Nanotıp Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Eczacılık ve Farmakoloji = Pharmacy and Pharmacology

Özet:
Bu tez çalışmasında amaç, daha önceden üretilmiş farklı kimyasal yapılara ve yüzey yüklerine sahip amfifilik siklodekstrin nanopartiküllerin kanser hücreleri üzerine sitotoksik etki mekanizmasının metabolomik çalışmalar sonucu gerçekleştirilecek farklı biyoenformatik yaklaşımlarla tespit edilmesidir.
MDA-MB-231 meme kanseri hücre hatları, ilaç taşıyıcı sistem olarak önerilmiş siklodekstrin nanopartiküller ile işlem görmüş ve hücre çoğalmasını önleyici etkinin (antiproliferatif etki) en yüksek miktarda gözlendiği nanopartikül ve doz üzerinden çalışılmıştır. Çoğalmanın siklodekstrin nanopartikül ile önlendiği hücre hatları işlem görmüş hücre hatları olarak kullanılmış ve T grubu şeklinde isimlendirilmiştir. Hiçbir şekilde nanopartiküllerle işlem görmeden çoğalmanın önlenmediği grup ise kontrol grubu olarak kullanılmış ve C grubu şeklinde isimlendirilmiştir. T ve C gruplarından elde edilen hücreden arındırılmış lizat çözeltisinden sitozolik fraksiyonlar elde edilmiş ve bu fraksiyonların metabolit profillemesi amacıyla sıvı kromatografisi kütle spektrometrisi (LC-MS) bazlı metabolomik çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Metabolit profilleme sonucu herhangi bir şekilde kanser ilacı taşımayan siklodekstrin nanopartiküllerin etkisi ile çoğalmanın önlendiği gruplar (T grupları) ile kontrol grupları (C grupları) arasında metabolom düzeylerindeki değişmeler karşılaştırılmıştır.
LC-MS yöntemiyle elde edilen ham verinin içerisinden metabolitlerin bulunarak profillenmesi (tanımlanması) ve T ile C grupları için miktarlarının karşılaştırılması ancak uygun yazılım ve veribankası desteği ile mümkündür. Bu amaçla farklı biyoenformatik yaklaşımlar denenmiş ve metabolit profillemede R programlama dili altında çalışan serbest erişimli bir platorm olan XCMS'in CentWave ve MatchedFilter algoritmaları ile metabolitlere ait pikler tanımlanmaya çalışılmıştır. Bununla birlikte Human Metabolome Database (HMDB) ve Metlin Database veribankaları kullanılarak ortak bulunan metabolit pikleri birbiri ile karşılaştırılmıştır. Ham verilerin değerlendirilmesinde, XCMS Centwave algoritması ve MatchedFilter algoritmasının kesişim kümesi MetaboAnalyst ile ilişkilendirilmiştir.
Metabolit profilleme sonucu T ve C grupları için farklılaşan en yüksek miktarda metabolit teşhis edilmiştir. Elde edilen veriler siklodekstrin nanopartiküllerin kanser hücreleri üzerine sitotoksik etki mekanizmasının aydınlatılmasında kullanılmıştır.

Abstract:
This thesis aims to determine the cytotoxic effect of previously manufactured cyclodextrin nanoparticles on cancer cells by metabolomic studies with different bioinformatic approaches.
MDA-MB-231 breast cancer cell lines are treated with cyclodextrin nanoparticles which have been proposed as drug delivery system and the research continued over the maximum amount observed nanoparticle which has the inhibitory effect (antiproliferative effect) on cell proliferation. Cell lines in which proliferation inhibited by cyclodextrin nanoparticles is used as treated cell lines and be referred as T set. The group without treatment in which the proliferation is not prevented by nanoparticles in any way is used as control group and is designated as the group C. The cytosolic fractions is obtained from the lysates solution purified from group T and group C and liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS) based metabolomics will be performed in order to metabolite profiling of these fractions. Based on metabolite profiling results, changes in metabolite levels is compared between the group T and the group C.
Metabolite profiling (identification) from the raw data obtained by the LC-MS method and their comparison is only possible with the support of appropriate software and data bank. For this purpose, different bioinformatics approaches have been tried: The metabolites have been tried to be identified by CentWave and MatchedFilter algorithms of XCMS, a freely accessible platform which runs under R programming language in metabolite profiling. Besides, the number of identified metabolites is compared with each other using Human Metabolome Database (HMDB) and Metlin Database. During the processing of the raw data, the intersection set of the XCMS Centwave algorithm and MatchedFilter algorithm is associated with MetaboAnalyst.
As a result of metabolite profiling, the highest amount of metabolite is identified from the groups T and C. The resulting data is used to elucidate the mechanism of cytotoxic action of cyclodextrin nanoparticles on cancer cells by performing metabolic pathway analysis.