Antibiyotik tayinine yönelik biyosensör geliştirilmesi
Development of biosensor for the detection of antibiotic
Yazar: NAZİFE NUR KARAÇAĞLAR
Danışman: DOÇ. DR. ALİ TOPCU
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Gıda Mühendisliği = Food Engineering

Özet:
Antibiyotikler, sağlık sektöründe en fazla kullanılan ilaç türlerinden biridir. Fakat yeterlilikleri gün geçtikçe yaygınlaşan bakteriyel direnç olgusundan dolayı sekteye uğramaktadır. İnsanlar tarafından antibakteriyel ilaçların yetersiz kullanımı, hayvanlarda antibakteriyellerin yaygın olarak kullanılması veya çevre ve gıdada antibakteriyel maddelerin bulunması antibiyotiğe dirençli bakteri suşlarının artmasına neden olmuştur. Antibiyotikler hayvanları tedavi etme, hastalıktan koruma amacı ile verilmekte ise de bazı durumlarda büyüme ve beslenme verimliliklerini artırma amacı ile de verilebilmektedir. Bu yüzden hayvanlarda ve hayvansal kaynaklı gıdalarda antibiyotiğin kontrolü son derece önemlidir. Bu kapsamda kalıntı antibiyotik düzeyinin kolayca saptanabileceği, hızlı ve hassas tayin sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Antibiyotiklerin basit, hızlı ve hassas tayini, sağlık riskleri oluşturabilecek dirençli bakteri suşlarının artmasının engellenmesi ayrıca teknolojik açıdan gıda proseslerinde fermentasyon basamağında sorun oluşmasının engellenmesi açısından oldukça önemlidir. Özellikle gıda daha işlenmeden, çiftlikte veya fabrikada bu analizlerin hızlı bir şekilde yapılabilmesi önemlidir. Gıdalarda antibiyotik tayini için sıklıkla kullanılan immunoassayler, yüksek performanslı sıvı kromotografisi (HPLC) ve sıvı kromatografisi/kütle spektrometresi (LC/MS) gibi yöntemler oldukça hassas olmakla birlikte yüksek maliyetli olup, gelişmiş ve uzmanlık gerektiren ekipmanlara ihtiyaç duymaktadır. 
Bu tez kapsamında, antibiyotik tayinine yönelik basit, hızlı, düşük maliyetli ve Avrupa Birliği (EU) tarafından belirlenen maksimum kalıntı limiti (MKL) düzeyindeki hassasiyette bakteri temelli bir biyosensör sistemi geliştirilmesi hedeflenmektedir. Çalışmanın odağında süt hayvancılığında en çok kullanılan antibiyotik gruplarının tayini bulunmaktadır. Bu amaç doğrultusunda öncelikle, biyoanaliz sisteminde kullanılacak floresans özelliğe sahip bakteri hücrelerinin oluşturulması hedeflenmiştir. Bu nedenle, yeşil floresans proteininin (Green Fluorescence Protein-GFP) rekombinasyon yoluyla Escherichia coli hücrelerinde ekspresyonu sağlanmıştır. Bu aşamada, optimizasyon çalışmaları ile analiz sistemi antibiyotik tayini için iyileştirilmiştir. Antibiyotik tayini, canlı bakteri hücresinin antimikrobiyal varlığındaki inhibisyonu takip edilerek yapılmıştır. Analiz sisteminde floresans intensitesindeki değişim izlenmiştir. Bu kapsamda, ampisilin, basitrasin A, benzilpenisilin, furazolidon, gentamisin, linkomisin, neomisin, sefazolin, spektinomisin, spiramisin, streptomisin, sulfadiazin ve tetrasiklin antibiyotikleri denenmiştir. Değişen antibiyotik konsantrasyonlarına karşılık, floresans intensitesindeki artışın hızı belirlenerek denenen her antibiyotik için kalibrasyon eğrisi, gözlenebilme sınırı (LOD) ve tayin alt sınırı (LOQ) değerleri elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, geliştirilen yöntem ampisilin, benzilpenisilin, gentamisin, neomisin ve tetrasiklin 60 dakika içerisinde başarılı bir şekilde tayin edilebilmektedir. Bu antibiyotikler için elde edilen LOD değerleri sırası ile 3.33 ppb, 0.29 ppb, 28.00 ppb, 618.36 ppb ve 33.17 ppb olup, elde edilen bu değerler herbir antibiyotik için izin verilen MKL değerlerinden daha düşük düzeydedir. 
Tezde antibiyotik tayini için model sistem ve kalıntı antibiyotik açısından büyük risk oluşturan ve en çok denetime tabii gıda olan süt ele alınmış ve gerçek örnek denemeleri süt ile yapılmıştır. Bu kapsamda, ampisilin, benzilpenisilin, sefazolin, tetrasiklin, gentamisin ve neomisin antibiyotikleri içeren süt örnekleri kullanılmıştır. Elde edilen geri kazanım değerleri, % 91.00 ile % 105.85 arasındadır. 
Geliştirilen antibiyotik tayinine yönelik biyosensörün validasyon çalışmaları için doğruluk ve kesinlik değerleri incelenmiştir. Bu kapsamda gün içi ve günler arası tekrarlanabilirlik dataları incelenmiştir. Doğruluk için bias, kesinlik için bağıl standart sapma (RSD) değerleri hesaplanmıştır. Bias değerleri % -8.00 ile % 0.64 arasında iken, RSD değerleri % 1.30 ile % 7.34 arasında bulunmuştur.

Abstract:
Antibiotics are one of the most used drug type in pharmaceutical. But the efficiency of these drugs comes to a standstill point because of the bacterial resistance fact that has become widespread day after day. Inefficient usage of antibacterial drug by human being, widespread usage of antibacterials in animals or existence of antibacterials in environment and food caused increment in antibiotic resistant bacterial strains. Even antibiotics can be given for the purpose of healing and preventing animals from sickness they can also be given for the enhancement of growth and nutritional productivity. Therefore, examining of antibiotic in animals or foodstuffs of animal origin is so important. In this scope, sensitive and fast detection systems are needed for the detection of residual antibiotic level.  Simple, fast and sensitive detection of antibiotics is highly important because of the prevention of resistant bacterial strains that may cause health risks and also from the technological point of view prevention of problems at the fermentation step in the food processes. Especially, it is important to perform these analyses fastly at the farm or at the plant, before processing of food. Antibiotic detection methods that are often used in foods such as immunoassays, high performance liquid chromatography (HPLC) and liquid chromatography/mass spectrometry (LC/MS) are very sensitive as well as they are over costing and they need some improved or specialization-required equipment. 
In the scope of this thesis, development of a simple, fast, cost-efficient and sensitive as the maximum residual levels (MRL) that have been set by the Europion Union (EU), whole cell based biosensor is aimed. Detection of commonly used antibiotic groups in dairy farming is present in the focus of this study. In accordance with this purpose firstly, it is aimed to form the bacteria, which have a fluorescens feature and will be used in the bioanalysis system. Therefore, expression of green fluorescence protein in the cells of Escherichia coli by the recombination was provided. At this stage, analysis system was improved by the optimization studies for the detection of antibiotic. Antibiotic detection was carried out by following the inhibition of viable bacteria cells at the presence of antibiotic. Changes in fluorescent intensity were pursued in the analysis system. In this context, ampicillin, bacitracin A, benzylpenicillin, furazolidone, gentamicin, lincomycin, neomycin, cefazolin, spectinomycin, spiramycin, streptomycin, sulfadiazine, and tetracycline antibiotics were tested. The calibration curve, limit of detection (LOD) and limit of quantification (LOQ) values were obtained for each tested antibiotic by determining the rate of increment in fluorescent intensity versus varying antibiotic concentrations. Acording to obtained results; developed method can be successfully used for the detection of ampicillin, benzylpenicillin, gentamicin, neomycin and tetracycline within 60 minutes. LOD values for the these antibiotics are 3.33 ppb, 0.29 ppb, 28.00 ppb, 618.36 ppb and 33.17 ppb, respectively and these values are lower than the allowed MRL for each antibiotic. 
In the thesis, model system and milk, which poses great risk and is the most audited food from the standpoint of antibiotic level, are investigated and real sample trials were done with milk. Within this scope, milk samples that contain ampicillin, benzylpenicillin, cefazolin, tetracycline, gentamicin and neomycin are used. Obtained recovery results were in the range of 91.00% and 105.85%. 
On behalf of the validation studies of the developed biosensor for the detection of antibiotic, accuracy and precision values were investigated. In this context, in a day and inter day repeatability data were examined. Bias values for accuracy, relative standart deviation values for precision were calculated. While bias values were found in the range of -8.00% and 0.64%, RSD values were found in the range of 1.30% and 7.34%.