Beyin tümörü tedavilerinde kullanılmak üzere nanokompozit ilaç taşıyıcı sistemlerin tasarımı ve in vitro simülasyonları
Design and in vitro simulations of nanocomposite drug delivery systems for use in brain tumor treatments
Yazar: TARIK ENİS TOKGÖZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ÇİFTÇİ
Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Anabilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Biyoteknoloji = Biotechnology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Bu çalışmada kapsamında, beyin tümörü tedavisinde pasif hedeflemede kullanılabilecek bir nano ilaç sistemi geliştirilmesi amaçlanmıştır. Hidrotermal proses ile üretilen hidroksiapatit nanokristaller (n-HAP) ve hummers yöntemi ile üretilen grafen oksit (GO) nano ilaç sisteminin taşıyıcı kapasitesini arttırmak, ilaç salım kinetiğini ve ilaç yükleme kapasitesini etkinleştirmek amacıyla kullanılmıştır. Nanokompozit ilaç taşıyıcı sistemler için yapılan analizler; FTIR, XRD ve SEM. Beyin kanseri tedavisinde kullanılan kemoterapötik bir ilaç olan Paklitaksel (PTX), HAP nano kristallerine yüklenmiş ve beyin kanseri hücreleri üzerindeki aktivitesi araştırılmıştır. PTX miktarı 1 ve 2 mg olduğunda, verimlilik (EE) ve yükleme (LC) kapasiteleri sadece H-n-HAP kristal yapısı için sırasıyla %79,1-72,2 ve %80,01-80,27 iken, H-n-HAP kristal yapısına GO ile birlikte 1 ve 2 mg PTX yüklendiğinde EE ve LC sırasıyla %88,57-81,57 ve %90,84-110,57 olmuştur. Burada PTX salım profillerinin Hixson modeline uygun olduğu görülmüştür. Fick yasasına göre salım profili k=1.89, n=0.21, SSD=0.04, R2=0.997, FIC=2.03, SD=0.004 değerleri ile gözlenmiştir. H-n-HAP/GO/PTX için %10 konsantrasyonda %59,8, PTX için %46,6 ve H-n-HAP/GO/PTX için %50 konsantrasyonda %49,5 bulunmuştur. Bu geliştirilen nanokompozit akıllı ilaç salınımı sistemlerini MRG ile edilen görüntülerden beyin tümörünü otomatik bir şekilde tespit eden bir uygulama, sağlık çalışanlarına zaman kazandırmasının yanı sıra; kanserde daha erken teşhise olanak sağlarken insandan kaynaklı hata oranını da en aza indirebilmektedir. Bu tez çalışmasında beyin tümörünün teşhisinde Klasik U-Net, ResNet50 Evrişimi Sinir Ağları uygulanmıştır. Ayrıca, bu yöntemlerle tümör segmentasyonu gerçekleştirilerek tahminler 
oluşturulmuştur. Sonuçlar, doğruluk, dice katsayısı, hassasiyet, özgüllük, nekrotik dice katsayısı, edema dice katsayısı, enhancing dice katsayısı cinsinden verilerek bu oranlar karşılaştırılmıştır.

Abstract:
The aim of this study was to develop a nano-drug system that can be used for passive targeting in brain tumor treatment. Hydroxyapatite nanocrystals (n-HAP) produced by hydrothermal process and graphene oxide (GO) produced by hummers method were used to increase the carrier capacity of the nano drug system and to activate drug release kinetics and drug loading capacity. Analyses for nanocomposite drug carrier systems were performed by FTIR, XRD and SEM. Paclitaxel (PTX), a 
chemotherapeutic drug used in the treatment of brain cancer, was loaded into HAP nanocrystals and its activity on brain cancer cells was investigated. When PTX was 1 and 2 mg, the efficiency (EE) and loading (LC) capacities were 79.17-72.24% and 80.01-80.27% for the H-n-HAP crystal structure alone, respectively, whereas when 1 and 2 mg of PTX was loaded into the H-n-HAP crystal structure with GO, the EE and LC were 88.57-81.57% and 90.84-110.57%, respectively. Here, PTX release profiles 
were found to be in accordance with the Hixson model. According to Fick's law, the release profile was observed with k=1.89, n=0.21, SSD=0.04, R2=0.997, FIC=2.03, SD=0.004. For H-n-HAP/GO/PTX, 59.8% was found at 10% concentration, 46.6% for PTX and 49.5% for H-n-HAP/GO/PTX at 50% concentration. An application that automatically detects brain tumors from MRI images using these developed 
nanocomposite smart drug delivery systems can save time for healthcare professionals, as well as allowing earlier diagnosis of cancer and minimizing the human error rate. In this thesis, Classical U-Net, ResNet50 Convolutional Neural Networks are applied for brain tumor detection. In addition, tumor segmentation was performed with these methods and predictions were generated. The results are given in terms of accuracy, dice coefficient, sensitivity, specificity, necrotic dice coefficient, edema dice coefficient, enhancing dice coefficient and these ratios are compared.