Benzer patojeniteye sahip bakterilerin Raman spektrumları üzerinden kemometrik yöntemlerle ayrıştırılması
Differentiation of bacteria with similar pathogenicity using chemometric methods based on Raman spectra
Yazar: DİLARA KAPLANOĞLU
Danışman: PROF. DR. GÜLCE ÖĞRÜÇ ILDIZ
İstanbul Kültür Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Fizik Ana Bilim Dalı / Fizik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering

Özet:
Mikroorganizmalar pek çok tür ve çeşitliliğe sahiptirler. Her sene çok sayıda insan ve
hayvan, bakteriyel ya da fungal şikayetlerden dolayı tedavi gereksinimi duymaktadır.
Staphylococcus saprophyticus (S.saprophyticus) gibi patojen mikroorganizmalar özellikle insan
sağlığını olumsuz yönde etkilemektedir. Bunun dışında Alcaligenes faecalis (A. faecalis),
Enterococcus faecalis (E.faecalis) ve Corynebacterium jeikeium (C.jeikeium) gibi fırsatçı
patojenlerin de her geçen gün insan sağlığı üzerindeki negatif etkileri artmaktadır.
Mikroorganizmaların tanımlanması, hastalıkların tanısı, ilaç-gıda kontaminasyon
kaynaklarının belirlenmesi, gıda zehirlenmeleri, yeni antimikrobiyal koruyucuların geliştirilmesi
gibi konularda önem arz etmektedir. Günümüzdeki çalışmalar hastalıklara doğrudan sebep olan
patojen mikroorganizmalara yoğunlaşırken; fırsatçı patojenlerle ilgili literatürde daha az sayıda
çalışma bulunmaktadır.
A. faecalis ve E. faecalis doğal olarak insan bağırsağında bulunur. Son dönemlerde ise,
antibiyotiklere karşı dirençli hale gelmiştir. A. faecalis, S. Saprophyticus'ta olduğu gibi özellikle
idrar yolu enfeksiyonları ve hastane kaynaklı enfeksiyonlarda yaygındır. C. jeikeium, insan
derisinde bulunur ve özellikle bağışıklığı zayıflamış hastalarda ciddi enfeksiyonlara neden
olabilmektedir. Patojenlerin sebep olduğu bu hastalıkların tedavi stratejisinin belirlenmesi ve
benzer klinik tablo gösteren bakteriler için doğru tedavinin seçilmesi amacıyla
mikroorganizmaların tanımlanması günümüzde insan, halk ve çevre sağlığı için önemini
sürdürmektedir.
Geleneksel tanı yöntemleri çeşitli dezavantajlar taşıdığından, alternatif yöntemlerin
geliştirilmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu sebepten dolayı, bakterilerin ayrıştırılması ve
tanımlanmasında Raman Spektroskopisi gibi yöntemler hakkında araştırmalar artış
göstermektedir ancak; günümüze kadar spektrumları literatüre kazandırılmamış çok sayıda
mikroorganizma bulunmaktadır. Bu tez çalışmasıyla, literatürde ilk kez olmak üzere, son yıllarda
özellikle artan direnç mekanizmaları ve hastane enfeksiyonlarında rastlanmalarıyla dikkat çeken
ve benzer patojeniteye sahip, A. faecalis, S.saprophyticus, E.faecalis ve C.jeikeium
bakterilerinin kemometrik yöntemlerle Raman spektrumları üzerinden ayrıştırılmasına olanak
sağlayan istatistiksel modeller geliştirilmiştir. Saf bakteriler üzerinden elde edilen Raman spektral
veriler kullanılarak, PLS-DA ve PCA modelleri geliştirilmiş ve modellerin ayrıştırma yeteneği
test edilmiştir. Spektral veriler test edilen her numune için parmak izi niteliği taşıdığından dolayı,
mikroorganizmaların bu yöntemle ayrıştırılması, kısmi olarak daha pahalı olan, nükleik asit
temelli identifikasyon yöntemlerinde olduğu gibi daha spesifik sonuçların elde edilmesine olanak
sağlamaktadır. Elde edilen modeller A. faecalis, S.saprophyticus, E.faecalis ve C.jeikeium
olmak üzere tüm bakteri gruplarını cins-tür özellikleri bakımından birbirinden ayrıştırılmasına
olanak sağlarken, Gram (-) A. faecalis ve Gram (+) S.saprophyticus, E.faecalis, C.jeikeium
bakterilerinin hücre duvar yapısı farklılıklarına göre de gruplandırdığı görülmüştür. Böylelikle
insan kaynaklı hata payı az, düşük maliyetli ve ek ekipman gerektirmeyen Raman spektroskopisi
yönteminin geleneksel identifikasyon yöntemlerine tamamlayıcı nitelikte bir yöntem olarak
kullanılabilirliği gösterilmiştir.

Abstract:
Microorganisms exhibit a wide range of species and diversity. Every year, numerous
humans and animals require treatment due to bacterial or fungal complaints. Pathogenic
microorganisms, such as Staphylococcus saprophyticus (S. saprophyticus), adversely affect
human health. Additionally, the negative impacts of opportunistic pathogens like Alcaligenes
faecalis (A. faecalis), Enterococcus faecalis (E. faecalis), and Corynebacterium jeikeium (C.
jeikeium) on human health are increasing daily.
The identification of microorganisms is crucial for diagnosing diseases, determining
sources of drug and food contamination, preventing food poisoning, and developing new
antimicrobial preservatives. Current research focuses primarily on pathogenic microorganisms
that directly cause diseases, while fewer studies in the literature address opportunistic pathogens.
A. faecalis and E. faecalis are naturally found in the human intestine but have recently
developed resistance to antibiotics. A. faecalis, like S. saprophyticus, is particularly common in
urinary tract infections and hospital-acquired infections. C. jeikeium, present on human skin, can
cause severe infections, especially in immunocompromised patients. Identifying microorganisms
remains vital for human, public, and environmental health to determine treatment strategies for
these pathogen-induced diseases and to select appropriate treatments for bacteria presenting
similar clinical symptoms.
Traditional diagnostic methods have various disadvantages, necessitating the development
of alternative approaches. Consequently, there has been increased research into methods such as
Raman Spectroscopy for differentiating and identifying bacteria. However, many
microorganisms' spectra have yet to be documented in the literature. This thesis aims, for the first
time in the literature, to develop statistical models that enable the differentiation of A. faecalis, S.
saprophyticus, E. faecalis, and C. jeikeium, bacteria noted for their increasing resistance
mechanisms and prevalence in hospital infections in recent years, using chemometric methods
based on their Raman spectra.
Using Raman spectral data obtained from pure bacterial samples, PLS-DA and PCA models were
developed, and the differentiation capability of these models was tested. Since the spectral data
serve as a fingerprint for each tested sample, differentiating microorganisms using this method
allows for more specific results akin to nucleic acid-based identification methods, which are
relatively more expensive. The developed models successfully distinguished all bacterial groups,
A. faecalis, S. saprophyticus, E. faecalis, and C. jeikeium, at the genus-species level and grouped
Gram-negative A. faecalis and Gram-positive S. saprophyticus, E. faecalis, and C. jeikeium
according to cell wall structure differences. Thus, it has been demonstrated that the Raman
spectroscopy method, with minimal human error, low cost, and no additional equipment
requirement, can complement traditional identification methods.