Geri Dön

Analysis of the in-vitro nanoparticle-cell interactions via smoothing splines mixed effects model

Düzleme çizgileri karma etkiler modeli ile in-vitro nanopartikül-hücre etkileşiminin analizi

  1. Tez No: 336893
  2. Yazar: ELİFNUR DOĞRUÖZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SAVAŞ DAYANIK, PROF. DR. İHSAN SABUNCUOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Nanomedicine, targeted drug delivery, nanoparticle uptake rate, linear mixed model, smoothing splines
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

Bu tezde, nanopartikül (NP)-hücre etkileşimini anlamak ve nanopartiküllerin hücreye tutunma oranını tahmin etmek için bir karma etkiler modeli geliştirilmiştir. NP-hücre etkileşiminin incelenmesi, güdümlü ilaç dağıtım sistemleri ve kanser gibi hastalıkların hücre düzeyinde teşhis ve tedavisi açısından çok önemlidir. Nanopartiküllerin hücreye tutunma oranı, nanopartiküllerin kimyasal yapısı (tipi), boyutu, yüzey yükü ve yoğunluğu ile enkübasyon zamanına bağlıdır. Bu değişken değerlerin çok sayıda kombinasyonu olduğu düşünüldüğünde NP-hücre etkileşiminin kapsamlı bir deneysel çalışmayla incelenmesi pratik bir yaklaşım değildir. Fakat matematiksel bir model, sınırlı sayıda ve dikkatli tasarlanmış deneylerin sonuçlarını genelleyebilmekte ve alternatif işlem tasarımı, planlanması ve karşılaştırması çalışmalarında hücreye tutunma oranı verisinin simulasyonunda kullanılabilmektedir. Bu tezde, Türkiye?deki Nanotıp ve İleri Teknolojiler Merkezi?nin gerçekleştirdirdiği in-vitro NP-sağlıklı hücre deneylerinden elde edilen verilere dayanılarak NP hücresel tutunma oranı için yeni bir matematiksel model önermekteyiz. Önerilen model, her biri küresel şekilli polimetil metakrilat (PMMA), silika ve polilaktik asit (PLA) nanopartiküllerin hücreye tutunma oranını tahmin etmektedir. Bildiğimiz kadarıyla bu çalışma, karma model metodolojisini nanotıp alanında uygulayan ilk çalışma ve NP hücresel tutunma oranını güvenilir istatistiksel prensiplere dayanarak tahmin eden ilk matematiksel modeldir. Bizim modelimiz, güdümlü ilaç dağıtım sistemleri üzerine çalışan araştırmacılar için maliyet etkin bir araç sağlayacaktır.

Özet (Çeviri)

A mixed effects statistical model is developed to understand the nanoparticle(NP)-cell interactions and predict the cellular uptake rate of NPs. NP-cell interactions are crucial for targeted drug delivery systems, cell-level diagnosis, and cancer treatment. The NP cellular uptake depends on the size, charge, chemical structure, concentration of NPs, and incubation time. The vast number of combinations of those variable values disallows a comprehensive experimental study of NP-cell interactions. A mathematical model can, however, generalize the findings from some limited number of carefully designed experiments and can be used for the simulation of NP uptake rates for the alternative treatment design, planning, and comparisons. We propose a mathematical model based on the data obtained from in-vitro NP-healthy cell experiments conducted by the Nanomedicine and Advanced Technologies Research Center in Turkey. The proposed model predicts the cellular uptake rate of Silica, polymethyl methacrylate, and polylactic acid NPs given the incubation time, size, charge and concentration of NPs. This study implements the mixed model methodology in nanomedicine area for the first time and is the first mathematical model that predicts NP cellular uptake rate based on sound statistical principles. Our model provides a cost effective tool for researchers developing targeted drug delivery systems.

Benzer Tezler

  1. Analysis of the in-vitro nanoparticle-cell interactions via support vector regression model

    Destek vektör regresyon modeli ile in-vitro nanopartikül-hücre etkileşimlerinin modellenmesi

    NUR MUHAMMED AKBULUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. SAVAŞ DAYANIK

    PROF. DR. İHSAN SABUNCUOĞLU

  2. Artificial neural networks modeling and simulation of the in-vitro nanoparticle-cell interactions

    Yapay sinir ağları ile ın-vitro nanopartikül-hücre etkileşimlerinin modellenmesi ve simülasyonu

    NESLİHAN CENK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAVAŞ DAYANIK

    PROF. DR. İHSAN SABUNCUOĞLU

  3. Development of EPPT1 targeted biocompatible drug delivery system and investigation of its anticancer activity

    EPPT1 peptidi ile hedeflenmiş biyouyumlu ilaç taşıma sisteminin geliştirilmesi ve antikanser etkilerinin incelenmesi

    EZGİ KARACA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Biyoteknolojiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YASEMİN YÜKSEL DURMAZ

  4. Kanser tedavisi için nanopartiküllerin kullanıldığı hipertermi ve fototermal tedavi sistemlerinin geliştirilmesi

    Development of hyperthermia and photothermal therapy systems for cancer therapy using nanoparticles

    BEHZAD NASSERI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    BiyomühendislikHacettepe Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERHAN BİŞKİN

  5. Nanobiyoteknolojide hedeflendirilebilen mukozaya yapışabilir salım sistemlerinin sentezi ve karakterizasyonu

    Synthesis and characterization of targeted mucoadhesive delivery systems in nanobiotechnology

    EMİNE BÜŞRA FİDAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Biyoteknolojiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAADET KEVSER PABUCCUOĞLU