Ai-enabled optimization of 3D-printed microneedles for simultaneous epidermal and dermal delivery
Eşzamanlı epidermal ve dermal ilaç teslimat için 3D baskılı mikroiğnelerin yapay zeka destekli optimizasyonu
- Tez No: 904946
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SAVAŞ TAŞOĞLU, PROF. DR. METİN SİTTİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyomühendislik, Mühendislik Bilimleri, Bioengineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Geleneksel iğne teknolojilerinde nano ve mikro üretim yöntemleriyle devrim yaratılıyor. Bu yöntemler, bir yama veya dizi üzerinde mikro ölçekli iğnelerin organizasyonu olan mikroiğneler oluşturabilir. Mikroiğneler, biyoajanların uygulanması ve vücut sıvılarının toplanması için hassas kanallar sağlarken, penetrasyon ağrısını ve doku hasarını azaltmayı amaçlamaktadır. Bu tez, mikroiğne üretimi için 3 boyutlu baskı yöntemlerindeki gelişmeleri araştırıyor ve özellikle biyomedikal mühendisliği ve sağlık alanındaki uygulamalarına odaklanıyor. Vücut sıvılarının örneklenmesi durumunda, kanın ve interstisyel sıvının basit ve etkili bir şekilde kendi kendine toplanması için mikroakışkan bir çip ile entegre edilmiş, parmakla çalıştırılan bir mikroiğne dizisi görselleştirildi ve cihaz, sağlık çalışanlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırdı. Cihaz içindeki sıvı çıkarma ve akış işlemlerin verimliliğini optimize etmek için simülasyon yapıldı. Tez aynı zamanda üretim süreçlerini optimize etmek ve üretim sonuçlarını tahmin etmek için makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını kullanarak yapay zekanın mikroiğnelerin 3 boyutlu baskısına entegrasyonunu da araştırıyor. Bu multidisipliner yaklaşım, kaynaştırılmış biriktirme modelleme 3D baskı ve kimyasal gravür yoluyla üretilen biyolojik olarak parçalanabilen mikroiğnelerin kalite kontrolünü ve hassasiyetini artırır. Bazal Hücreli Karsinom cilt kanseri tedavisi durumunda, Marshmallow kökü ekstraktı ve Imiquimod yüklü mikroiğneler araştırılarak, minimum yan etkiyle kontrollü salım ve hedefe yönelik teslimat sunulmaktadır. Bu yaklaşım, hastanın rahatsızlığını ve enfeksiyon riskini en aza indirirken terapötik etkinliği artırır. Bir diğer önemli odak noktası ise farklı cilt derinliklerinde meydana gelen cilt kanserleri ve enfeksiyonlar gibi çeşitli cilt hastalıklarının tedavisi için mikroiğne dizilerinin özelleştirilmesidir. Mikroiğnelerin tasarımını dizi üzerinde farklı iğne yükseklikleriyle doğrusal olmayan şekillerde tasarlayarak tez, çeşitli cilt katmanlarına eş zamanlı ilaç dağıtımını sağlar. Ek olarak dizideki iğnelerin taban çapının değiştirilmesi, bu iğnelerin biyolojik bozunma kinetiğine bağlı olarak uzun süreli veya aralıklı ilaç salınımını kolaylaştırır. Bu yaklaşım, uzun süreli eş zamanlı epidermal ve dermal ilaç dağıtımını mümkün kıldı. Tez, mikroiğne dizilerinin, tedavileri ağrısız ve minimal invaziv bir şekilde uygulama yetenekleri nedeniyle ilaç dağıtımında önemli bir potansiyele sahip olduğu ve daha kişiselleştirilmiş ve gelişmiş sağlık çözümlerinin önünü açtığı sonucuna varıyor.
Özet (Çeviri)
Conventional needle technologies are being revolutionized by nano- and micro-fabrication methods to create microneedles, organization of microscale needles on an array, which aim to reduce penetration pain and tissue damage while providing precise channels for administering bioagents and collecting body fluids. This thesis explores the advancements in 3D printing methods for microneedle fabrication and particularly focusing on their applications in biomedical engineering and healthcare. For the case of sampling body fluids, a finger-actuated microneedle array integrated with a microfluidic chip was visualized for simple and efficient self-collection of blood and interstitial fluid, eliminating the need for healthcare workers. The processes of fluid extraction and flow within the device were simulated to optimize efficiency. The thesis also explores the integration of artificial intelligence in 3D printing of microneedles, using machine learning and deep learning algorithms to optimize manufacturing processes and predict fabrication outcomes. This multidisciplinary approach enhances the quality control and precision of biodegradable microneedles fabricated through fused deposition modeling 3D printing and chemical etching. In the context of biomedical applications, for the case of Basal Cell Carcinoma skin cancer treatment, microneedles loaded with Marshmallow root extract and Imiquimod are explored, offering controlled release and targeted delivery with minimal side effects. This approach enhances therapeutic efficacy while minimizing patient discomfort and infection risks. Another significant focus is on the customization of microneedle arrays for treating various skin diseases, such as skin cancers and infections, which occur at different skin depths. By engineering the design of the microneedles in nonlinear ways with diverse needle heights on the array, the thesis introduces concurrent drug delivery to various skin layers. Additionally, varying the base diameter of the needles in the array facilitates prolonged or intermittent drug release, depending on the biodegradation kinetics of these needles. This approach enabled long-lasting simultaneous epidermal and dermal drug delivery. The thesis concludes that microneedle arrays hold significant potential in drug delivery due to their ability to administer treatments in a painless and minimally invasive manner, paving the way for more personalized and advanced healthcare solutions.
Benzer Tezler
- From black box to transparency: Advances in ai-drivenco-creation in architectural design
Kara kutudan şeffaflığa: Mimari tasarımda yapay zeka destekli ortak yaratımdaki ilerlemeler
SEVDA BAŞAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
MimarlıkTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZELAL ÇINAR
- Tarımsal uygulamalar için derin öğrenme temelli uç sistem modellerinin geliştirilmesi ve optimizasyonu
Development and optimization of deep learning based edge system models for agricultural applications
DORUK SÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN ÇETİN
- Yapay sinir ağı kullanarak yapısal optimizasyon problemlerindeki çözüm süreçlerinin kısaltılması
Reducing the solution processes in structural optimization problems using neural networks
TEVFİK OĞUZ ÖRMECİOĞLU
Doktora
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriAkdeniz Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM AYDOĞDU
PROF. DR. NİYAZİ UĞUR KOÇKAL
- New edge computing offloading methods for next generation wireless networks
Yeni nesil haberleşme sistemleri için geliştirilen kenar ağlarda bilgi işlem yük boşaltma yöntemleri
BESTE ATAN
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
- Afet bölgeleri için iha kullanarak derin öğrenme tabanlı yol optimizasyonu
Deep learning based road optimization using uav for disaster regions
MEHMET SERHAT CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL FATMA TÜRKER