Anormal tümör glikozilasyonunun bağışıklık sistem üzerine etkisi
The effect of abnormal tumor glycosylati̇on on the immune system
- Tez No: 966425
- Danışmanlar: PROF. DR. AYŞE CANER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoloji, Onkoloji, Biyokimya, Biology, Oncology, Biochemistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Temel Onkoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kanser Biyolojisi ve İmmünolojisi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, triple negatif meme kanserinde (TNBC) anormal glikozilasyon ürünü olan Tn antijeninin, bağışıklık hücrelerinde immün modülasyona aracılık eden MGL ve ASGR1 reseptörlerinin ekspresyonu üzerindeki etkilerini kapsamlı biçimde incelemektedir. Araştırmada, CRISPR/Cas9 teknolojisi kullanılarak cosmc geni knock-out edilmiş ve bu sayede Tn antijeni düzeyi yüksek TNBC hücre hattı oluşturulmuştur. Elde edilen hücreler, tümör mikroçevresini in vitro modellemek amacıyla monosit/makrofaj (THP-1) ve B hücreleri (RAJI-B) ile ko-kültür edilmiştir. Ko-kültür sonrasında gerçekleştirilen flow sitometri ve qPCR analizleri, Tn antijeni yüksek TNBC hücreleri ile etkileşim halinde olan B hücrelerinde MGL reseptör ekspresyonunun belirgin şekilde arttığını; monosit/makrofaj hücrelerinde ise hem MGL hem de ASGR1 reseptör ekspresyon düzeylerinin, wild type TNBC hücreleri ile ko-kültür edilen hücrelere kıyasla anlamlı olarak yükseldiğini ortaya koymuştur. Bu bulgular, Tn antijeninin tümör mikroçevresinde bağışıklık yanıtını MGL aracılı yollarla baskılayabileceğini ve ASGR1 üzerinden ek immün düzenleyici mekanizmalar geliştirebileceğini düşündürmektedir.
Özet (Çeviri)
Bu araştırma, triple negatif meme kanserinde (TNBC) anormal glikozilasyon ürünü olan Tn antijeninin immün mikroçevre üzerindeki düzenleyici rolünü ortaya koyarak, kanser biyolojisinde kritik öneme sahip yeni moleküler hedeflerin belirlenmesine katkı sağlamaktadır. Tn antijeni ile ilişkili MGL ve ASGR1 gibi reseptörlerin detaylı olarak tanımlanması, tümör kaynaklı immün baskılayıcı mekanizmaların daha iyi anlaşılmasına olanak tanımakta; bu sayede, bu mekanizmaları modüle etmeye yönelik yenilikçi immünoterapi stratejilerinin geliştirilmesine bilimsel zemin hazırlamaktadır. Elde edilen bulgular, yalnızca temel bilim düzeyinde bilgi üretmekle kalmayıp, translasyonel onkoloji uygulamalarına da doğrudan katkı sunabilecek niteliktedir. Tn antijenine yönelik hedefleme stratejilerinin, bağışıklık sisteminin anti-tümör yanıtını güçlendirme, tedaviye direnç mekanizmalarını azaltma ve hastaların genel sağkalım süresini uzatma potansiyeli bulunmaktadır. Bu yaklaşım, gelecekte hem kombine immünoterapiler hem de kişiselleştirilmiş tedavi protokollerinin geliştirilmesinde yol gösterici olabilir. Ayrıca, çalışma sonuçlarının farklı kanser tiplerine uyarlanabilme potansiyeli, araştırmanın yaygın etki alanını genişleterek klinik uygulamalarda katma değer yaratmaktadır.
Benzer Tezler
- Anaplastik tiroit kanser hücrelerine Thomsen Friedenreich antijenine özgü lektinin antineoplastik etkileri
Antineoplastic effects of Thomsen -Friedenreich antigen specific lectin on anaplastic thyroid cancer cells
AHMED F.D. ALSULTAN
- Tumor detection in spinal cords using sigmoid based CNN algorithm
Başlık çevirisi yok
SHERHAN AIAD ALSUNOUSI ABOKHNANA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Brain tumor detection and classification using image processing techniques
Başlık çevirisi yok
SULTAN BAHR FAYYADH
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Brain tumor detection using image processing & deep learning
Görüntü işleme ve derin öğrenmeyle beyin tümörü tespiti
AL-HAWRA' TALAL ABDULHAMED ABDULHAMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Brain tumor segmentation and classification using machine learning
Makine öğrenimine dayalı beyin tümörü bölümlemesi ve sınıflandırması
RUAA MASHKOOR MAHMOOD
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEHAD T.A RAMAHA
