Makine Öğrenmesi ile Hedefe Yönelik Nanoterapötiklerin Üretim Parametrelerinin Optimizasyonu

Authors : Naim KARASEKRETER, Şeyda GÜNDÜZ, Sadık KAĞA, Süleyman YAMAN

Pages : 693-700

Doi:10.31590/ejosat.1084311

View : 22 | Download : 11

Publication Date : 2022-03-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Etkin ilaç dağıtımı, daha güvenli ve verimli terapötik sonuçlar elde etmek için bir ilacın belirli bir hastalık bölgesine verilmesini ifade etmektedir. Son zamanlarda geleneksel ilaç dağıtım yöntemleri yerine ilacın etkin bir şekilde dağıtımını hedefleyen nanopartikül temelli ilaç dağıtım yöntemleri kullanılmaktadır. Etkin ilaç dağıtımını sınırlandıran nanoparçacığın yapısından ve farmakokinetik sınırlamalardan kaynaklı çeşitli faktörler bulunmaktadır. Bu faktörler nanoterapötiklerin özellikle hastalıklı kısımlarda başarılı bir şekilde birikmesini engeller ve hastalık sürecinde etkin yanıtı sınırlar. Nanoterapötik ilaçların vücuttaki dağılımında karşılaşılan temel problem, nanopartiküllerin hastalık bölgelerinde terapötik ilaç seviyelerine ulaşamamasıdır. Spesifik bir hedefe yapılamayan ilaç dağıtımı ve terapötiklerin hastalıklı bölgede yetersiz birikimi gibi engeller, ilaç geliştiricileri için zorluk olmaya devam etmektedir. İlaç dağıtımına yönelik bu engelleri başarılı şekilde aşmak için geleneksel nanoparçacıkların yeniden tasarlanılmasına ihtiyaç vardır. Nanoparçacıkların intravenöz uygulamada karşılaştığı engeller göz önüne alındığında, hedefe yönelik terapötiklerin birikimini, kandaki dolaşım süresini ve hücre membran etkileşimlerini etkileyen birçok faktör olduğu anlaşılmaktadır. Bu parametrelerden başlıcaları; nanoparçacık yüzey yapısı ve yüzey yükü, nanoparçacık boyutu, nanoparçacık şekli, nanoparçacık uygulama yöntemi ve dozudur. Bu parametreler akciğer, karaciğer, dalak ve böbrekler dahil olmak üzere farklı organlar arasındaki biyolojik dağılımı belirler. Üretilen terapötik nanoparçacıkların farmakokinetik özelliklerinin belirlenmesi, uzun zaman isteyen, yüksek teknoloji ve uzmanlık gerektiren, yüksek maliyetli testlerle mümkün olmaktadır. Bu durum ar-ge aşamasında olan çalışmalar için hem zaman hem maliyet açısından ciddi bir engel oluşturmaktadır. Bu çalışmada biyolojik dağılımı etkileyen parametrelerle ilgili yapılan çalışmalardan elde edilen veriler ele alınarak nanotıp, ilaç sektörü, biyoteknoloji gibi birçok bölümde ilerde yapılacak çalışmalar için bir veri seti oluşturulmuştur. Ayrıca istenen özelliklere göre üretilecek olan nanoparçacığın üretim parametrelerinin optimum şekilde hesaplanmasını sağlayacak akıllı bir sistem tasarlanmıştır.
Keywords : Nanopartikül, Nanoterapötik, Makine Öğrenmesi, Veri Seti, Optimizasyon