Akut lösemilerin yüzeyde zenginleştirilmiş raman spektrometresi ile incelenmesi
Tezin Türü: Tıpta Uzmanlık
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Dahili Tıp Bil., Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: FATİH ÖKTEM
Danışman: Muzaffer Keklik
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Giriş ve Amaç: Akut lösemiler, lökositlerin kemik iliği erken gelişim süreçlerinde kontrolsüz çoğalması sonucu immatür hematopoetik hücrelerin hem kemik iliğini işgal ederek normal kan hücrelerinin değişimini ve gelişimini engellemesi hem de kemik iliği ve periferik dolaşımda sağlıklı kan hücrelerinin yerini alması sonucu ortaya çıkan hastalıklardır. Başlangıcı ani olup, tedavi edilmeyen hastaların kısa sürede kaybedildiği bu hastalık grubunun kesin tanısı, periferik kan ve kemik iliğinden alınan örneklerin morfolojik, immunfenotipik ve sitogenetik incelemesi neticesinde konulur. Oldukça zaman ve efor gerektiren ayrıca bir hayli maliyetli olan bu tanı yöntemlerinin söz konusu dezavantajlarını giderebilecek basit, hızlı, güvenilir sonuçlar verebilen ve az miktarda kan örneği ile analiz gerçekleştirebilen yöntemlere ihtiyaç vardır. Bu amaca yönelik olarak planlanan çalışmamızda, akut lösemi tanısında yüzeyde zenginleştirilmiş Raman saçılması (YZRS) yönteminin kullanılabilirliğinin araştırılması planlanmıştır. Hastalar ve Metod: Bu ileri dönük tek merkezli çalışmada, Erciyes Üniversitesi Tıp Fakültesi Hematoloji kliniğinde Nisan 2022-Aralık 2022 tarihleri arasında akut lösemi tanısı konulan hastalardan ve sağlıklı gönüllülerden alınan serum örneklerinden YZRS kullanılarak akut lösemilerin tanımlanması planlanmıştır. Bu analiz için; söz konusu bireylerden 4-5 ml kan örneği alınıp, 3000 rpm'de 5 dakika santrifüj edildikten sonra serum kısmı eppendorf tüplere aktarılarak -80°C'de kullanana kadar saklanmıştır. Elde edilen serum örneklerinin YZRS spektrumlarını toplamak için hazırlanan gümüş nanopartikül (AgNP) bazlı YZRS aktif yüzey üzerinde plazma örnekleri incelenmiştir. Serum örneklerinden 400-1800 cm-1 aralığında spektrumlar toplanmıştır. Toplanan spektrumlara data ön işleme adımları uygulanarak standardizasyon yapılmıştır. Standardize edilen spektrumları sınıflandırmak için klasik makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Bulgular: Çalışma grubunu 20 (%36,4) kadın, 35 (%63,6) erkek olmak üzere 55 hasta ile 13 (%54,2) kadın, 11 (%45,8) erkek olmak üzere 24 sağlıklı gönüllü oluşturmuştur. Hasta grubundan akut miyeloid lösemi (AML) tanısı alanların 22'si (%40) yeni tanı, 21'i (%38,2) nüks AML olarak saptanmıştır. Akut lenfoblastik lösemi (ALL) grubunda ise 7 (%12,7) yeni tanı, 5 (%9,1) nüks ALL olgusu saptanmıştır. Sağlıklı, AML ve ALL grupları için 496, 532, 590, 639, 726, 812, 885, 1004, 1135 ve 1201 cm-1'deki Raman kaymaları ortaktır. 765, 1096, 1275, 1369, 1393 ve 1441 cm-1'deki Raman kaymaları ağırlıklı olarak sağlıklı grubunda gözlenmiştir. 1073 ve 1254 cm-1'deki Raman kaymaları AML ve ALL gruplarında gözlenirken sağlıklı grupta saptanmamıştır. AML ve ALL serum spektrumlarına baktığımızda tirozin ve adeninle ilişkilendirilen 639 ve 726 cm-1'deki kaymalarda benzer yoğunluklar olmakla birlikte 639 cm-1'deki kayma AML'de daha yoğun iken 726 cm-1'deki kayma ALL grubunda daha yoğundur. Nüks AML grubundan elde edilen spektrumlarda tirozinden kaynaklanan 960 cm-1'deki kayma yeni tanı AML grubuna göre daha yoğun olarak tespit edilmiştir. Benzer spektral profiller daha yoğun şekilde yeni tanı ALL ile nüks ALL grubunda da görülmüştür. Diğer taraftan, AML, ALL ve sağlıklı serum spektrumlarına uygulanan Hiyerarşik Kümeleme Analizi (HKA) sonucu elde edilen dendrogram grafiğinde gruplarda ayrı kümeler oluştuğu görülmüştür. AML, ALL ve sağlıklı serum spektrumları en iyi Rastgele Orman (RO) algoritması ile sınıflandırılmıştır. AML ve ALL hastaları içerisinde yeni tanı ve nüksü sınıflandırmada en iyi performansı RO algoritması göstermiştir. Sonuç: Çalışma sonunda YZRS ile akut lösemi tanısı ve hatta yeni tanı ile nüks lösemi ayırıcı tanısında potansiyel olarak yararlı ve güçlü bir klinik araç olduğu tespit edilmiştir. Yanı sıra, lösemik hücreleri aynı soydan gelen normal hücrelerden ayırt etmek için makine öğrenmesi ile RO, KYEK (k en yakın komşular) algoritmalarının yüksek doğruluk oranları ile kullanılabilirliği de gösterilmiştir. Anahtar kelimeler: Akut Lösemi, Yüzeyde Zenginleştirilmiş Raman Spektroskopisi, Makine Öğrenmesi