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

Bu araştırmada, Destek Vektör Regresyon (DVR) yöntemi ile nanopartikül-hücre etkileşimini inceleyen ve hücreye tutunan yani hücre yüzeyine yapışan veya hücre içine alınan nanopartikül (NP) oranını tahmin eden bir model geliştirilmiştir. Güdümlü ilaç dağıtımı sistemleri ve hücre seviyesinde hastalıkların tanı ve tedavileri için NP-hücre etkileşimini analiz etmek önemli bir araştırma konusudur. Nanopartiküllerin hücreye bağlanma oranları NP tipi, boyutu, şekli, yüzey yükü, yoğunluğu ve zaman değişkenlerine bağlı olarak farklılık göstermektedir. NP-hücre ilişkisini açıklamak için bu değişkenlerin binlerce varyasyonunu deneylerle test etmek pratik değildir. Bu yüzden, farklı varyasyonlar için nanopartiküllerin hücreye tutunma oranlarını matematiksel bir model yardımı ile tahmin etmek önemli bir çalışmadır. Çalışma için kullanılan veri seti Türkiye'de bir Nano-Tıp Araştırma Merkezi tarafından yapılan in-vitro NP-hücre etkileşimi deneyleri sonucunda elde edilmiştir. Geliştirilen DVR modeli, nanopartiküllerin verilen büyüklük, yoğunluk, yüzey yükü özelliklerini girdi olarak alarak; nanopartiküllerin hücreye tutunma oranlarını zamana bağlı olarak tahmin etmektedir.