Temozolomid ve resveratrolün glioma hücrelerindeki stres proteinleri üzerine etkileri
2019
0 views
0 downloads
Advisor: Doç. Dr. Evren Önay Uçar
Abstract (TR)
Kanser, insan ölümlerine yol açan hastalıklar arasında ilk sıralarda yer almaktadır. Kanser araştırmalarında tümörlerin oluşumuna ait moleküler mekanizmaların anlaşılması açısından in vitro çalışmalar oldukça önemlidir. Beyin kanserleri toplumda az görülen tümörler arasında olmasına rağmen, glioblastoma en sık görülen ve agresif malignant bir beyin tümörüdür. Bu tümör tipleri kemoterapiye karşı oldukça dirençlidir ve hastaların ortalama yaşam süresi, tanıdan sonra en fazla 16 aydır. Stres proteinlerinin (Isı Şoku Proteinleri, HSP) birçok kanser türünde anlatımının arttığı ve kanser tedavisinde kullanılabilecek uygun biyobelirteçler olduğu bilinmektedir. HSP'ler, kanserli hücrenin çoğalması, farklılaşması, yayılması ve ölümü ile yakından ilişkilidir. Ayrıca son yıllarda yayınlanan makalelerde, ısı şoku proteinlerinin kanserde kullanılan bazı ilaçlara karşı oluşan direnç mekanizmasında da rol aldığı saptanmıştır. Bu proteinlerin beyin tümörlerinde de aşırı anlatım yapması, onları önemli hedefler haline getirmiştir. Bu amaçla, kanser tedavisinde kullanılabilecek HSP inhibitörlerinin geliştirilmesi önemli hale gelmiştir. Alkilleyici bir ajan olan temozolomid, glioblastoma tedavisinde kullanılan bir kemoterapi ilacıdır. Beyin tümörü hastalarında yaygın olarak kullanılmasına rağmen, glioblastomanın bu ilaca karşı direnci nedeniyle terapötik etkisi çok sınırlıdır. Doğal bir polifenolik molekül olan resveratrol, antikarsinojenik potansiyele sahiptir ve kanseri önlemede etkili bir bileşiktir. Son yıllarda, doğal bileşikler ile kimyasal ilaçların birlikte kullanıldığı kombine tedavi yöntemlerinin ilaç etkinliğine yönelik olumlu sonuçlar verdiği çalışmalar bulunmaktadır. Bu tez kapsamında, resveratrolün temozolomid ile birlikte kullanımı sonucunda glioblastoma hücrelerinin tedaviye duyarlılığının arttırabileceği hipotezi öne sürülerek, U-87 MG insan glioma hücrelerine uygulanan temozolomid ve resveratrolün moleküler etki mekanizmalarının araştırılması amaçlandı. Yapılan kombine uygulamaların etkinliğini değerlendirmek amacıyla hücre, protein ve DNA düzeyinde in vitro deneyler (sitotoksik, immünolojik, apoptotik ve Comet analizleri ile birlikte hücre içi reaktif oksijen türü, indirgenmiş glutatyon ve protein karbonil düzeyi belirleme çalışmaları) gerçekleştirildi. Bu kapsamlı deneyler sonunda, resveratrolün temozolomid ile kombine şekilde uygulanmasının glioma hücrelerinde HSP'leri baskıladığı ve apoptozu indüklediği gösterildi. Aynı kombinasyon, oksidatif stresin bir göstergesi olarak hücre içi reaktif oksijen türlerinde ve DNA kırıklarında anlamlı bir artışa neden oldu, ancak protein karbonillerinde ve glutatyon düzeylerinde kontrole kıyasla istatiksel olarak anlamlı bir değişim saptanmadı. Sonuç olarak temozolomid ile birlikte uygulanan resveratrol glioma hücrelerinde ilaç etkinliğini arttırdı. Kontrol hücresi olarak kullanılan HEK 293 hücrelerinde ise olumsuz bir etkiyle karşılaşılmadı. Tez kapsamında elde edilen bulgular, TMZ ve RSV kombine tedavi stratejisinin glioma hastalarında daha etkili olabileceğini gösterdi.
Author
Dr. Elif Mertoğlu
Institution
İstanbul University
Moleküler Biyoloji ve Genetik Bilim Dalı
How to Cite
Elif Mertoğlu (Doktora Tezi). Temozolomid ve resveratrolün glioma hücrelerindeki stres proteinleri üzerine etkileri, 2019, İstanbul University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from İstanbul University
- In the covid 19 pandemic of female employees at a university hospital attitudes and affecting factors in nutrition of 9 months-6 years old children(2022)
- Türkiye'de sağ akımların 27 Mayıs Darbesi'ne dair algısı: 1960-1980(2020)
- La Turquie Gazetesi'nin 1890 yılı haberlerine göre: Osmanlı Devleti'nde iktisadi ve sosyal hayat (Fihrist-çeviri-değerlendirme)(2022)
- Emevîler döneminde toprak rejimi(2022)
- Merkel hücreli karsinomda tanısal ve prognostik belirteçler(2022)
- Solunum sistemi hastalıklarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı(2021)