Yonga Üstü Laboratuvar Platformunda Biyobelirteçlerin Otomatik Algılanması

No Thumbnail Available

Date

2025

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Open Access Color

OpenAIRE Downloads

OpenAIRE Views

Research Projects

Journal Issue

Abstract

Biyobelirteçlerin düşük konsantrasyonlarda tespiti, erken hastalık teşhisine imkân veren değerli bilgiler sağlayabilir. Biyobelirteç tespitleri için genellikle elektrokimyasal, optik, elektriksel ve renk ölçümsel tespit yöntemleri kullanılsa da bu yöntemler genellikle yüksek örnek hacmi, deneyimli personel ve uzun analiz süresi gerektirir. Bu tez, otomatik ve eş zamanlı biyobelirteç analizini mümkün kılan yeni yonga üstü laboratuvar (lab-on-a-chip, LOC) konseptlerini sunmaktadır. İlk olarak, kronik böbrek hastalığı takibine yönelik olarak, 18 µL serumda 2 mg dL-1 ve 180 µL fosfat tamponlu tuz çözeltisinde 1 mg dL-1 gibi düşük konsantrasyon seviyelerinde enzime bağlı bağışıklık deneyi (ELISA) tabanlı kreatinin analizi yapabilen bir otomatik elektromekanik LOC platformu geliştirilmiştir. Bu platform ~50 dakikada test başına 2,7$ maliyetle kreatinin algılama imkânı sunabilmektedir. İkinci olarak, 'çip üstü kreatinin' platformu tasarlanmış ve sadece 15 dakikada 20 µL serumda 0,1-2 mg dL-1 aralığında kreatinin başarıyla tespit edilmiştir. Bu platform %0,3 sapma ve %1,2 toplam hata ile optimum doğruluğa sahiptir. Son olarak, mikropartiküllerin ve hücrelerin yoğunluğunu ve manyetik duyarlılığını aynı anda ölçebilen yeni bir manyetik levitasyon temelli yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemle, Paclitaxel ilacının kanser hücreleri üzerindeki etkisi, hücre yoğunluğu ve duyarlılıktaki değişimler ölçülerek başarıyla değerlendirilmiştir. Ayrıca sağlıklı ve orak hücreli kırmızı kan hücrelerinin farklı yoğunluk ve manyetik özellikler sergilediği gösterilmiş olup, bu yöntemin orak hücre anemisi teşhisinde potansiyel bir araç olabileceği ortaya konmuştur. Bu tezde sunulan LOC yaklaşımları, çok düşük örnek hacimleriyle, hassas, kullanımı kolay ve maliyet etkin tanı testlerinin geliştirilmesine olanak tanıyarak, tanı uygulamalarında yenilikçi çözümler önermektedir.
The detection of biomarkers at low concentrations can provide valuable insights for early disease diagnosis. While electrochemical, optical, electric, and colorimetric detection methods are commonly used for the biomarker detections, these methods require large sample volumes, skilled personnel, and long analysis times. This thesis presents new lab-on-a-chip (LOC) concepts that enable automated and simultaneous biomarker analysis. Firstly, an automated electromechanical LOC platform was developed for enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA)-based creatinine analysis at low concentration levels of 2 mg dL-1 in 18 µL serum and 1 mg dL-1 in 180 µL phosphate-buffered saline, intended for chronic kidney disease monitoring. The platform can offer creatinine detection in ~50 min at a cost of $2.7 per test. Secondly, 'creatinine-on-a-chip' platform was designed, capable of detecting creatinine levels in the range of 0.1-2 mg dL-1 from 20 µL of serum in only 15 min. This platform has optimal accuracy with a 0.3% bias and 1.2% total error. Finally, a new magnetic levitation-based approach was developed to simultaneously quantify the density and magnetic susceptibility of microparticles and cells. Using this method, the drug response of Paclitaxel on cancer cells was successfully evaluated by measuring changes in cell density and magnetic susceptibility. Furthermore, it was shown that healthy and sickled red blood cells exhibit distinguishable densities and magnetic properties, suggesting the potential of this technique for diagnosis sickle cell disease. The LOC approaches presented in this thesis offer promising solutions for diagnostic applications by enabling sensitive, easy-to-use, and cost-effective testing using minimal sample volumes.

Description

Keywords

Biyomühendislik, Bioengineering

Turkish CoHE Thesis Center URL

Fields of Science

Citation

WoS Q

Scopus Q

Source

Volume

Issue

Start Page

End Page

132
Page Views

64

checked on Oct 08, 2025

Google Scholar Logo
Google Scholar™

Sustainable Development Goals

SDG data could not be loaded because of an error. Please refresh the page or try again later.