Kanserli dokuların elektrokimyasal ve spektroskopik analiz verilerinin tümör sınıflandırılmasındaki (tumor grading)

Abstract

93 ÖZET 'Kanserli dokuların elektrokimyasal ve spektroskopik analiz verilerinin tümör sınıflandırılmasındaki (tumor grading) kullanılabilirliğinin incelenmesi konulu tez çalışmalarımızda hem elektroanalitik bulgulara dayanan kemometrik analizlerin hem de kromatografik yöntem (HPLC) bulgularının tümör tanı ve sınıflandırılmasında kullanılabilirliği incelenmiştir. Voltamogramlardaki pik yeri ve şekillerine bakılarak tümör tanı ve sınıflandırılmasının yapılabilmesi için farklı türlere ait voltamogram veri tabanının çok geliştirilmesi ve tekrarlanabildik ölçüsünün yeterli düzeyde test edilebilmesi için örnek sayısının oldukça arttırılması gerekmektedir. Bu gerçek dikkate alınarak tez çalışmalarımızda tümör tanı ve sınıflandırma işlemleri, dönüşümlü voltamogralardaki pik şekil ve sayısı yerine veri kümelerinin sayısal anlamda birbirlerinden farklılıklarının incelendiği kemometrik analizlere dayandırılmıştır. Kemometrik analizler sonucunda az sayıdaki örneğe rağmen ilk 3 ana bileşen kullanıldığında menengiomaların geri kalan tüm dokulardan başarıyla ayrılabildiği gözlenmiştir. Ancak diğer dokuların ayrılmaları mümkün olamamıştır. Buna istatistiksel anlamsızlığa neden olan örnek sayısının azlığı en olası neden olarak gösterilebilir. Çalışmalarımızın 80HdG düzeylerinin saptanması kısmında gerçekleştirilen HPLC analizleriyle ise glioblastoma dokularının diğer dokulardan daha fazla 80HdG içermekte olduğu gösterilmiştir.

94 SUMMARY In our thesis studies with the subject, 'The investigation of the usibility of electrochemical and spectroscopic data of cancer tissues for tumor grading`, the usibility of chemometric analysis based on electroanalytical data and HPLC method for tumor detection and grading was searched. To make tumor detection and grading based on the peak potential and peak shape of the voltammograms, the voltammogram data base of various tumor types should be improved and the sample number should be increased dramatically to test the reproducibility. Based on this comment, the tumor detection and grading studies of our thesis is based rather than peak number and peak potentials, on chemometric analysis where the variance of the matrices are investigated. As the results of chemometric analysis, even there is small number of samples, when the first 3 components are used, the menengiomas are seperated from the remaining type of brain tumors. Unfortunately the other types of brain tumors couldn't be seperated meaningfully. As the most probable cause of this situation, the few number of those samples decreasing the statistical meaning could be shown. In the HPLC analysis for the 80HdG determination section of our studies, the glioblastoma tissues are found to be richer in 80HdG content in comparison to the remaining types of tumors.