banner528

banner526

banner527

banner420

Türk bilim insanları 48 farklı antikor test kitini değerlendirdi

ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) tarafından acil kullanım izni verilen 48 farklı antikor testinin performansları Yakın Doğu Üniversitesi araştırmacıları tarafından değerlendirildi. En iyi ve en kötü performanslı antikor test kitlerinin belirlendiği çalışma, Avrupa Biyoteknoloji Kongresi’nden en iyi sözlü bildiri ödülü aldı.

Bilim ve Teknoloji 09.12.2021, 16:35
Türk bilim insanları 48 farklı antikor test kitini değerlendirdi

ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) tarafından acil kullanım izni verilen 48 farklı antikor testinin performansları Yakın Doğu Üniversitesi araştırmacıları tarafından değerlendirildi. En iyi ve en kötü performanslı antikor test kitlerinin belirlendiği çalışma, Avrupa Biyoteknoloji Kongresi’nden en iyi sözlü bildiri ödülü aldı.

COVID-19 tanısında altın standart olarak kullanılan PCR testine tamamlayıcı bir yaklaşım olarak yaygın olarak kullanılan antikor testleri, özellikle hastalığı semptom göstermeden veya hafif atlattığı için tanı almayan kişilerin belirlenmesinde önemli bir rol oynuyor. Ayrıca aşılama sonrası bağışıklık tepkisini ölçmek için de yaygın olarak kullanılıyor. Dünya genelinde bu amaçla kullanılan antikor testlerinin sayısı 50’ye yaklaşıyor. Peki hangi antikor testinin performansı ne kadar etkili?

Yakın Doğu Üniversitesi araştırmacılarının, ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) tarafından acil kullanım izni verilen 48 farklı antikor testinin performanslarını değerlendirerek bu sorunun cevabını aradığı çalışma, Avrupa Biyoteknoloji Kongresi’nden en iyi sözlü bildiri ödülü aldı.

En iyi ve en kötü performanslı antikor test kitleri belirlendi

Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ, Prof. Dr. Murat Sayan, Doç. Dr. Dilber Uzun Özşahin, Dr. Öğretim Üyesi Ayşe Arıkan ve Dr. Öğretim Üyesi Berna Uzun’un imzasını taşıyan “Ranking of Diagnostic SARS-CoV -2 IgG Antibody Tests by Using Multi-criteria Decision-Making Theory - Çok Kriterli Karar Verme Teorisi Kullanılarak Tanısal SARS-CoV -2 IgG Antikor Testlerinin Sıralaması” isimli araştırma çok kriterli karar verme (MCDM) teorisi kullanılarak gerçekleştirildi.

Yürütülen çalışmada, antikor kitlerine ait özellikler, Gıda ve İlaç Dairesi-FDA’dan alınarak Çok Kriterli Karar Verme Teorisi metodu kullanılarak analiz edildi. Antikor testlerinin karşılaştırılmasında ise analitik duyarlılık, özgüllük, olumlu ve olumsuz tahmin değerleri, kullanılan numune tipi, test tekniği, antijen hedefi (spike veya nükleokapsid), sonuç alma süresi, reaktiflerin saklama koşulları, uygulanabilirlik gibi kriterler üzerinden değerlendirildi. Çok Kriterli Karar Verme Teorisi metodu ile birçok kriterin aynı anda değerlendirilmesi ile yürütülen çalışmada, kullanılabilirliği en uygun ve en başarılı antikor kitleri belirlenerek raporlandı.

Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ: “COVID-19’la mücadelede bilim insanlarına önemli bir rehber oluşturduk”

Avrupa Biyoteknoloji Kongresi’nden en iyi sözlü bildiri ödülü alan çalışmada da imzası bulunan Yakın Doğu Üniversitesi Rektör Vekili Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ, bilimin ilerlemesinde multidisipliner çalışmaların önemine vurgu yaptı. Ödül alan çalışmalarında matematik, biyoteknoloji ve yapay zeka gibi farklı alanlardan uzmanların bir araya geldiğini söyleyen Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ, “Yürüttüğümüz multidisipliner çalışma ile dünyada kullanımda olan antikor kitlerinin performanslarını değerlendirerek COVID-19’la mücadelede bilim insanlarına önemli bir rehber oluşturduk” ifadesini kullandı.

Yakın Doğu Üniversitesi’nden araştırmacılarla birlikte gerçekleştirdiği ödüllü çalışmayı, Avrupa Biyoteknoloji Kongresi’nde sunan Doç. Dr. Dilber Uzun Özşahin ise çalışmalarında, tanı ve epidemiyolojik araştırmalar için kullanılan farklı antikor platformlarının tanısal fizibilitesini belirlemede çok kriterli karar verme (MCDM) teorisini kullandıklarını söyledi. Kullanılan bu yöntemin dünyada çok az üniversitede uygulanabildiğini söyleyen Doç. Dr. Özşahin, Yakın Doğu Üniversitesi’nin çok kriterli karar verme teorisini uygulayabilen ilk üniversitelerden biri olduğunu vurguladı.

Yorumlar (0)