PREMATÜRE BEBEKLERDE BİREYSELLEŞTİRİLMİŞ NÖROGELİŞİMSEL RİSK TAHMİNİ: PLAZMA NÖRON KÖKENLİ EKSTRASELÜLER VEZİKÜLLERİN (NKEV) BİYOBELİRTEÇ OLARAK DEĞERLENDİRİLMESİ

2026 - 2026

Prematüre bebeklerde nörogelişimsel gerilik, uzun dönem morbiditenin en önemli nedenlerinden biridir ve mevcut klinik ve

radyolojik yöntemler erken dönemde güvenilir tahmin yapmada yetersizdir.

Bu çalışmada, NKEV’lerin nörogelişimsel geriliği erken dönemde öngörmede biyobelirteç olarak kullanımı değerlendirilecek ve

makine öğrenimi destekli bir tanı algoritması geliştirilecektir. Çalışmaya, Dokuz Eylül Üniversitesi Yenidoğan Yoğun Bakım Ünitesine

doğumunun ilk gününde yatırılan, 25-30 hafta arasında doğmuş 100 prematüre bebek dahil edilecektir. Uzun dönem sonlanım

noktası, 24. ayda nörogelişimsel geriliğin tanımlanması olup, serebral palsi, işitme/görme kaybı ve Bayley IV test skorlarındaki bilişsel,

motor ve davranışsal gerilikler üzerinden değerlendirilecektir. Erken tahmin için en güçlü yöntem, 40. haftada beyin MR

görüntülemesi, taburculuk öncesi Hammersmith Nörolojik Değerlendirme ve 3. aydaki General Movement Testi kombinasyonu

olacaktır.

Postnatal 3. ve 28. günlerde alınan plazma örneklerinden NKEV’ler izole edilerek hücre tipleri ve vezikül boyutları analiz edilecektir.

Western blot, Nanopartikül İzleme Analizi ve Transmisyon Elektron Mikroskobu ile karakterizasyon yapılacaktır.

Makine öğrenimi tabanlı analizler, biyobelirteç seçimi ve tanı modeli oluşturma süreçlerinde kullanılacaktır. LASSO regresyonu, en

belirleyici proteinleri seçmek için uygulanacak; lojistik regresyon, destek vektör makineleri, k-en yakın komşu ve diskriminant analiz

kullanılarak en iyi model belirlenecektir. Çapraz doğrulama ve bootstrap yöntemleriyle modelin genellenebilirliği artırılacaktır.

Bu çalışma, prematüre bebeklerde erken tanıya yönelik invaziv olmayan biyobelirteç temelli bir model sunarak klinik pratiğe katkı

sağlamayı amaçlamaktadır.