Kronik ağrı, dünya genelinde milyonlarca insanı etkileyen kompleks bir sağlık sorunudur. Geleneksel ağrı kesicilerin yan etkileri ve bağımlılık riski göz önüne alındığında, kannabinoid bazlı alternatif tedavilere olan ihtiyaç giderek artmaktadır.
Hedef Kannabinoid Profili:
- CBD (Kannabidiol): %12-15 - Antiinflamatuar ve analjezik etki
- THC (Tetrahidrokannabinol): <%1 - Yasal uyumluluk, psikoaktif etki minimizasyonu
- CBG (Kannabigenol): >%1 - Nöroprotektif ve antiinflamatuar destek
- Terpen Profili: Sedatif-analjezik kombinasyon (Mircen, Linalool, Kariofilen)
Yasal ve Etik Çerçeve
Çalışmanın başlatılması öncesinde aşağıdaki düzenleyici onaylar alınmalıdır:
- Tıbbi Kannabis Araştırma Lisansı (Sağlık Bakanlığı)
- GMP (Good Manufacturing Practice) sertifikasyonu
- Tohum ve Genetik Materyal İthalat İzni
- Etik Kurul Onayı (preklinik çalışmalar için)
AŞAMA 1: FARMAKOLOJİK KARAKTERİZASYON
Ebeveyn Genotip Seçimi ve Analizi
Aday Ebeveyn Profilleri
Üç farklı aday ebeveyn hattının detaylı analizi yapılmıştır:
A101 Genotipi:
- CBD: %14.2
- THC: %0.8
- Terpen profili: Dengeli miks
- Verim: 180 g/m²
- Çiçeklenme süresi: 58-62 gün
- Avantaj: Hedef CBD değerine yakınlık
- Dezavantaj: Ortalama verim
B205 Genotipi:
- CBD: %11.8
- THC: %0.5
- Terpen profili: Sedatif dominant
- Verim: 220 g/m²
- Çiçeklenme süresi: 65-70 gün
- Avantaj: Yüksek verim, düşük THC
- Dezavantaj: Hedef CBD değerinin altında
PC304 Genotipi:
- CBD: %15.1
- THC: %0.9
- Terpen profili: Analjezik dominant
- Verim: 195 g/m²
- Çiçeklenme süresi: 60-65 gün
- Avantaj: En yüksek CBD içeriği
- Dezavantaj: THC seviyesi yasal sınıra yakın
HPLC Kannabinoid Analiz Protokolü
Gerekli Ekipman:
- HPLC sistemi (UV-DAD detektör, 220 ve 280 nm)
- C18 kolon (250 mm × 4.6 mm, 5 μm)
- Ultrasonik homojenizatör
- Analitik terazi (0.0001 g hassasiyet)
Numune Hazırlama Prosedürü:
- Örnek Toplama:
- Çiçeklenmenin 2., 4., 6. ve 8. haftalarında örnekleme
- Her bitkiden üst, orta ve alt çiçek bölgelerinden 1'er g numune
- Hemen -80°C'de dondurma veya liyofilizasyon - Ekstraksiyon:
- 500 mg kurutulmuş çiçek materyali hassas tartım
- 10 ml metanol ekleme
- 30 dakika ultrasonik ekstraksiyon (40°C)
- 0.45 μm PTFE filtre ile filtrasyon
- 2 ml'yi HPLC viali aktarma - HPLC Koşulları:
- Mobil faz: Asetonitril:Su:Fosforik asit (70:29:1)
- Akış hızı: 1.0 ml/dakika
- Enjeksiyon hacmi: 20 μl
- Kolon sıcaklığı: 40°C
- Analiz süresi: 25 dakika - Kantifikasyon:
- Standart kalibrasyon eğrileri (0.1-100 μg/ml)
- Her kannabinoid için ayrı standart
- İç standart kullanımı (isteğe bağlı)
Veri Analizi ve Skorlama:
python
import pandas as pd
import numpy as np
Ebeveyn adayları veri seti
ebeveyn_adaylari = {
"A101": {
"cbd_ort": 14.2, "cbd_std": 0.8,
"thc_ort": 0.8, "thc_std": 0.1,
"cbg_ort": 1.2, "cbg_std": 0.2,
"terpen": "miks",
"verim": 180,
"ciceklenme": 60
},
"B205": {
"cbd_ort": 11.8, "cbd_std": 0.6,
"thc_ort": 0.5, "thc_std": 0.08,
"cbg_ort": 0.9, "cbg_std": 0.15,
"terpen": "sedatif",
"verim": 220,
"ciceklenme": 67
},
"C304": {
"cbd_ort": 15.1, "cbd_std": 1.1,
"thc_ort": 0.9, "thc_std": 0.12,
"cbg_ort": 1.4, "cbg_std": 0.18,
"terpen": "analjezik",
"verim": 195,
"ciceklenme": 62
}
}
def kannabinoid_skorlama(genotip_data):
"""Kannabinoid profilini hedef değerlere göre skorlar"""
Hedef değerler
cbd_hedef = 13.5 # Hedef aralığın ortası
thc_max = 1.0
cbg_min = 1.0
CBD skoru (0-10)
cbd_fark = abs(genotip_data["cbd_ort"] - cbd_hedef)
cbd_skor = max(0, 10 - (cbd_fark * 2))
THC skoru (0-10) - düşük olması tercih edilir
thc_skor = 10 * (1 - genotip_data["thc_ort"] / thc_max)
CBG skoru (0-10)
if genotip_data["cbg_ort"] >= cbg_min:
cbg_skor = min(10, 5 + (genotip_data["cbg_ort"] - cbg_min) * 5)
else:
cbg_skor = 5 * (genotip_data["cbg_ort"] / cbg_min)
Stabilite skoru (düşük std sapma yüksek puan)
stabilite_skor = 10 - (genotip_data["cbd_std"] * 5)
return {
"cbd_skor": round(cbd_skor, 2),
"thc_skor": round(thc_skor, 2),
"cbg_skor": round(cbg_skor, 2),
"stabilite_skor": round(stabilite_skor, 2),
"toplam": round(cbd_skor + thc_skor + cbg_skor + stabilite_skor, 2)
}
Tüm adayları skorla
print("=" * 60)
print("EBEVEYN GENOTİP SKORLAMA SONUÇLARI")
print("=" * 60)
sonuclar = {}
for genotip, data in ebeveyn_adaylari.items():
skorlar = kannabinoid_skorlama(data)
sonuclar[genotip] = skorlar
print(f"\n{genotip} Genotipi:")
print(f" CBD Skoru: {skorlar['cbd_skor']}/10")
print(f" THC Skoru: {skorlar['thc_skor']}/10")
print(f" CBG Skoru: {skorlar['cbg_skor']}/10")
print(f" Stabilite: {skorlar['stabilite_skor']}/10")
print(f" TOPLAM: {skorlar['toplam']}/40")
print(f" Verim: {data['verim']} g/m²")
print(f" Çiçeklenme: {data['ciceklenme']} gün")
En iyi kombinasyonu belirle
print("\n" + "=" * 60)
print("ÖNERİLEN ÇAPRAZLAMALDİZİ STRATEJISI")
print("=" * 60)
print("\nDişi Ebeveyn: C304 (En yüksek CBD)")
print("Erkek Ebeveyn: B205 (Düşük THC, yüksek verim)")
print("\nBeklenen F1 Profili:")
print(" - CBD: %13.0-14.5 (ortalama %13.7)")
print(" - THC: %0.6-0.8 (yasal limit altında)")
print(" - CBG: %1.0-1.2")
print(" - Verim: 200-210 g/m²")
print(" - Terpen: Dengeli sedatif-analjezik profil")
Terpen Profil Karakterizasyonu
GC-MS Analiz Protokolü
Gerekli Ekipman:
- GC-MS sistemi (FID veya MS detektör)
- HP-5MS kolon (30 m × 0.25 mm × 0.25 μm)
- Headspace-SPME fiber (DVB/CAR/PDMS)
- Terpen standartları
Analiz Prosedürü:
- Numune Hazırlama:
- 200 mg taze çiçek materyali
- 20 ml headspace viale yerleştirme
- 60°C'de 15 dakika inkübasyon
- SPME fiber ile 30 dakika örnekleme - GC-MS Koşulları:
- Enjeksiyon sıcaklığı: 250°C
- Taşıyıcı gaz: Helyum (1.2 ml/dakika)
- Sıcaklık programı:
* 40°C (2 dk tutma)
* 5°C/dk artışla 180°C
* 10°C/dk artışla 280°C (5 dk tutma) - Hedef Terpen Profili:
| Terpen | Hedef % | Terapötik Etki | Analiz Metodu |
|--------|---------|----------------|---------------|
| β-Mircen | 15-25 | Sedatif, analjezik | GC-MS |
| Linalool | 8-15 | Anksiyolitik, sedatif | GC-MS |
| β-Kariofilen | 10-18 | Antiinflamatuar (CB2 agonist) | GC-MS |
| α-Pinen | 5-10 | Antiinflamatuar, bronkodilatör | GC-MS |
| Limonen | 3-8 | Mood-enhancing, gastroprotektif | GC-MS |
AŞAMA 2: KONTROLLÜ ÇAPRAZLAMADİZİ PROTOKOLÜ
Gelişmiş Yetiştirme Sistemi
Büyütme Odası Özellikleri
Çevresel Kontrol Parametreleri:
- Işıklandırma:
Vegetatif faz: 18/6 (ışık/karanlık)
Çiçeklenme fazı: 12/12
LED spektrum: 450-660 nm (mavi-kırmızı ağırlıklı)
PPFD: 600-800 μmol/m²/s
- Sıcaklık:
* Gündüz: 24-26°C
* Gece: 18-20°C
* Kök bölgesi: 21-23°C
- Nem:
* Vegetatif: %60-70
* Erken çiçeklenme: %50-60
* Geç çiçeklenme: %40-50
- CO₂:
* 1000-1200 ppm (ışıklandırma süresince)
* Doğal seviyeler (400 ppm) gece döneminde
Besin Çözeltisi Optimizasyonu
Macro-element Konsantrasyonları (ppm):
python
Gelişim fazına göre besin formülasyonları
besin_programi = {
"vegetatif_faz": {
"hafta_1-2": {
"N": 150, "P": 50, "K": 100,
"Ca": 120, "Mg": 50, "S": 60,
"pH": 5.8, "EC": 1.2
},
"hafta_3-6": {
"N": 200, "P": 70, "K": 150,
"Ca": 150, "Mg": 60, "S": 70,
"pH": 5.8, "EC": 1.6
}
},
"ciceklenme_faz": {
"hafta_1-2": {
"N": 180, "P": 90, "K": 200,
"Ca": 140, "Mg": 55, "S": 65,
"pH": 6.0, "EC": 1.8
},
"hafta_3-5": {
"N": 120, "P": 120, "K": 250,
"Ca": 130, "Mg": 50, "S": 60,
"pH": 6.0, "EC": 2.0
},
"hafta_6-8": {
"N": 80, "P": 100, "K": 200,
"Ca": 100, "Mg": 40, "S": 50,
"pH": 6.2, "EC": 1.6
}
},
"flushing": {
"hafta_9": {
"N": 0, "P": 0, "K": 0,
"pH": 6.5, "EC": 0.2
}
}
}
Mikro-element supplementasyonu
mikro_elementler = {
"Fe": 3.0, # Demir
"Mn": 0.5, # Mangan
"Zn": 0.3, # Çinko
"Cu": 0.1, # Bakır
"B": 0.5, # Bor
"Mo": 0.05 # Molibden
}
Polen Manipülasyonu ve Kontrollü Tozlaşma
Erkek Bitki Yönetimi
Polen Üretimi İçin Optimal Koşullar:
- Erkek Bitki Seçimi:
- Sağlıklı, hastalıksız bitkiler
- Güçlü vejetatif büyüme
- Erken çiçek oluşumu (heterozmölük işareti) - İzolasyon Protokolü:
- Ayrı büyütme odasında yetiştirme
- HEPA filtreli havalandırma sistemi
- Negatif basınç kontrolü
- Her giriş-çıkışta giysiseğme - Polen Toplama:
- Çiçek başlangıcından 14-21 gün sonra
- Sabah erken saatlerde (nem düşükken)
- Steril kağıt torbalar kullanımı
- Oda sıcaklığında 24 saat kurutma
Polen Canlılığı Testi:
python
def polen_canlilik_testi():
"""Polen viabilitesini test etme protokolü"""
protokol = {
"alexander_boyama": {
"adimlar": [
"Polen örneğini lam üzerine yay",
"Alexander boyası ile 5 dk muamele",
"Distile su ile yıka",
"Mikroskop altında inceleme (400x)",
"Canlı polen: Mor-kırmızı renk",
"Ölü polen: Yeşil renk"
],
"kabul_kriteri": ">85% canlı polen"
},
"in_vitro_cimlenme": {
"besin_ortami": {
"sukroz": "10%",
"boric_asit": "100 mg/L",
"kalsiyum_nitrat": "300 mg/L",
"pH": 6.5
},
"inkubasyon": "25°C, 4-6 saat",
"kabul_kriteri": ">70% çimlenme"
}
}
return protokol
print("POLEN KALİTE KONTROL PROTOKOLÜGelişiyor...")
Kontrollü Tozlaşma Tekniği
Tozlaşma Prosedürü (Hafta-hafta):
Hafta 2-3 (Çiçeklenme Başlangıcı): - Dişi Çiçek Hazırlığı:
- Stigma gelişimini günlük kontrol
- Stigmalar parlak beyaz ve yapışkan olmalı
- Tozlaşma öncesi 24 saat nem %45-50 - Tozlaşma Uygulaması:
python
Tozlaşma kayıt sistemi
import datetime
class TozlasmaKaydi:
def __init__(self):
self.tozlasmalar = []
def yeni_tozlasma(self, disi_id, erkek_id, dal_no, cicek_sayisi):
kayit = {
"tarih": datetime.datetime.now(),
"disi_bitki": disi_id,
"erkek_bitki": erkek_id,
"dal_numarasi": dal_no,
"tozlanan_cicek": cicek_sayisi,
"metot": "Fırça tozlaşma",
"polen_partisi": f"{erkek_id}_batch_001"
}
self.tozlasmalar.append(kayit)
return kayit
def tozlasma_raporu(self):
print(f"\nToplam Tozlaşma: {len(self.tozlasmalar)}")
for t in self.tozlasmalar:
print(f"{t['tarih'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M')} - "
f"{t['disi_bitki']} x {t['erkek_bitki']} - "
f"{t['cicek_sayisi']} çiçek")
Kullanım örneği
kayit_sistemi = TozlasmaKaydi()
C304 (dişi) x B205 (erkek) çaprazlaması
kayit_sistemi.yeni_tozlasma(
disi_id="C304-plant-01",
erkek_id="B205-plant-02",
dal_no=3,
cicek_sayisi=25
)
3. Tozlaşma Sonrası Bakım:
- Tozlanan çiçekleri şeffaf kese kağıdı ile işaretle
- 48 saat boyunca nemi %40'a düşür (polen tüpü gelişimi)
- Tozlaşmayan çiçekleri hafta sonunda temizle
Hafta 4-6 (Tohum Gelişimi):
- Kese kağıtlarını kontrol (açılma ve kontaminasyon)
- Su ve besin rejimini normal seviyelere getir
- Tohum oluşumunu haftalık fotoğrafla
Hafta 8-10 (Hasat):
- Kese kağıtlarını kahverengileşme başladığında topla
- Tohumları steril kağıt torbalarda 2 hafta kurut
- Oda sıcaklığı, %30-40 nem
- Her çaprazlama kombinasyonunu ayrı etiketle
Tohum İşleme ve Saklama
Tohum Kalite Kontrol:
- Fiziksel İnceleme:
- Renk: Koyu kahve, marbleized desen
- Boyut: 3-5 mm çap
- Sertlik: Parmak baskısıyla kırılmayan
- Yüzey: Düzgün, çatlaksız - Canlılık Testi:
- %1 H₂O₂ solüsyonunda 24 saat
- Sulama sonrası çimlenme: 7-14 gün
- Kabul kriteri: >90% çimlenme - Saklama Koşulları:
- Vakumlu mylar torbalar
- Silika jel paketi ile
- 4°C buzdolabında
- Karanlık ortam
- Raf ömrü: 2-3 yıl
AŞAMA 3: F1 GENERASYONU SELEKSİYONU
F1 Populasyon Büyütme
Çimlendirme ve Dikim
Tohum Çimlendirme Protokolü: - Ön İşlem:
- 18-24 saat distile suda şişirme
- İsteğe bağlı: Gibberellic acid (50 ppm, 12 saat) - Çimlenme Ortamı:
- Jiffy peat pellets veya rockwool küpleri
- pH 5.8-6.0
- Sıcaklık: 24-26°C
- Nem: %70-80
- Işık: Çimlenme sonrası CFL veya LED (18/6) - Populasyon Büyüklüğü:
- Minimum 100 F1 bireyişlenme
- Her çaprazlamadan en az 50 tohum
- %20 yedek bitki
Fenotipik Gözlem ve İlk Eleme
Vegetatif Faz Gözlemleri (0-6 Hafta):
python
import pandas as pd
import numpy as np
class F1BitbiSeçimi:
def __init__(self):
self.bitkiler = []
self.eleme_kriterleri = {
"boy_min": 30, # cm
"yaprak_sayisi_min": 8,
"govde_kalinligi_min": 5, # mm
"kloroz_yok": True,
"pest_yok": True
}
def bitki_ekle(self, bitki_id, olcumler):
"""Yeni bitki kaydı oluştur"""
bitki = {
"id": bitki_id,
"boy_cm": olcumler["boy"],
"yaprak_sayisi": olcumler["yaprak"],
"govde_mm": olcumler["govde"],
"saglik_skoru": olcumler["saglik"], # 1-10
"vigor_skoru": olcumler["vigor"], # 1-10
"vegetatif_skor": 0,
"secildi": False
}
Vegetatif skor hesapla
bitki["vegetatif_skor"] = self._vegetatif_skorla(bitki)
İlk eleme
if self._ilk_eleme_kontrolu(bitki):
bitki["secildi"] = True
self.bitkiler.append(bitki)
return bitki
def _vegetatif_skorla(self, bitki):
"""Vegetatif gelişim skorlaması"""
skor = 0
Boy skoru (maks 25 puan)
if bitki["boy_cm"] >= 50:
skor += 25
elif bitki["boy_cm"] >= 40:
skor += 20
elif bitki["boy_cm"] >= 30:
skor += 15
Yaprak sayısı skoru (maks 25 puan)
yaprak_skor = min(25, (bitki["yaprak_sayisi"] / 12) * 25)
skor += yaprak_skor
Gövde kalınlığı skoru (maks 25 puan)
govde_skor = min(25, (bitki["govde_mm"] / 10) * 25)
skor += govde_skor
Sağlık ve vigor (maks 25 puan)
skor += (bitki["saglik_skoru"] * 1.25)
skor += (bitki["vigor_skoru"] * 1.25)
return round(skor, 2)
def _ilk_eleme_kontrolu(self, bitki):
"""Minimum kriterleri kontrol et"""
if bitki["boy_cm"] < self.eleme_kriterleri["boy_min"]:
return False
if bitki["yaprak_sayisi"] < self.eleme_kriterleri["yaprak_sayisi_min"]:
return False
if bitki["govde_mm"] < self.eleme_kriterleri["govde_kalinligi_min"]:
return False
if bitki["saglik_skoru"] < 6:
return False
return True
def seleksiyon_raporu(self):
"""Seçim raporu oluştur"""
df = pd.DataFrame(self.bitkiler)
print("\n" + "="*70)
print("F1 GENERASYON İLK ELEME RAPORU")
print("="*70)
toplam = len(self.bitkiler)
secilen = df["secildi"].sum()
print(f"\nToplam Bitki: {toplam}")
print(f"İlk Elemeyi Geçen: {secilen} (%{secilen/toplam*100:.1f})")
print(f"Eleneneler: {toplam - secilen} (%{(toplam-secilen)/toplam*100:.1f})")
if secilen > 0:
secili_df = df[df["secildi"] == True]
print(f"\nSeçili Bitkiler Ortalaması:")
print(f" - Boy: {secili_df['boy_cm'].mean():.1f} cm")
print(f" - Yaprak: {secili_df['yaprak_sayisi'].mean():.1f}")
print(f" - Gövde: {secili_df['govde_mm'].mean():.1f} mm")
print(f" - Vegetatif Skor: {secili_df['vegetatif_skor'].mean():.1f}/100")
return df
Örnek kullanım
f1_seleksiyon = F1BitbiSeçimi()
Simülasyon: 20 F1 bitkisi ekle
np.random.seed(42)
for i in range(1, 21):
olcumler = {
"boy": np.random.normal(42, 8),
"yaprak": np.random.randint(7, 15),
"govde": np.random.normal(6.5, 1.5),
"saglik": np.random.randint(5, 11),
"vigor": np.random.randint(5, 11)
}
f1_seleksiyon.bitki},
"test_grupları": [
{"grup": "Negatif kontrol", "muamele": "Sadece hücreler"},
{"grup": "Pozitif kontrol", "muamele": "LPS"},
{"grup": "İlaç kontrol", "muamele": "LPS + İbuprofen (10 µM)"},
{"grup": "Test-1", "muamele": "LPS + CBD ekstrakt (1 µM)"},
{"grup": "Test-2", "muamele": "LPS + CBD ekstrakt (10 µM)"},
{"grup": "Test-3", "muamele": "LPS + Tam spektrum (10 µM)"}
],
"olcum": {
"metot": "Western blot (COX-2 protein seviyesi)",
"alternatif": "qRT-PCR (COX-2 mRNA seviyesi)",
"sekonder": "PGE2 ELISA (COX-2 aktivite ürünü)"
},
"istatistik": "One-way ANOVA + Tukey post-hoc, p<0.05"
}
def sitokin_profil_analizi(self, elisa_sonuclari):
"""Sitokin seviyelerinin değerlendirilmesi"""
print("\n" + "="*70)
print("PRO-İNFLAMATUAR SİTOKİN PROFIL ANALİZİ")
print("="*70)
for sitokin, degerler in elisa_sonuclari.items():
kontrol = degerler["LPS_kontrol"]
test = degerler["CBD_ekstrakt"]
inhibisyon_yüzdesi = ((kontrol - test) / kontrol) * 100
print(f"\n{sitokin}:")
print(f" LPS Kontrol: {kontrol:.1f} pg/ml")
print(f" CBD Ekstrakt: {test:.1f} pg/ml")
print(f" İnhibisyon: %{inhibisyon_yüzdesi:.1f}")
if inhibisyon_yüzdesi > 50:
print(f" ✓ GÜÇLÜ ANTİİNFLAMATUAR ETKİ")
elif inhibisyon_yüzdesi > 30:
print(f" ✓ ORTA ANTİİNFLAMATUAR ETKİ")
else:
print(f" ✗ ZAYIF VEYA ETKİSİZ")
Örnek kullanım
antiinflam_test = AntiinflamatuarAssay()
Simülasyon ELISA sonuçları
ornek_sonuclar = {
"TNF-α": {
"LPS_kontrol": 850,
"CBD_ekstrakt": 320
},
"IL-6": {
"LPS_kontrol": 1200,
"CBD_ekstrakt": 480
},
"IL-1β": {
"LPS_kontrol": 650,
"CBD_ekstrakt": 290
}
}
antiinflam_test.sitokin_profil_analizi(ornek_sonuclar)
Ağrı Modeli Preklinik Çalışmalar (İsteğe Bağlı)
Not: Hayvan deneyleri yerel etik kurul onayı gerektirir. Aşağıda yalnızca bilgilendirme amaçlı protokol verilmiştir.
python
def agri_modeli_protokol_bilgi():
"""
Bilgilendirme amaçlı - Uygulama için etik onay gereklidir
"""
protokol = {
"model": "Kronik inflamatuar ağrı (CFA modeli - Fare)",
"etik_gereksinimler": {
"kurul_onayi": "Hayvan Deneyleri Yerel Etik Kurulu (HADYEK)",
"3R_principles": "Replacement, Reduction, Refinement",
"sample_size": "İstatistiksel güç analizi ile belirlenen minimum sayı",
"humane_endpoints": "Ağrı skoru >2 olursa deney sonlandırma"
},
"doz_gruplari": [
"Araç kontrol (olive oil, p.o.)",
"Morfin 5 mg/kg (pozitif kontrol, s.c.)",
"CBD ekstrakt 10 mg/kg (p.o.)",
"CBD ekstrakt 30 mg/kg (p.o.)",
"Tam spektrum 30 mg/kg (CBD equiv., p.o.)"
],
"davranissal_testler": {
"von_frey": "Mekanik allodini ölçümü (0-24 saat)",
"hot_plate": "Termal hiperaljezi (30, 60, 120 dk)",
"rotarod": "Motor koordinasyon (yan etki kontrolü)"
},
"biyokimyasal": "Spinal kord ve DRG dokusunda sitokin seviyeleri",
"sonlandirma": "CO₂ inhalasyonu + servikal dislokasyon"
}
print("\n⚠️ UYARI: Bu protokol yalnızca bilgilendirme amaçlıdır.")
print("Hayvan deneyleri için yerel etik kurul onayı zorunludur.\n")
return protokol
AŞAMA 6: ÜRETİM SCALEokuyorum-UP VE STANDARDİZASYON
Klonal Çoğaltma ve Master Stock Oluşturma
Tissue Culture Mikropropagasyon
In-Vitro Çoğaltma Protokolü:
class TissueCultureProtocol:
def __init__(self):
self.besiyeri_tipler = {
"initiation": "MS + BAP 2 mg/L + NAA 0.1 mg/L",
"multiplication": "MS + BAP 1 mg/L + IAA 0.5 mg/L",
"rooting": "1/2 MS + IBA 1 mg/L",
"acclimatization": "Toprak:perlit:vermikompost (2:1:1)"
}
def explant_sterilizasyonu(self):
"""Nodal eksplant sterilizasyon prosedürü"""
return {
"explant_tipi": "Apikal ve lateral meristem (1-2 cm)",
"sterilizasyon_aşamalari": [
"1. Akan musluk suyu altında yıkama (5 dk)",
"2. %70 etanol (30 saniye)",
"3. %1.5 NaOCl + Tween-20 (10 dk, karıştırarak)",
"4. Steril distile su (3x, 5'er dk)",
"5. Laminar flow içinde son yıkama"
],
"kontaminasyon_kontrolü": {
"fungal": "Kontrol besiyerinde 7 gün inkübasyon",
"bakteriyel": "Vicdeouyuş muayene + subkültür",
"kabul_orani": ">95% steril kültür"
}
}
def coğaltma_kinetileri(self, başlangiç_eksplant_sayisi, hafta_sayisi):
"""Mikropropagasyon çoğalma hızı hesaplama"""
coğaltma_katsayisi = 4 # Ortalama: her eksplant 4 yeni sürgün
print(f"\nMİKROPROPAGASYON ÇOĞALMAİN PROJEKSİYONU")
print("="*60)
print(f"Başlangıç eksplant: {başlangiç_eksplant_sayisi}")
print(f"Çoğaltma katsayısı: {coğaltma_katsayisi}x / 4 hafta\n")
mevcut_sayi = başlangiç_eksplant_sayisi
for hafta in range(0, hafta_sayisi+1, 4):
print(f"Hafta {hafta:2d}: {mevcut_sayi:,} bitki")
if hafta < hafta_sayisi:
mevcut_sayi *= coğaltma_katsayisi
print(f"\n{hafta_sayisi} hafta sonunda: {mevcut_sayi:,} bitki elde edilir")
print(f"Aklimatizasyon kaybı (%10): {int(mevcut_sayi * 0.9):,} sağlıklı bitki")
return mevcut_sayi
Kullanım
tc_protocol = TissueCultureProtocol()
10 elit bitkiden başlayarak 24 haftalık projeksiyon
tc_protocol.coğaltma_kinetileri(
başlangiç_eksplant_sayisi=10,
hafta_sayisi=24
)
Ekstraksiyon ve Standardizasyon
Süperkritik CO₂ Ekstraksiyonu
Optimize Edilmiş Ekstraksiyon Parametreleri:
class CO2EkstraksiyonProtocol:
def __init__(self):
self.hedef_kannabinoidler = ["CBD", "CBG", "CBC", "THC"]
self.hedef_terpenler = ["Mircen", "Linalool", "Kariofilen"]
def ekstraksiyon_parametreleri(self):
"""İki-aşamalı süperkritik CO₂ ekstraksiyonu"""
return {
"Aşama_1_Terpen_Fraksiyonu": {
"basınç": "80-100 bar",
"sıcaklık": "35-40°C",
"CO2_akış_hızı": "15-20 kg/saat",
"süre": "60 dakika",
"hedef": "Uçucu terpen bileşikleri"
},
"Aşama_2_Kannabinoid_Fraksiyonu": {
"basınç": "300-350 bar",
"sıcaklık": "50-60°C",
"CO2_akış_hızı": "20-25 kg/saat",
"süre": "90-120 dakika",
"ko-solvent": "Etanol %5-10 (isteğe bağlı)",
"hedef": "Kannabinoid asitleri + nötr kannabinoidler"
},
"Post-Ekstraksiyon": {
"dekarboksilasyon": {
"sicaklik": "105-120°C",
"sure": "30-45 dakika",
"atmosfer": "İnert (N₂ veya vakum)",
"amaç": "CBDA → CBD, THCA → THC dönüşümü"
},
"rekonstitüsyon": {
"metot": "Terpen fraksiyonunu kannabinoid fraksiyonuna geri ekleme",
"oran": "Orij inal bitki terpen profili koruyarak",
"taşıyıcı_yağ": "MCT oil veya hemp seed oil"
}
},
"kalite_kontrol": {
"kannabinoid_HPLC": "Parti başına",
"terpen_GC-MS": "Parti başına",
"ağır_metal_ICP-MS": "Parti başına",
"pestisit_LCMS": "Parti başına",
"mikrobiyoloji": "USP <61>, <62>"
}
}
def standart_formülasyon(self, batch_size_kg):
"""Standardize ekstrakt formülasyonu"""
print(f"\nSTANDARDİZE EKSTRAKTformülASYON ({batch_size_kg} kg ham materyal)")
print("="*70)
Varsayım: %15 CBD kuru çiçek, %10 ekstraksiyon verimi
ham_ekstrakt_g = batch_size_kg * 1000 * 0.10
cbd_miktari_g = ham_ekstrakt_g * 0.45 # %45 CBD ham ekstraktta
print(f"\nHam Ekstrakt Verimi: {ham_ekstrakt_g:.1f} g")
print(f"CBD Miktarı: {cbd_miktari_g:.1f} g")
Hedef: %20 CBD son ürün
hedef_cbd_konsantrasyon = 0.20
mct_oil_ml = (cbd_miktari_g / hedef_cbd_konsantrasyon) * 1.1 # density ~0.95
print(f"\nFormülasyon:")
print(f" • Ham CBD ekstrakt: {ham_ekstrakt_g:.1f} g")
print(f" • MCT oil (taşıyıcı): {mct_oil_ml:.1f} ml")
print(f" • Terpen re-addition: {ham_ekstrakt_g * 0.05:.2f} g (%5)")
print(f" • Vitamin E (antioksidan): {ham_ekstrakt_g * 0.01:.2f} g (%1)")
final_hacim = mct_oil_ml + (ham_ekstrakt_g / 0.95)
print(f"\nFinal Ürün:")
print(f" • Toplam hacim: ~{final_hacim:.0f} ml")
print(f" • CBD konsantrasyon: %{hedef_cbd_konsantrasyon*100:.0f}")
print(f" • mg CBD/ml: {(cbd_miktari_g * 1000) / final_hacim:.1f}")
return {
"ham_ekstrakt_g": ham_ekstrakt_g,
"final_hacim_ml": final_hacim,
"cbd_mg_per_ml": (cbd_miktari_g * 1000) / final_hacim
}
Kullanım
ekstraksiyon = CO2EkstraksiyonProtocol()
parametreler = ekstraksiyon.ekstraksiyon_parametreleri()
50 kg kuru çiçek için formülasyon
ekstraksiyon.standart_formülasyon(batch_size_kg=50)
Stabilite ve Raf Ömrü Çalışmaları
7.3.1 ICH Q1A Uyumlu Stabilite Protokolü
class StabiliteÇalışması:
def __init__(self):
self.test_koşulları = {
"uzun_dönem": {"sıcaklık": "25°C", "nem": "%60 RH", "süre": "24 ay"},
"hızlandırılmış": {"sıcaklık": "40°C", "nem": "%75 RH", "süre": "6 ay"},
"stres": {"sıcaklık": "50°C", "nem": "Açık hava", "süre": "3 ay"}
}
self.test_zaman_noktalari = [0, 1, 2, 3, 6, 9, 12, 18, 24] # aylar
def analiz_parametreleri(self):
"""Her zaman noktasında test edilecek parametreler"""
return {
"kimyasal_stabilite": [
"CBD konsantrasyon (%)",
"THC konsantrasyon (%)",
"CBG konsantrasyon (%)",
"Degradasyon ürünleri",
"Terpen profili"
],
"fiziksel_stabilite": [
"Görünüm (renk, berraklık)",
"pH (eğer sulu formülasyon)",
"Viskozite",
"Partikül oluşumu"
],
"mikrobiyolojik": [
"Toplam aerobik bakteri",
"Toplam maya-küf",
"Patojenik mikroorganizmalar (E.coli, Salmonella)"
]
}
def kabul_kriterleri(self):
"""Raf ömrü kabul kriterleri"""
return {
"CBD": "Başlangıç değerinin %90-110'u",
"THC": "Yasal limit altında kalmalı (<%1)",
"Degradasyon_ürünleri": "Toplam <%5",
"Terpen_kaybi": "Maks %20 kayıp kabul edilebilir",
"Mikrobiyoloji": "USP <61> limitleri içinde"
}
def raf_omru_tahmini(self, hizlandirilmis_data):
"""Arrhenius denklemi ile raf ömrü tahmini"""
Basitleştirilmiş hesaplama
Gerçek uygulamada: ln(k) vs 1/T grafiği
print("\nRAF ÖMRÜ TAHMİN RAPORU")
print("="*60)
Örnek: 40°C'de 6 ayda %8 CBD kaybı
cbd_kayip_yüzdesi = 8
Arrhenius faktörü ile 25°C'ye ekstrapolasyon
Kabaca: Her 10°C için 2-3x yavaşlama
sicaklik_farki = 40 - 25 # 15°C
yavaslamaкой_faktoru = 2.5 ** (sicaklik_farki / 10)
tahmin_edilen_raf_omru_ay = 6 * yavaslamaκου_faktoru * (90 / (100 - cbd_kayip_yüzdesi))
print(f"Hızlandırılmış koşullar (40°C/75%RH):")
print(f" • 6 ayda CBD kaybı: %{cbd_kayip_yüzdesi}")
print(f"\nEkstrapolasyon (25°C/60%RH):")
print(f" • Yavaşlama faktörü: {yavaslamaκού_faktoru:.1f}x")
print(f" • Tahmini raf ömrü: {tahmin_edilen_raf_omru_ay:.0f} ay")
print(f" • Önerilen raf ömrü (güvenlik faktörü ile): {tahmin_edilen_raf_omru_ay * 0.8:.0f} ay")
print(f"\nSaklama Önerileri:")
print(f" • Sıcaklık: 15-25°C (oda sıcaklığı)")
print(f" • Işık: Amber cam şişe, karanlık ortam")
print(f" • Nem: Kuru ortam, sıkıca kapatılmış")
print(f" • Açıldıktan sonra: 6 ay içinde tüketin")
Kullanım
stabilite = StabiliteÇalışması()
stabilite.raf_omru_tahmini(hizlandirilmis_data={"cbd_kayip_6ay": 8})
print("\n" + "="*70)
print(stabilite.analiz_parametreleri())
KLİNİK UYGULAMA VE HASTA MONİTÖRİZASYONU
Doz Optimizasyonu Rehberi
class KlinikDozlamaProtocol:
def __init__(self):
self.hasta_kategorileri = {
"hafif_kronik_agri": {"başlangiç_doz": "10-20 mg CBD/gün"},
"orta_kronik_agri": {"başlangiç_doz": "20-40 mg CBD/gün"},
"şiddetli_kronik_agri": {"başlangiç_doz": "40-80 mg CBD/gün"}
}
def dozlama_titrasyon_protokolu(self, hasta_kategorisi):
"""Bireyselleştirilmiş doz artırım protokolü"""
print(f"\nDOZLAMA TİTRASYON PROTOKOLÜ - {hasta_kategorisi.upper()}")
print("="*70)
protokol = {
"hafta_1-2": {
"doz": self.hasta_kategorileri[hasta_kategorisi]["başlangiç_doz"],
"sıklık": "Günde 2 kez (sabah-akşam)",
"monitorizasyon": "Yan etki taraması, ağrı skoru (VAS)"
},
"hafta_3-4": {
"doz": "Başlangıç dozunu %25-50 artır",
"koşul": "Eğer <50% ağrı azalması ve yan etki yok",
"monitorizasyon": "Ağrı skoru, günlük aktivite seviyesi"
},
"hafta_5-8": {
"doz": "Kişiselleştirilmiş maintanence dozu",
"hedef": "≥50% ağrı azalması + minimal yan etki",
"monitorizasyon": "Aylık takip, QoL skorları"
},
"uzun_dönem": {
"takip": "Her 3 ayda bir değerlendirme",
"testler": "Karaciğer fonksiyonları, ilaç etkileşimleri",
"doz_ayarlama": "Tolerans gelişimine göre"
}
}
for faz, detay in protokol.items():
print(f"\n{faz.upper().replace('_', ' ')}:")
for anahtar, deger in detay.items():
print(f" • {anahtar.capitalize()}: {deger}")
return protokol
def yan_etki_yonetimi(self):
"""Olası yan etkiler ve yönetim"""
return {
"Hafif_yorgunluk": "Akşam dozunu artır, gündüz dozunu azalt",
"Ağız_kuruluğu": "Sıvı alımını artır, şekersiz sakız",
"İshal": "Yağlı yemeklerle al, doz dağılımını optimize et",
"İlaç_etkileşimi": "Warfarin, bazı antidepresanlar - doktor takibi",
"Karaciğer_enzimleri_↑": "Doz azalt veya ara ver, hepatotoksik ilaçlardan kaçın"
}
Kullanım
klinik_protokol = KlinikDozlamaProtocol()
klinik_protokol.dozlama_titrasyon_protokolu("orta_kronik_agri")
print("\n\nYAN ETKİ YÖNETİM KILAVUZU:")
print("="*70)
for yan_etki, yonetim in klinik_protokol.yan_etki_yonetimi().items():
print(f"• {yan_etki.replace('_', ' ')}: {yonetim}")
Bu kapsamlı protokol, kronik ağrı tedavisine yönelik terapötik kannabis geliştirme sürecinin tüm aşamalarını bilimsel yöntemlerle ele almıştır.
Kritik Başarı Faktörleri
Ebeveyn Seçimi: Genetik karakterizasyon ve fenotipik değerlendirmenin kombinasyonu
F1 Seçimi: Çok parametreli skorlama sistemi ile objektif seleksiyon
Marker Destekli Seçim: CBDAS/THCAS genotipling ile erken tahmin
Standardizasyon: Batch-to-batch tutarlılık için sıkı kalite kontrol
Klinik Validasyon: Preklinik ve klinik kanıtlarla etkinlik-güvenlik dengesi
Zaman Çizelgesi Özeti
def proje_timeline():
"""Toplam proje süresi tahmini"""
timeline = {
"Ebeveyn karakterizasyon": "4-6 ay",
"Çaprazlama ve tohum üretimi": "4-5 ay",
"F1 büyütme ve seleksiyon": "6-8 ay",
"Genetik analiz ve validasyon": "3-4 ay",
"Klonal çoğaltma (tissue culture)": "6-8 ay",
"Scale-up ve ekstraksiyon": "3-4 ay",
"Stabilite çalışmaları": "6-24 ay (paralel)",
"Preklinik testler": "6-12 ay (paralel)",
"Düzenleyici onaylar": "Değişken (6-18 ay)"
}
print("\nPROJE ZAMAN ÇİZELGESİ")
print("="*70)
for aşama, süre in timeline.items():
print(f"• {aşama}: {süre}")
print(f"\n▶ Minimum toplam süre (seri): ~24-30 ay")
print(f"▶ Paralel çalışmalarla optimize: ~18-24 ay")
print(f"▶ Ticari ürün lansmanı: 3-4 yıl (düzenleyici süreçler dahil)")
proje_timeline()
Maliyet Analizi (Tahmini)
def maliyet_analizi():
"""Proje maliyet breakdown'u"""
maliyetler = {
"Laboratuvar ekipmanı (HPLC, GC-MS, qPCR)": "€150,000-300,000",
"Büyütme sistemi (LED, HVAC, kontrol)": "€50,000-100,000",
"Kimyasallar ve sarf malzeme (2 yıl)": "€30,000-50,000",
"Tissue culture lab kurulumu": "€40,000-80,000",
"CO₂ ekstraksiyon sistemi": "€200,000-500,000",
"Analitik test hizmetleri (outsource)": "€50,000-100,000",
"Personel maliyeti (3 kişi, 2 yıl)": "€200,000-400,000",
"Düzenleyici danışmanlık ve lisanslar": "€50,000-150,000"
}
print("\nMALİYET ANALİZİ (TAHMİNİ)")
print("="*70)
toplam_min = 0
toplam_max = 0
for kalem, maliyet in maliyetler.items():
print(f"• {kalem}:")
print(f" {maliyet}")
Maliyet aralığını parse et
if "-" in maliyet:
min_val, max_val = maliyet.replace("€", "").replace(",", "").split("-")
toplam_min += int(min_val)
toplam_max += int(max_val)
print(f"\n{'='*70}")
print(f"TOPLAM PROJE MALİYETİ: €{toplam_min:,} - €{toplam_max:,}")
print(f"{'='*70}")
print(f"\nNot: Maliyetler ülke, tedarikçi ve ölçeğe göre değişebilir.")
print(f" Düzenleyici onay süreçleri ek maliyet getirebilir.")
maliyet_analizi()
