Bütünleşik Elektro-Optik Sensör Laboratuvarı

Araştırma Grubu Lideri: Öğr. Gör. Dr. Emre DOKUZPARMAK

Genel Bilgiler:

Bütünleşik Elektro-Optik Sensör Sistemleri Laboratuvarı, fiziko-kimya ve elektrokimya temelli prensipler doğrultusunda ileri düzey elektrokimyasal ve entegre fotonik sensör platformlarının tasarımı, geliştirilmesi ve hibrit sistemlere entegrasyonu üzerine disiplinlerarası araştırmalar yürütmektedir. Laboratuvarın temel vizyonu; moleküler tanıma mekanizmalarını elektro-optik transdüksiyon stratejileri ile bütünleştirerek yüksek hassasiyetli, seçici ve taşınabilir yeni nesil sensör mimarileri geliştirmektir.

Araştırmalarımızın merkezinde moleküler baskılanmış polimerler (MIP’ler), sentetik reseptör sistemleri, mini-peptit tabanlı biyotanıma elemanları ve fonksiyonel nanomalzemeler yer almaktadır. Bu seçici yapılar; elektrokimyasal teknikler, elektrokemilüminesans (ECL) sistemleri ve entegre fotonik tabanlı mikroring rezonatör sensör platformları ile birleştirilerek çok modlu ve hibrit algılama sistemleri oluşturulmaktadır.

Laboratuvarımız; adli analiz, biyomedikal tanı, hasta başı (point-of-care) takip sistemleri ve çevresel izleme gibi geniş bir uygulama yelpazesinde ileri sensör teknolojilerinin geliştirilmesine odaklanmaktadır. Karmaşık biyolojik ve çevresel matrislerde güvenilir, kantitatif ve saha uygulanabilir sensör platformlarının tasarımı temel hedeflerimiz arasındadır.

Çalışmalarımızda makine öğrenmesi ve yapay zeka tabanlı algoritmalar, çok parametreli sensör çıktılarının analizi, desen tanıma, kalibrasyon stratejileri ve prediktif modelleme süreçlerine entegre edilmektedir. Bunun yanında hesaplamalı kimya ve yapay zeka destekli moleküler modelleme yaklaşımları ile seçici bağlanma bölgeleri rasyonel olarak tasarlanmakta; moleküler etkileşim mekanizmaları öngörülerek sensör mimarileri analitik performans kriterleri doğrultusunda optimize edilmektedir.

Nanomalzeme sentezi, polimer mühendisliği, yüzey fonksiyonelleştirme, elektrokimyasal karakterizasyon ve entegre fotonik ölçüm altyapısını bir araya getiren laboratuvarımız, hibrit transdüksiyon prensiplerine dayalı yüksek performanslı ve sürdürülebilir sensör sistemleri geliştirmeyi amaçlamaktadır. Disiplinlerarası yaklaşımımız, temel bilim ile uygulamalı mühendisliği bütünleştirerek sağlık, çevre ve adli bilimler alanlarında yenilikçi çözümler üretmeyi hedeflemektedir.

Çalışılan Konular:

·      Moleküler baskılanmış polimer (MIP) temelli seçici sensör sistemlerinin geliştirilmesi

·      Mini-peptit ve sentetik reseptör tabanlı biyotanıma katmanlarının tasarımı

·      Elektrokimyasal sensör sistemleri (CV, DPV, EIS)

·      Elektrokemilüminesans (ECL) tabanlı algılama platformları

·      Entegre fotonik ve mikroring rezonatör tabanlı optik sensör sistemleri

·      Elektro-optik hibrit transdüksiyon mekanizmalarının geliştirilmesi

·      Makine öğrenmesi ile sensör verilerinin analizi ve prediktif modelleme

·      Adli Olay yeri biyolojik-kimyasal kanıt tespiti için sensör sistemleri

·      Kanser model çalışmalarına yönelik sensör mimarileri

·      Çevresel örneklerde organik kirleticiler ve pestisitlerin tespiti

·      Hasta başı (point-of-care) izleme platformlarının geliştirilmesi

Seçilmiş Makaleler:

1.    Allahyari, M., Dokuzparmak, E., Erdem, A., Akkaya, A., & Tanyolac, B. (2025). Phage-based dual-mode sensor using ECL and EIS for sensitive detection of Pseudomonas Aeruginosa. Bioelectrochemistry, 109212.

2.    Özçelik, H., Sezer, E., Yaşar, E., Güner, T., Dokuzparmak, E., & Akgöl, S. (2025). Artificial intelligence-assisted design of molecularly imprinted polymers for enriching C-reactive protein. Materials Chemistry and Physics, 131849.

3.    Dokuzparmak, E., Sezer, E., Güner, T., Yasar, E., Ozcelik, H., & Akgol, S. (2025). Hybrid intelligence-driven nanopolymeric sensor for precise electrochemical vitamin C analysis, free from LoD: application in real lemon juice. ACS Applied Electronic Materials, 7(15), 6980-6993.

4.    Sezer, E., Dokuzparmak, E., Özçelik, H., Yasar, E., Kaya, T., Güner, T., & Akgol, S. (2025). Harnessing machine learning to revolutionize electrochemical detection of vitamin E acetate in e-liquids. ACS omega, 10(25), 27098-27111.

5.    Yaşar, E., Özçelik, H., Güner, T., Dokuzparmak, E., & Akgöl, S. (2024). Molecular imprinting based sensor system developed using polymeric nanoparticles for detecting 17β‐estradiol in agricultural wastewater. Journal of Applied Polymer Science, 141(47), e56276.

6.    Dokuzparmak, E., Brown, K., & Dennany, L. (2021). Electrochemiluminescent screening for methamphetamine metabolites. Analyst, 146(10), 3336-3345.