Özet
Deniz araçlarının sualtında kalan kısımları fouling organizmalarca kaplanmaktadır. Bu durum önemli problemlere sebep olmaktadır. Bu problemleri engellemek için gemilerin sualtında kalan kısımları özel boyalarla kaplanır.
Bu boyalara zehirli veya antifouling boyalar denir. Bu boyaların bileşiminde deniz ekosistemindeki hedef olmayan organizmalar için oldukça zararlı kimyasal ajanlar bulunmaktadır. Bu çalışmada çevre dostu antifouling boya formülasyonlarının geliştirilmesinde kullanılabilecek in silico bir araç tanıtılacaktır.
1. Antifouling Boya nedir?
Deniz suyuna daldırılmış yapay yüzeyler üzerine fouling organizmaların adsorbe olarak yaşamlarını sürdürmelerine biyofouling denir. Biyofouling doğal bir olay olmasına rağmen deniz araçlarında manevra kabiliyetinde azalma, fazla yakıt tüketimi ve fazla CO2 salınımı gibi önemli problemlere sebep olmaktadır.
Biyofouling olayını engellemek için antifouling kaplama teknolojileri geliştirilmiştir [1]. Geçmişten günümüze birçok toksik bileşik (arsenik, kurşun, civa bileşikleri) bu boyalarda kullanılmış ve bu zararlı ajanlar sayesinde fouling organizmalardan koruma sağlanmıştır.
Bu bileşikler birçok çevresel risk oluşturduğu için yasaklanmış ve yeni alternatif arayışına girilmiştir [2]. Bu bağlamda en etkili biyosit olarak TBT (tribütiltin) önerilmiş ve üstün koruma özellikleri sayesinde ticarileştirilmiştir.
Fakat yapılan çalışmalar sonucunda TBT’nin hedef olmayan organizmalar üzerinde toksik etkileri olduğu gösterilmiştir. Örneğin; nanomolar düzeyde bulunan TBT Crassostrea gigas türü deniz canlısının kabuk gelişiminde sorunlara neden olduğu rapor edilmiştir [3].
Yine TBT’ye maruz kalan Nucella lapillus türlerinde üreme problemlerinin ortaya çıktığı gösterilmiştir [4]. Bu gibi hedef olmayan deniz organizmaları üzerindeki yan etkilerinden dolayı TBT tabanlı boyaların üretimi 2003 yılından, kullanımı ise 2008 yılından sonra IMO (Uluslararası Denizcilik Örgütü) tarafından yasaklanmıştır [5,6].
TBT’nin yasaklanmasının ardından biyosit içerikli boyalar kullanılmaya devam edilmiş ve güçlendirici biyosit (booster biocide) adı altında birçok bileşik kullanılmaya başlanmıştır. Ayrıca çevre dostu alternatif çözümlerde geliştirilmeye başlanmıştır [7].
Antifouling boyalar bağlayıcının kimyasal özelliklerine göre Şekil 1’de gösterildiği gibi iki gruba ayrılır.
Şekil 1. Bağlayıcı tipine göre antifouling boya türleri [8]
2. Antifouling Boyalarda Kullanılan Toksik Bileşikler
TBT bazlı boyaların yasaklanmasından sonra deniz boyası üreten firmalar TBT’nin yerini alabilecek formülasyonların arayışına girmişlerdir [9]. Yapılan çalışmalar sonucunda günümüze kadar kullanılmış/kullanılan güçlendirici biyositlerden bazı örnekler şu şekildedir:
Irgarol 1051, Diuron, Sea-nine 211 (DCOIT), Chlorothalonil, Dichlofluanid, Thiram, Ziram, Zinc pyrithione, Maneb, Zineb, Preventol A5-S, Copper Omadine, PK (trifenilboran piridin (TPBP veya PK)), Econea (Tralopyril), Medetomidine (SelektopeTM) [10,11].
3. SwissTargetPrediction ve Uygulaması
Antifouling boyaların verimini arttırmak için oldukça değişik sayıda ve çeşitte güçlendirici biyositler kullanılmaktadır. Bu zehirli bileşiklerin kullanımı hedef olmayan canlılar üzerinde de birçok toksik etkiye sebep olmaktadır.
Yeni geliştirilen güçlendirici bir biyositin toksisitesini değerlendirmek için ciddi sayıda deneysel araştırmaya ihtiyaç duyulmaktadır. Ancak biyoinformatik alanında geliştirilen yazılımlar yeni geliştirilen moleküllerin canlı organizmalarda hangi hedeflere (protein ya da reseptör) bağlanabileceği noktasında önemli bilgiler sağlayabilir.
Swiss Institute of Bioinformatics (SIB), Molecular Modelling Group (MMG) tarafından geliştirilen SwissTargetPrediction, toksik moleküllerin canlı organizmalarda hangi hedeflere bağlanabileceğine yönelik in silico bilgiler sunmaktadır [12, 13].
Şekil 2. SwissTargetPrediction arama ekranı
Şekil 2’de SwissTargetPrediction’ın ana sayfası görülmektedir. Bu programın kullanım adımları şu şekildedir: Şekil 2’de gösterildiği gibi ilgi duyulan biyoaktif molekülün SMILES versiyonu girilmeli veya sağ tarafta molekülün şekli çizilmelidir.
Moleküllerin SMILES versiyonu bilgisayar yazılımlarının molekülleri çok daha hızlı ve etkin değerlendirmesine olanak sağlayan bir formattır. Şekil 3’te bisphenol-A’nın yapısı ve SMILES versiyonu gösterilmektedir.
Şekil 3. Bisphenol-A’nın a) yapısı ve b) SMILES versiyonu
Moleküllerin SMILES versiyonlarına birçok veri bankasından kolaylıkla ulaşılabilmektedir. SwissTargetPrediction; Homo sapiens, Mus musculus, Rattus norvegicus, Bos taurus ve Equus caballus türlerinde arama yapmaktadır. Ancak bu türlerde yer alan proteinler temel olarak deniz canlılarında da benzerlik göstermektedir.
Örneğin Şekil 4’te insan ve atlantik deniz kabuklusu Nucella lapinus’taki sitokrom C oksidaz altbirim 1’lerin amino asit dizinimleri karşılaştırılmaktadır. Bu karşılaştırma Uniprot.org’ta yapılmıştır.
Şekil 4. Homo sapiens ve Nucella lapinus’ta Sitokrom C oksidaz altbirim 1’in amino
asit dizinim karşılaştırılması.
SwissTargetPrediction’da tür seçimi yapıldıktan sonra “submit” butonuna basılır ve SwissTargetPrediction Şekil 5’te sunulan sonuçları verir. Şekil 5’te diuron için sonuçlar verilmektedir.
Şekil 3. Diuron biyositi için Swiss Target Prediction arama sonuçları
SwissTargetPrediction arama sonuçlarında bu biyositin proteazlar ve membran reseptörlerine %7’lik, enzimlere %60 ve sınıflandırılmamış diğer gruplara %27’lik bir dağılım ile bağlandığını görmekteyiz (Şekil 5) [13].
Şekil 4. Diuron biyositi için SwissTargetPrediction arama sonuçları
Şekil 6’da diuronun metabolizmada yüksek olasılıkla bağlanabileceği hedefler detaylı olarak gösterilmektedir. Bağlanma oranı en yüksek olan protein lipid-fosfat fosfataz olarak saptanmıştır. Bu proteini; P2Y purinoreseptör 1, muscleblind-like protein 1 ve Şekil 6’da gösterilen diğer proteinler izlemektedir.
Şekil 6’da gösterildiği üzere listede yer alan proteinlerin değerlendirilmesiyle ilgili molekülün toksisitesi değerlendirilebilir ve çevre dostu formülasyonlar hazırlanabilir.
Tartışma
Deniz yoluyla taşımacılık dünya ticaretinde büyük önem taşımaktadır. Deniz taşımacılığında hız ve yakıt sarfiyatı en önemli parametrelerdendir. Her iki parametreyi antifouling boyalar doğrudan etkilemektedir.
Düşük maliyetli boyalar genelde ana biyosit olarak bakır(I)oksit içermekte olup etkinliği güçlendirici biyositlerle arttırılmaktadır. Deniz ekosistemlerinin korunması için çevre dostu boyaların geliştirilmesi gerekmektedir.
Yebra ve Catala (2011)’nın yaptığı bir araştırmaya göre biyosit içermeyen boyaların geliştirilmesi deniz ekosistemlerini bir yılda gemilerden salınan yaklaşık 70 milyon ton bakır tabanlı biyositlerden, 6 milyon güçlendirici biyositlerden ve 20 milyon çözücüden kurtaracağını ortaya koymaktadır [14].
Günümüzde biyosit içermeyen boyalar maliyeti nedeniyle halen istenilen düzeyde yaygın olarak kullanılmamaktadır. Bu nedenle, biyosit içeren boyaların geliştirilmesinde deniz ekosistemlerinde fouling organizmaların dışında kalan hedef olmayan organizmalara da özel önem gösterilmesi gerekmektedir.
Çevre dostu antifouling boyaların geliştirilmesi aynı zamanda deniz ekosistemlerinde gerçekleştirilen spor ve rekreasyonel faaliyetler için önem taşımaktadır [15]. Bu makale kapsamında bir biyoinformatik araç olan SwissTargetPrediction’ın çevre dostu antifouling boyaların geliştirilmesindeki muhtemel katkılarından söz edilmiştir.
Makale kapsamında sunulan örnek çalışma ilgi duyulan moleküller üzerinde uygulanabilir ve hedef protein ve reseptörler saptanarak canlılar üzerindeki olası toksisiteleri değerlendirilebilir.
Swiss- TargetPrediction biyoaktivitesi tayin edilmek istenen küçük moleküllerin etki değerlendirilmesinde önemli bir in silico araç olduğu kanısındayız. SwissTargetPrediction aracının yapay zekâ teknolojisindeki gelişmelerin ışığı altında çok yakın gelecekte doğruya yakın hassaslıkta sonuçlar vereceği inancındayız.
Teşekkür
SwissTargetPrediction’a yönelik ekran görüntülerini bu makalede kullanma izni vermesinden dolayı Prof. Dr. Vincent Zoete’ye teşekkür ederiz. SwissTargetPrediction Swiss Institute of Bioinformatics (SIB), Molecular Modelling group (MMG) tarafından geliştirilmiştir.
Seher Biler
Kimyager
Kimya Bölümü
Fen Fakültesi
Dokuz Eylül Üniversitesi
Prof. Dr. Levent Çavaş
Kimya Bölümü
Fen Fakültesi
Dokuz Eylül Üniversitesi
Kaynakça
[1] Selim, M. S., Shenashen, M. A., El–Safty, S. A., Higazy, S. A., Selim, M. M., Isago, H., & Elmarakbi, A. Recent progress in
marine foul-release polymeric nanocomposite coatings. Progress in Materials Science, (2017), 87, 1-32.
[2] Berto, D., Brusẚ, R. B., Cacciatore, F., Covelli, S., Rampazzo, F., Giovanardi, O., & Giani, M. Tin free antifouling paints as
potential contamination source of metals in sediments and gastropods of the southern Venice lagoon. Continental Shelf Research,
(2012), 45, 34-41.
[3] Higuera-Ruiz, R., & Elorza, J. Shell thickening and chambering in the oyster Crassostrea gigas: natural and anthropogenic
influence of tributyltin contamination. Environmental technology, (2011), 32(6), 583-591.
[4] Gibbs, P. E., & Bryan, G. W. Reproductive failure in populations of the dog-whelk, Nucella lapillus, caused by imposex induced
by tributyltin from antifouling paints. Journal of the Marine Biological Association of the United Kingdom, (1986), 66(4), 767-777.
[5] Magin, C. M., Cooper, S. P., & Brennan, A. B. Non- toxic antifouling strategies. Materials Today, (2010), 13(4), 36-44.
[6] Yebra, D. M., Kill, S., & Dam-Johansen , K. Antifouling technology—past, present and future steps towards efficient and
environmentally friendly antifouling coatings. Progress in Organic Coatings, (2004), 50(2), 75-104.
[7] Chambers, L. D., Stokes, K. R., Walsh, F. C., & Wood, R. J. Modern approaches to marine antifouling coatings. Surface and
Coatings Technology, (2006), 201(6), 3642-3652.
[8] Almeida, E., Diamantino, T. C., & De Sousa, O. Marine paints: the particular case of antifouling paints. Progress in Organic
Coatings, (2007), 59(1), 2-20.
[9] Gırẚldez, I., Chaguaceda, E., Bujalance, M., & Morales, E. Determination of five booster biocides in seawater by stir bar sorptive
extraction–thermal desorption–gas chromatography– mass spectrometry. Journal of Chromatography A, (2013), 1271(1), 17-26.
[10] Arai, T., Harino, H., Ohji, M., & Langston, W. J. (Eds.). Ecotoxicology of Antifouling Biocides. Springer Japan, (2009).
[11] Ohlauson, C., Ecotoxicology of Antifouling Biocides With Special Focus on the Novel Antifoulant Medetomidine and Microbial
Communities, Doktora theses, Faculty of science department of biological and environmental sciences, 2013. (https://gupea.ub.
gu.se/bitstream/2077/33737/1/gupea_2077_33737_1.pdf).
[12] Gfeller, D., Grosdidier, A., Wirth, M., Daina, A., Michielin, O., & Zoete, V. SwissTargetPrediction: a web server for target
prediction of bioactive small molecules. Nucleic Acids Research, (2014), 42(W1), W32-W38.
[13] SwissTargetPrediction, Swiss Institute of Bioinformatics,http://www.swisstargetprediction.ch/, [16.04.2018].
[14] Lejars, M., Margaillan, A., & Bressy, C. Fouling release coatings: a nontoxic alternative to biocidal antifouling coatings.
Chemical reviews, (2012), 112(8), 4347-4390.
[15] Biler S., Cavas L. Possible danger of antifouling biocides in sports organised in aquatic ecosystems. 5th International Sports
Sciences, Tourism and Recreation Congress, 7-9 May 2018, Manisa-Turkey.
