Диэнай
Pulsing
Рамановская спектроскопия с усилением поверхности – это высокочувствительный метод определения характеристик молекул, значительно более чувствительный, чем обычная рамановская спектроскопия, из-за возбуждения комбинационных мод, совпадающих с частотой плазмонного резонанса используемого поверхностного металла, обычно золота, серебра или меди.
Молекулы иммобилизуются на поверхности металла, и в случае ДНК этот метод позволяет разрешать уровни нуклеотидов. Наноструктура поверхности определяет длину волны плазмонного резонанса поверхности золота, и в статье, недавно загруженной на сервер препринтов medRxiv *, Торун и др. . (8 августа -е 2021 г.) вычислительные методы используются для разработки поверхностей, оптимизированных для обнаружения тяжелого острого респираторного синдрома, коронавируса 2 (SARS-CoV-2).
Впоследствии машинное обучение было использовано для интерпретации набора данных, что потенциально позволило создать быстрый и высокоточный детектор COVID-19, способный различать варианты, вызывающие озабоченность.
Разработка датчика
Сенсор, разработанный группой, состоит из квадратной кремниевой основы 80 нм с золотой наноструктурой толщиной 20 нм, покрытой тиол-модифицированными первичными ДНК-аптаперами, поскольку связь тиол-Au прочная и стабильная. Образцы слюны, взятые у людей с подозрением на COVID-19, смешивают с Cy5.5-модифицированными флуоресцентными вторичными аптаперами с длинами волн возбуждения и испускания 678 и 694 нм соответственно. Затем образец наносится на датчик. Затем датчик возбуждают лазером с длиной волны 633 нм и измеряют спектры рамановского сдвига в диапазоне 548–1620 см -1
.
Используемые первичные ДНК-аптамеры были специфичными для шипового белка SARS-CoV-2. Напротив, вторичные аптамеры были специфичны к вирусным гликопротеинам, и поэтому, когда оба связаны с вирусом, они создают сэндвич-анализ, предназначенный для усиления сигнала.
Исследователи из Турции и США использовали вычислительные методы для выявления и оптимизации рисунка золотой наноструктуры на датчике, при этом расчетная напряженность электрического поля была целью усовершенствования. Группа разработала алгоритм, который итеративно изменяет существующую оптимальную поверхность, при этом лучшие 20% нынешнего «поколения» выбираются для передачи своих характеристик.
Структуры спариваются в течение 30 поколений, при этом потомки наследуют черты вместе с ограниченным набором мутаций. Созданные наносенсоры были изготовлены методом литографии в Университете Сабанчи, а затем функционализированы с помощью тиол-аптамера.
Работа метаповерхностного биосенсора SARS-CoV-2 с двойными ДНК-аптаперами и классификацией машинного обучения. a. Сенсорный чип на метаповерхности функционализирован с использованием модифицированного тиолом первичного ДНК-аптамера, который специфичен для гликопротеинов шипов SARS-CoV-2. б) Необработанная слюна пациента с COVID-19 или неактивный образец SARS-CoV-2 смешивают с флуоресцентным вторичным аптамером, в результате чего образуется комплекс вирус-вторичный аптамер. 2 мкл смеси капают на метаповерхность, модифицированную первичным аптамером, чтобы сформировать сэндвич-структуру (первичный аптамер, SARS-CoV-2, вторичный аптамер). c. Аптамеры захватывают SARS-CoV-2 путем связывания с вирусными гликопротеинами, образуют сэндвич-структуру, дающую сильное плазмонное усиление вирус-специфической флуоресцентной и рамановской эмиссии. d. Эти спектры комбинационного рассеяния затем используются в модели классификатора машинного обучения для определения вирусного присутствия, концентрации и типа варианта
Тестирование датчика
Специфичность датчика была продемонстрирована путем воздействия на чип Cy5.5-tagged SARS-CoV-2, человеческий риновирус 1B или человеческий коронавирус 229E, каждый из которых легко отличался по разным спектральным отпечаткам пальцев.
С помощью ПЦР были получены образцы носоглотки и слюны 36 COVID-положительных пациентов, а также образцы 33 здоровых людей, проверенные с помощью ПЦР и признанные отрицательными. Рамановские спектры были собраны в нескольких сотнях точек на чипе, каждая из которых представляет около 1000 точек данных.
Группа утверждает, что датчик достиг 99% чувствительности и специфичности при идентификации вирусного присутствия, снизившись до 95,2% при использовании необработанной слюны. Полученные спектральные данные комбинационного рассеяния были интерпретированы с помощью машинного обучения. Было слишком много точек данных, чтобы назначать их вручную. Поэтому некоторые наборы данных использовались для «обучения» машины перед подачей остальных данных.
Для взятия мазков из носоглотки требуется обученный персонал, и это неприятно при повторном тестировании, а последующее ПЦР-тестирование часто занимает несколько дней.
Альтернативы, такие как тесты бокового кровотока, не обладают чувствительностью в случаях низкой вирусной нагрузки, хотя такие случаи все еще важно выявлять, поскольку эти люди все еще могут быть заразными. Некоторые типы рамановских спектрометров являются портативными, достаточно компактными, чтобы их можно было использовать в полевых условиях.
В сочетании с методами, рассмотренными в этой статье, можно было бы получить результаты намного быстрее, точнее и надежнее, чем ПЦР или тесты бокового потока.
* Важное примечание
medRxiv публикует предварительные научные отчеты, которые не рецензируются и, следовательно, не должны рассматриваться как окончательные, руководящие клинической практикой / поведением, связанным со здоровьем, или рассматриваться как установленная информация.