Букет от болезней: сенсоры в виде анютиных глазок диагностируют деменцию
Российские ученые разработали технологию автоматического подбора самой подходящей природной поверхности, например лепестков цветов или чешуи рыбы, для особо чувствительных диагностических индикаторов. Специалисты уже создали с ее помощью сенсоры, которые повторяют строение анютиных глазок. Исследования показали, что копирующая эти цветы синтетическая подложка будет лучше всего улавливать из крови эритроциты для диагностики болезни Альцгеймера, гипертонии и диабета. В будущем таким образом можно создать средства для выявления любых патологий. По мнению экспертов, методика может оказаться крайне эффективной.
Сенсоры в виде анютиных глазок
Специалисты МФТИ разработали технологию, которая позволяет автоматически оценивать свойства различных природных поверхностей и таким образом выбирать наиболее подходящие из них для решения нужной задачи. Ученым уже удалось создать искусственную подложку для сенсора, которая имитирует структуру лепестков анютиных глазок. Благодаря такому строению природоподобный материал хорошо улавливает из крови эритроциты для диагностики болезни Альцгеймера, а также выявления гипертонии и сахарного диабета на ранних стадиях.
— Уникальная топография реплики анютиных глазок создает идеальную ловушку для эритроцита. Клетка мягко фиксируется, а сигнал усиливается в 2–7 раз по сравнению с другими шаблонами. Мы достигли уровня чувствительности, необходимого для перехода к реальным клиническим применениям, — сказал заведующий лабораторией контролируемых оптических наноструктур Центра фотоники и двумерных материалов МФТИ Сергей Новиков.
Работа в лаборатории на романовском спектрометре
Современные технологии позволяют улавливать малейшие биохимические изменения в отдельных клетках, что открывает новые возможности для диагностики тяжелых заболеваний. Один из самых эффективных методов — спектроскопия гигантского комбинационного рассеяния (SERS). Она создает уникальный «молекулярный отпечаток» клетки, не разрушая ее. Однако существующие на сегодняшний день сенсоры, способные «выловить» в крови нужные для этого исследования клетки, либо слишком дороги в производстве, либо недостаточно эффективно удерживают материал.
Предложенный метод позволяет целенаправленно выбирать среди природных поверхностей самые подходящие. Для этого в МФТИ разработали уникальный алгоритм, который количественно оценивает сложность поверхности с помощью специального «коэффициента сложности». Чем он выше, тем лучше результат. Это позволяет предсказать, насколько хорошо та или иная структура будет удерживать клетки определенного типа.
— Мы перешли от интуитивного подбора к точному математическому описанию природных структур. Наш алгоритм позволяет рационально выбирать идеальный шаблон для конкретной задачи, будь то анализ крови или биопсия ткани, — рассказала старший научный сотрудник Центра фотоники и двумерных материалов МФТИ Мария Баршутина.
Первый автор статьи, старший научный сотрудник Центра фотоники и двумерных материалов МФТИ Мария Баршутина
Проанализировав с помощью нового метода различные растения, ученые обнаружили, что лепестки растения анютины глазки (viola tricolor) обладают уникальной многоуровневой архитектурой: сочетают наноразмерную сложность, надежно фиксирующую клетку, и полузамкнутые микроскопические полости размером 8–10 микрометров, соответствующим размеру эритроцита.
Перспективная технология
Новая технология экономически выгодна, так как упрощает создание диагностических материалов. Она не требует дорогостоящего оборудования, что значительно снижает себестоимость сенсоров. В частности, подобные поверхности могут быть использованы в портативных системах для экспресс-анализа крови. Универсальность метода позволяет адаптировать его для любых типов клеток. Таким способом можно находить в природе подходящие поверхности под любые задачи. Анализировать можно не только ткани растений, но и животного происхождения.
Биотехнологии очень часто основаны на копировании того, что уже существует в том или ином виде в природе, то есть отработанной самой жизнью методике, отметил научный сотрудник Российского государственного научно-клинического центра РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава РФ Михаил Болков.
— Здесь ученые смогли создать эффективный алгоритм подбора нужного подобия, существующего в природе, что значительно ускоряет и снижает стоимость разработки новых технологий. В данном случае создание сенсоров для клеток — это очень широкий по возможностям метод, будем надеяться, что его дальнейшее внедрение в практику не заставит долго ждать, — сказал он.
Слепки разных лепестков, покрытые структурой Au/SiO2/Au
Природные поверхности должны лучше подходить для взаимодействия с живыми клетками, чем механические. Однако не совсем понятно, почему разработчики предпочли животным структурам растительные, отметила директор Института биологии и биомедицины Национального исследовательского нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского Мария Ведунова.
— Во всех живых системах есть гомология, но это не значить, что соответствие клеткам человеческого организма нужно искать среди растений. Более логично подбирать их среди животных структур, — сказала она.
На рынке биохимических сенсоров пока не много отечественных разработок, поэтому такие проекты можно только приветствовать, считает директор центра НТИ «Цифровое материаловедение: новые материалы и вещества» МГТУ им. Н.Э. Баумана Евгений Александров. По его мнению, подобные сенсоры и биомаркерные технологии сделают диагностику заболеваний быстрее, точнее и дешевле.
