Forscher an der Duke University haben eine einzigartige Art von Nanopartikeln entwickelt, die als „Nanorattle“ bezeichnet werden und die das von ihrer äußeren Hülle emittierte Licht stark verstärken.
Beladen mit lichtstreuenden Farbstoffen, sogenannten Raman-Reportern, die üblicherweise zum Nachweis von Biomarkern für Krankheiten in organischen Proben verwendet werden, kann der Ansatz Signale von verschiedenen Arten von Nanosonden verstärken und erkennen, ohne dass eine teure Maschine oder medizinisches Fachpersonal zum Lesen der Ergebnisse erforderlich ist.
In einer kleinen Proof-of-Concept-Studie identifizierten die Nanorattles Kopf- und Halskrebs durch ein KI-fähiges Point-of-Care-Gerät, das die Erkennung dieser Krebsarten und anderer Krankheiten in ressourcenschwachen Gebieten revolutionieren könnte, um die globale Gesundheit zu verbessern.
Die Ergebnisse erschienen online am 2. September im Zeitschrift für Raman-Spektroskopie.
„Das Konzept, Raman-Reporter in diesen sogenannten Nanorattles einzufangen, wurde bereits früher entwickelt, aber die meisten Plattformen hatten Schwierigkeiten, die Innenabmessungen zu kontrollieren“, sagte Tuan Vo-Dinh, R. Eugene und Susie E. Goodson Distinguished Professor of Biomedical Engineering bei Herzog.
„Unsere Gruppe hat einen neuen Sondentyp mit einem präzise abstimmbaren Spalt zwischen dem inneren Kern und der äußeren Hülle entwickelt, der es uns ermöglicht, mehrere Arten von Raman-Reportern zu laden und ihre Lichtemission zu verstärken, die als oberflächenverstärkte Raman-Streuung bezeichnet wird“, sagt Vo-Dinh sagte.
Um Nanorasseln herzustellen, beginnen die Forscher mit einer etwa 20 Nanometer breiten massiven Goldkugel. Nachdem sie eine Silberschicht um den Goldkern gezogen haben, um eine größere Kugel (oder einen Würfel) herzustellen, verwenden sie einen Korrosionsprozess namens galvanischer Ersatz, der das Silber aushöhlt und eine käfigartige Hülle um den Kern herum erzeugt. Die Struktur wird dann in eine Lösung getaucht, die positiv geladene Raman-Reporter enthält, die durch den negativ geladenen Goldkern in den äußeren Käfig gezogen werden. Die Außenhüllen werden dann mit einer extrem dünnen Goldschicht bedeckt, um die Raman-Reporter darin einzuschließen.
Das Ergebnis ist eine etwa 60 Nanometer breite Nanokugel (oder ein Nanowürfel) mit einer Architektur, die einer Rassel ähnelt – ein Goldkern, der in einer größeren äußeren Silber-Gold-Hülle eingeschlossen ist. Der Abstand zwischen den beiden beträgt nur wenige Nanometer, was gerade groß genug ist, um den Raman-Reportern Platz zu bieten.
Diese engen Toleranzen sind wesentlich, um die Raman-Signalverstärkung zu steuern, die die Nanorasseln erzeugen.
Wenn ein Laser auf die Nanorasseln scheint, wandert er durch die extrem dünne Außenhülle und trifft die Raman-Reporter im Inneren, wodurch sie selbst Licht emittieren. Da die Oberflächen des Goldkerns und der äußeren Gold-/Silberhülle so nah beieinander liegen, regt der Laser auch Elektronengruppen auf den metallischen Strukturen an, sogenannte Plasmonen. Diese Elektronengruppen erzeugen aufgrund der Wechselwirkung der Plasmonen der metallischen Kern-Hülle-Architektur ein extrem starkes elektromagnetisches Feld, ein Prozess namens plasmonische Kopplung, der das von den Raman-Reportern emittierte Licht millionenfach verstärkt.
„Sobald wir die Nanorasseln zum Laufen gebracht hatten, wollten wir Biosensor-Geräte herstellen, um Infektionskrankheiten oder Krebs zu erkennen, bevor die Menschen überhaupt wissen, dass sie krank sind“, sagte Vo-Dinh. „Bei der starken Signalverstärkung der Nanorasseln dachten wir, wir könnten einen einfachen Test machen, der von jedem am Point-of-Care leicht gelesen werden kann.“
In der neuen Veröffentlichung wenden Vo-Dinh und seine Mitarbeiter die Nanorattle-Technologie auf ein Lab-on-a-Stick-Gerät an, das in der Lage ist, Kopf- und Halskrebs zu erkennen, der überall zwischen den Schultern und dem Gehirn auftritt, typischerweise in Mund, Nase und Kehle. Die Überlebensrate dieser Krebsarten liegt seit Jahrzehnten zwischen 40 und 60 Prozent. Während sich diese Statistiken in den Vereinigten Staaten in den letzten Jahren verbessert haben, haben sie sich in ressourcenarmen Umgebungen verschlechtert, wo Risikofaktoren wie Rauchen, Trinken und Betelnusskauen viel häufiger vorkommen.
„In ressourcenschwachen Umgebungen treten diese Krebsarten oft in fortgeschrittenen Stadien auf und führen zu schlechten Ergebnissen, was zum Teil auf begrenzte Untersuchungsgeräte, Mangel an ausgebildetem medizinischem Personal und im Wesentlichen nicht vorhandene Screening-Programme zurückzuführen ist“, sagte Walter Lee, Professor für Kopf und Hals Chirurgie und Kommunikationswissenschaften und Radioonkologie bei Duke, und ein Mitarbeiter an der Forschung.
„Die Fähigkeit, diese Krebsarten frühzeitig zu erkennen, sollte zu einer früheren Behandlung und Verbesserung der Ergebnisse führen, sowohl in Bezug auf das Überleben als auch auf die Lebensqualität“, sagte Lee. „Dieser Ansatz ist spannend, da er nicht von einer Überprüfung durch einen Pathologen abhängt und potenziell am Behandlungsort eingesetzt werden könnte.“
Der Geräteprototyp verwendet spezifische genetische Sequenzen, die wie ein Klettverschluss für die Biomarker wirken, nach denen die Forscher suchen – in diesem Fall eine spezifische mRNA, die bei Menschen mit Kopf-Hals-Krebs übermäßig häufig vorkommt. Wenn die betreffende mRNA vorhanden ist, wirkt sie wie ein Halteseil, das Nanorasseln an magnetische Kügelchen bindet. Diese Kügelchen werden dann konzentriert und von einem anderen Magneten festgehalten, während alles andere weggespült wird. Forscher können dann ein einfaches, kostengünstiges Handgerät verwenden, um nach Licht zu suchen, das von den Nanorasseln ausgestrahlt wird, um festzustellen, ob Biomarker gefangen wurden.
In den Experimenten ermittelte der Test mit 100-prozentiger Genauigkeit, ob 20 Proben von Patienten mit Kopf-Hals-Krebs stammten oder nicht. Die Experimente zeigten auch, dass die Nanorattle-Plattform in der Lage ist, mehrere Arten von Nanosonden zu handhaben, dank eines maschinellen Lernalgorithmus, der die einzelnen Signale auseinanderziehen kann, was bedeutet, dass sie auf mehrere Biomarker gleichzeitig abzielen können. Dies ist das Ziel des aktuellen Projekts der Gruppe, das von den National Institutes of Health finanziert wird.
„Viele mRNA-Biomarker kommen bei mehreren Krebsarten übermäßig häufig vor, während andere Biomarker zur Bewertung des Patientenrisikos und des zukünftigen Behandlungsergebnisses verwendet werden können“, sagte Vo-Dinh. „Der gleichzeitige Nachweis mehrerer Biomarker würde uns helfen, zwischen Krebsarten zu unterscheiden und auch nach anderen prognostischen Markern wie dem humanen Papillomavirus (HPV) und sowohl positiven als auch negativen Kontrollen zu suchen. Die Kombination von mRNA-Nachweis mit neuartiger Nanorassel-Biosensorik wird zu einem Paradigmenwechsel führen ein diagnostisches Werkzeug, das die Art und Weise, wie diese Krebsarten und andere Krankheiten in Gebieten mit geringen Ressourcen erkannt werden, revolutionieren könnte.“
Joy Qiaoyi Li et al, Maschinelles Lernen unter Verwendung von Convolutional Neural Networks für die SERS-Analyse von Biomarkern in der medizinischen Diagnostik, Zeitschrift für Raman-Spektroskopie (2022). DOI: 10.1002/jrs.6447