Коммерческие подходы к сверхчувствительному обнаружению белков начинают становиться доступными, но они основаны на дорогостоящей оптике и устройствах для обработки жидкостей, что делает их относительно громоздкими и дорогими и ограничивает их использование в лабораторных условиях.
Зная, что наличие такого рода диагностической системы, доступной в качестве устройства для оказания медицинской помощи, будет иметь решающее значение при многих состояниях, особенно при черепно-мозговой травме, инженеры из Пенсильванского университета разработали тест, который использует стандартные компоненты и может обнаруживать отдельные белки с результатами в считанные минуты, по сравнению с традиционным рабочим процессом, который может занять несколько дней.
Используя стандартную камеру мобильного телефона и набор стробирующих светодиодных ламп в сочетании с генераторами микрофлюидных капель в своей лаборатории, команда разработала систему, которая в тысячу раз более чувствительна, чем стандартный анализ протеина, является портативной и значительно менее дорогой, чем нынешняя. современные тесты на один белок, впервые появившиеся на рынке.
Исследователи во главе с Дэвидом Иссадором, доцентом кафедры биоинженерии Пенсильванского университета, и аспирантом Венкатой Р. Yelleswarapu, продемонстрировал свою систему в исследовании, опубликованном в Proceedings of the National Academy of Sciences.
Стандартный анализ обнаружения белков, ELISA, включает присоединение антител к рассматриваемым белкам, а затем измерение того, насколько изменяется цвет образца в ответ на ферменты, связанные с антителами. Этот процесс достаточно быстрый и простой, чтобы его можно было использовать в устройствах для оказания медицинской помощи, например, в домашних тестах на ВИЧ, но он работает только тогда, когда белки находятся в больших концентрациях.
В настоящее время существует очень мало биомаркеров черепно-мозговой травмы, потому что очень немногие из белковых маркеров этих повреждений проникают через гематоэнцефалический барьер. Медицинские исследователи только недавно подтвердили, что любые такие маркеры можно использовать для анализа крови, и, учитывая их сверхнизкие концентрации, этот тест должен быть намного более чувствительным, чем стандартный набор ELISA.
«В тысячу раз более чувствительный», – говорит Иссадор, – «мы имеем в виду, что если бы у нас был флакон с кровью только с несколькими из соответствующих белков, мы могли бы точно подсчитать эти белки, в то время как традиционный тест не мог бы надежно определить разница между этим флаконом с кровью и тем, в котором нет белка. По мере того, как вы продолжаете увеличивать количество белков, традиционный тест в конечном итоге сможет их обнаружить, но мы можем количественно определить количество белков при концентрациях в тысячу раз меньших, чем они могут."
Подход Иссадора работает, измеряя один белок за раз, разбивая образец на микрокапли, каждая из которых содержит либо один белок, либо совсем не содержит. Опыт его лаборатории в области микрофлюидики позволил создать микрочипы с сотнями генераторов микрокапель, работающих параллельно.
«Обычно вам нужно очень точно измерить, насколько образец меняет цвет или флуоресценцию, но здесь мы превращаем это в десятки миллионов вопросов типа« да »или« нет », – говорит Иссадор. "Оцифровка этого вопроса снижает стоимость камеры и окружающего оборудования для обработки жидкостей, но смещает проблему в том, как обрабатывать десятки миллионов этих вопросов таким образом, чтобы это было воспроизводимым, точным, недорогим и портативным способом."
В то время как стандартная камера может определить, содержит ли микрокапля белок, связанный с флуоресцентным маркером, или нет, большой проблемой было ускорить процесс.
Существующие цифровые детекторы капель выравнивают капли, чтобы их можно было измерять по одной. Такие системы точные, но громоздкие и дорогие.
У них также ограниченная пропускная способность из-за необходимости просматривать миллионы капель по одной.
«Тысяча капель в секунду, производительность обычных технологий, все еще довольно медленная, если вам нужно измерить 50 миллионов», – говорит Йеллесварапу.
Вместо того, чтобы использовать один канал, исследователи направляют капли в сотни каналов, которые проходят мимо камеры одновременно.
Однако узким местом является то, насколько быстро камера может захватывать данные.
«Обычно это не сработает, поскольку время экспозиции, которое вы получаете от обычной камеры, таково, что сигналы от двух капель рядом друг с другом будут перекрываться», – говорит Йеллесварапу. "Камера мобильного телефона делает около сотни снимков в секунду, и это слишком медленно, чтобы мы могли использовать для устранения этих капель. Но вы можете использовать эту камеру, если источник света, который вы используете для освещения капель, стробирует в тысячу раз быстрее, чем частота кадров камеры."
Уловка, которая заставляет команду Issadore работать, заключалась в том, чтобы закодировать этот стробирующий свет с помощью сигнала, который позволил бы им отделить одну микрокаплю от ее соседей.
«Мы стробируем свет по очень специфической схеме, которая никогда не повторяется, и эту технику мы позаимствовали у радара», – говорит Иссадор. "Когда сигналы проходят по экрану, на них отпечатывается этот штрих-код. Таким образом, даже если они перекрываются друг с другом, мы можем отличить их друг от друга по тому, какой стробоскопический импульс освещает каждую каплю."
Группа Иссадора ранее публиковала материалы о маркерах черепно-мозговой травмы и ведет текущий исследовательский проект с пресвитерианской больницей с пациентами с черепно-мозговой травмой. У них также есть дочерняя компания Chip Diagnostics на базе Pennovation Center, которая стремится производить тестовые наборы для ранней диагностики рака и черепно-мозговой травмы.