14. April 2020 9:47
Der umfassende Echtzeit-Nachweis des Coronavirus SARS-CoV-2 ist eine grundlegende Herausforderung. Ein Biosensor namens "Plasmonen-unterstützte Mikroskopie von Objekten in Nanogröße" könnte hier einen wertvollen Beitrag leisten. Der Sensor stellt eine realisierbare Technologie für den mobilen Echtzeit-Nachweis und die quantitative Analyse von Viren und virusähnlichen Partikeln dar. Ein mobiles System, das Viren in Echtzeit nachweisen kann, wird aufgrund der Kombination von Virusentstehung und -entwicklung mit zunehmendem globalen Reise- und Transportverkehr dringend benötigt. Es könnte für schnelle und zuverlässige Diagnosen in Krankenhäusern, Flughäfen, unter freiem Himmel oder in anderen Umgebungen eingesetzt werden. Die Entwicklung des Sensors ist Teil des von der DFG geförderten Sonderforschungsbereichs 876 (sfb876.tu-dortmund.de) und ist seit 2010 angelaufen.
Der Biosensor erlaubt die Abbildung biologischer Nano-Vesikel (z.B. des Coronavirus) unter Verwendung eines Kretschmann'schen Schemas der Plasmonenanregung mit einer Beleuchtung einer goldenen Sensoroberfläche über ein Glasprisma. Der Sensor trägt Antikörper auf, um die Viren in Nanogrösse auf einer Goldschicht zu binden. Die Präsenz von Viren kann durch die Intensitätsänderung der Reflexion eines Laserstrahls nachgewiesen werden. Für weitere technische Details verweisen wir den Leser auf unsere Übersichtsarbeit von Shpacovitch, et al. (DOI: 10.3390/s17020244). Charakteristisch für diese Bindungsereignisse sind raum-zeitliche Blob-ähnliche Strukturen mit sehr geringem Signal-Rausch-Verhältnis, die auf Partikelbindungen hinweisen und mit Bildverarbeitungsmethoden automatisch analysiert werden können. Wir erfassen die Intensität der reflektierten Laserstrahlen mit einer CCD-Kamera, was zu einer Reihe von artefaktischen Bildern führt. Für die Analyse der vom Sensor gelieferten Bilder haben wir Ansätze zur Klassifizierung von Nanopartikeln entwickelt, die auf tiefen neuronalen Netzwerkarchitekturen basieren. Es wird gezeigt, dass die Kombination unseres Sensors und die Anwendung des Tiefenlernens eine Echtzeit-Datenverarbeitung zur automatischen Erkennung und Quantifizierung biologischer Partikel ermöglicht. Mit der Verfügbarkeit von Anti-SARS-CoV-2-Antikörpern könnte der Biosensor somit auch zum Nachweis des Coronavirus eingesetzt werden.
