Science >> Wetenschap >  >> nanotechnologie

Nanobuisjes, nanodeeltjes en antilichamen detecteren kleine hoeveelheden fentanyl

Alexander Star heeft een fentanylsensor ontwikkeld die zes ordes van grootte gevoeliger is dan welke elektrochemische sensor dan ook voor het medicijn die de afgelopen vijf jaar is gerapporteerd. Credit:Aimee Obidzinski/PITT

Een onderzoeksteam aan de Universiteit van Pittsburgh onder leiding van Alexander Star, hoogleraar scheikunde aan de Kenneth P. Dietrich School of Arts and Sciences, heeft een fentanylsensor ontwikkeld die zes ordes van grootte gevoeliger is dan welke elektrochemische sensor dan ook voor het medicijn dat wordt gerapporteerd in de afgelopen vijf jaar. De draagbare sensor kan ook het verschil zien tussen fentanyl en andere opioïden.



Hun werk is gepubliceerd in het tijdschrift Small .

Fentanyl is een synthetische opioïde en een van de belangrijkste oorzaken van sterfgevallen door overdoses in de Verenigde Staten, zei Star. Het wordt vaak gemengd met andere medicijnen, maar vanwege de potentie is het vaak in zulke kleine hoeveelheden aanwezig dat het moeilijk te detecteren is.

De sensor van Star maakt gebruik van koolstofnanobuisjes en gouden nanodeeltjes om fentanyl te onderscheiden van andere opioïden. De sleutel tot de baanbrekende gevoeligheid is echter de opname van fentanyl-antilichamen. ‘We gebruiken als het ware de uitvinding van de natuur,’ zei Star. "Zo kunnen we deze ultralage detectieniveaus bereiken."

De sensor is een aangepaste versie van een COVID-19-sensor die in 2020 door de onderzoeksgroep van Star is ontwikkeld. De COVID-sensor is zelf een aanpassing van een THC-ademtest – vergelijkbaar met een blaastest, maar dan voor marihuana – die hij in 2019 heeft ontwikkeld.

De kern van elk van deze sensoren is een chip waaraan koolstofnanobuisjes zijn bevestigd. Elke buis is als een klein draadje dat 100.000 keer kleiner is dan een mensenhaar en effectief is in het geleiden van elektriciteit. Aan de nanobuisjes zijn gouden nanodeeltjes bevestigd, elk ongeveer 43 nanometer groot.

In de praktijk bonden fentanylmoleculen zich aan de nanodeeltjes, waardoor er een stroom door de nanobuisjes vloeide. Verschillende stoffen creëerden verschillende stromingen; Met behulp van machine learning kon de sensor een fentanylmolecuul identificeren. Het had ook een succespercentage van 91% als het ging om het onderscheiden van fentanyl van andere opioïden, wat handig is als je probeert vast te stellen of een ander medicijn besmet is met fentanyl.

Om het ongekende gevoeligheidsniveau te bereiken, volgden Star en zijn team de signalen van de COVID-sensor en integreerden fentanyl-antilichamen, die ze aan de nanodeeltjes hechtten. Fentanyl-moleculen zouden zich stevig binden aan alle antilichamen die ze tegenkwamen, waardoor de stroom die van de antilichamen naar de nanobuisjes vloeide veranderde, wat de aanwezigheid van het medicijn signaleerde.

Het resultaat was een sensor die gevoeliger is dan welke elektrochemische fentanylsensor dan ook die de afgelopen vijf jaar is gerapporteerd. De sensoren van Star detecteerden fentanyl op de femtomolaire schaal. Dat is 10 -15 mol per liter. De dichtstbijzijnde sensor kan detecteren op nanomolaire schaal, namelijk 10 -9 mol per liter.

"De natuur heeft deze selectieve receptoren ontwikkeld", zei Star. "We hebben ze aangepast op ons platform, de koolstofnanobuisjes."

Naast de gevoeligheid is een ander voordeel van de Star-sensor de draagbaarheid. Om zulke kleine hoeveelheden fentanyl te detecteren is tegenwoordig een massaspectrometer nodig – geen bijzonder mobiele technologie. De sensor van Star is klein genoeg om in de hand te houden en goedkoop genoeg om praktisch te zijn.

Hij verwacht dat hij deze techniek in de toekomst zal gebruiken om een ​​sensorarray te ontwikkelen die vele soorten medicijnen kan detecteren.

Meer informatie: Wenting Shao et al., Discriminatie door machinaal leren en ultragevoelige detectie van fentanyl met behulp van met gouden nanodeeltjes versierde op koolstofnanobuisjes gebaseerde veldeffecttransistorsensoren, Klein (2024). DOI:10.1002/klein.202311835

Journaalinformatie: Klein

Aangeboden door Universiteit van Pittsburgh