Door meerdere geavanceerde technologieën te combineren in één enkel systeem hebben EPFL-onderzoekers een aanzienlijke stap voorwaarts gezet in de diagnose van neurodegeneratieve ziekten (NDD's), zoals de ziekte van Parkinson (PD) en de ziekte van Alzheimer (AD).

Dit nieuwe apparaat staat bekend als de ImmunoSEIRA-sensor, een biosensortechnologie die de detectie en identificatie mogelijk maakt van verkeerd gevouwen eiwitbiomarkers die verband houden met NDD's. Het onderzoek, gepubliceerd in Science Advances , maakt ook gebruik van de kracht van kunstmatige intelligentie (AI) door neurale netwerken te gebruiken om de stadia en progressie van ziekten te kwantificeren.

Deze aanzienlijke technologische vooruitgang is niet alleen veelbelovend voor de vroege detectie en monitoring van NDD's, maar ook voor het beoordelen van behandelingsopties in verschillende stadia van de progressie van de ziekte.

De behandeling van neurodegeneratieve ziekten staat voor een aanzienlijke uitdaging vanwege het gebrek aan effectieve diagnostische methoden voor vroege detectie en monitoring van ziekteprogressie. Het verkeerd vouwen van eiwitten, een veel voorkomend mechanisme bij neurodegeneratie, is geïdentificeerd als een belangrijke gebeurtenis in de ziekteprogressie.

Er wordt verondersteld dat gezonde eiwitten eerst verkeerd vouwen tot oligomeren in de vroege stadia en tot fibrillen in latere stadia van de ziekte. Deze verkeerd gevouwen eiwitaggregaten circuleren in de hersenen en biovloeistoffen en hopen zich ook op als afzettingen in de hersenen van overleden NDD-patiënten. Maar de ontwikkeling van hulpmiddelen om deze veelbetekenende tekenen van ziekte te detecteren – bekend als biomarkers – is tot nu toe ongrijpbaar gebleven. Er zijn meerdere hindernissen voor nauwkeurige detectie, waaronder de beperkingen van de huidige technologie om verschillende eiwitaggregaten nauwkeurig te scheiden en te kwantificeren.

Het combineren van meerdere geavanceerde technologieën in één sensor

Om deze geavanceerde NDD-biomarkersensor te creëren, hebben onderzoekers van het Bionanophotonic Systems Laboratory (BIOS) van professor Hatice Altug en het Laboratory of Molecular Neurobiology and Neuroproteomics (LMNN) van professor Hilal Lashuel meerdere wetenschapsgebieden gecombineerd:eiwitbiochemie, optofluidics, nanotechnologie en kunstmatige intelligentie. AI).

"In tegenstelling tot de huidige biochemische benaderingen die afhankelijk zijn van het meten van de niveaus van deze moleculen, is onze aanpak gericht op het detecteren van hun abnormale structuren. Deze technologie stelt ons ook in staat om de niveaus van de twee belangrijkste abnormale vormen die betrokken zijn bij de ontwikkeling en progressie van NDD's, oligomeren, te differentiëren. en fibrillen", zegt Lashuel

De ImmunoSEIRA-sensor maakt gebruik van een technologie die Surface-Enhanced Infrared Absorption (SEIRA)-spectroscopie wordt genoemd. Met deze methode kunnen wetenschappers de vormen van specifieke ziektegerelateerde moleculen, bekend als biomarkers, detecteren en analyseren die verband houden met neurodegeneratieve ziekten. De sensor is uitgerust met een unieke immunoassay, die fungeert als een moleculaire detective en deze biomarkers met hoge precisie identificeert en vastlegt.

"In ons artikel presenteren we een technologische oplossing die nanoplasmonica, nanofabricage in cleanrooms, microfluïdica, immunoassay, AI en geavanceerde biochemische methoden integreert", zegt Ph.D. student en hoofdauteur van het artikel Deepthy Kavungal. "Onze ImmunoSEIRA-sensor vertoont structurele gevoeligheid en de mogelijkheid om een ​​panel van complementaire biomarkers met hoge specificiteit te monitoren op basis van kleine monstervolumes in complexe biomatrices."

De kracht van nanotechnologie en kunstmatige intelligentie bundelen

De ImmunoSEIRA-sensor is voorzien van gouden nanostaafjes met antilichamen voor specifieke eiwitdetectie. Het maakt real-time specifieke registratie en structurele analyse van doelbiomarkers uit extreem kleine monsters mogelijk. Neurale netwerken, een subset van AI-algoritmen, worden vervolgens gebruikt om de aanwezigheid van specifieke verkeerd gevouwen eiwitvormen, de oligomere en fibrillaire aggregaten, te identificeren, waardoor een ongekend niveau van detectienauwkeurigheid wordt bereikt naarmate de ziekten voortschrijden.

Lashuel is van mening dat dit een aanzienlijke vooruitgang is in de detectie van ziekten, en voegt eraan toe dat, “aangezien het ziekteproces nauw verbonden is met veranderingen in de eiwitstructuur, wij geloven dat structurele biomarkers, vooral wanneer ze worden geïntegreerd met andere biochemische en neurodegeneratieve biomarkers, de weg kunnen vrijmaken voor nauwkeurigere diagnose en monitoring van ziekteprogressie."

Het EPFL-onderzoeksteam ging nog een stap verder om aan te tonen dat de ImmunoSEIRA-sensor kan worden gebruikt in echte klinische omgevingen, dat wil zeggen in biovloeistoffen. Ze waren in staat om nauwkeurig de specifieke signatuur van abnormale fibrillen te identificeren, een belangrijke indicator van neurodegeneratieve ziekten, zelfs in complexe vloeistoffen zoals menselijk hersenvocht.

Professor Altug legt uit dat de volgende stap met deze nieuwe technologie "het doorgaan is met het uitbreiden van de mogelijkheden ervan en het evalueren van het diagnostische potentieel bij de ziekte van Parkinson en het groeiende aantal ziekten veroorzaakt door verkeerd vouwen en aggregeren van eiwitten."

De resultaten van deze studie markeren een aanzienlijke vooruitgang op het gebied van biosensoren, infraroodspectroscopie, nanofotonica en biomarkers voor neurodegeneratieve ziekten. De inzet van de AI-ondersteunde ImmunoSEIRA-sensor is een welkome vooruitgang voor vroege NDD-detectie, ziektemonitoring en beoordeling van de werkzaamheid van geneesmiddelen, waarmee wordt tegemoetgekomen aan de cruciale behoefte aan tijdige interventie en behandeling van neurodegeneratieve ziekten.

Meer informatie: Deepthy Kavungal et al, Kunstmatige intelligentie-gekoppelde plasmonische infraroodsensor voor detectie van structurele eiwitbiomarkers bij neurodegeneratieve ziekten, Wetenschappelijke vooruitgang (2023). DOI:10.1126/sciadv.adg9644

Journaalinformatie: Wetenschappelijke vooruitgang

Aangeboden door Ecole Polytechnique Federale de Lausanne