Künstliche Nase auf Gelatinebasis zur Krankheitserkennung
Flüchtige organische Verbindungen sind organische Verbindungen, die sich bei Raumtemperaturen verflüchtigen und von den meisten Organismen produziert werden. Es gibt immer mehr Nachweise, dass Veränderungen dieser mit schweren Krankheiten wie Krebs und Tuberkulose in Verbindung stehen.
Neue biologische Werkstoffe zur Konstruktion von elektronischen Nasen
Elektronische Nasen sind ein technisches System, das mit chemischen Gassensoren Gase, flüchtige organische Verbindungen oder Gerüche erkennen kann. Sie kommen in zahlreichen Bereichen zum Einsatz. Die Forschung im Bereich der Materialien zur Gaserkennung nimmt rasant zu. Das zentrale Ziel des EU-finanzierten Projekts SCENT war es, Materialien zu entwickeln, die ihre optischen und elektronischen Eigenschaften in der Umgebung von flüchtigen organischen Verbindungen verändern. „Diese neuen Materialien sind Gels mit Gelatine, der gleichen, die auch beim Kochen verwendet wird. Sie wird so verarbeitet, dass sie luftbeständig ist und optische und elektrische Sonden für die Messungen enthält“, erläutert die Projektkoordinatorin Cecília Roque. Die Gelmaterialien verändern ihre Eigenschaften, wenn bestimmte Verbindungen in der Umgebung vorkommen. So können sie als Sensoren eingesetzt werden, die ein Signal abgeben, wenn sie gasförmigen Proben ausgesetzt werden. Diese Sensoren wurden in eine maßgeschneiderte elektronische Nase integriert in einer Detektionskammer, die unserer Nasenhöhle nachempfunden ist. Es wurde auch ein Signalübertragungssystem eingebaut, das die elektrischen Impulse nachahmt, die an unser Gehirn gesendet werden, wenn die olfaktorischen Rezeptoren in unserer Nase flüchtige organische Verbindungen binden. Das SCENT-Team hat neue gelbasierte Materialien entwickelt, die aus einzigartigen biologischen und chemischen Bestandteilen bestehen. Sie schufen außerdem Materialien zur Gaserkennung aus pflanzlichen Quellen als umweltfreundliche Lösung.
Bessere Pathogenerkennung durch flüchtige organische Verbindungen mit KI
„Die elektronische Nase, die im SCENT-Projekt konzipiert wurde, funktioniert ähnlich wie unser Geruchssinn. Sie muss zunächst ‚lernen‘, indem die Sensoren bekannten Proben ausgesetzt werden und Signale sammeln“, betont Roque. Mit diesen Signalen werden die Algorithmen des maschinellen Lernens erarbeitet, mit denen Auswertungen zum Charakter einer bestimmten Probe aufgestellt werden können. Mit diesem Ansatz schufen die Forschenden charakteristische flüchtige organische Verbindungen für die Klassifizierung unterschiedlicher Pathogene. Anhand eines großen Datensatzes stellten sie Verbindungen zwischen Mustern flüchtiger organischer Verbindungen und der Pathogenität von Mikroorganismen auf. Sie fanden heraus, dass 18 derartige Verbindungen ausreichen, um Pathogene mit einer Richtigkeit von 77 % und bis zu 100 % Präzision zu erkennen. Sie stellten zudem Sätze zusammen, mit denen Pathogene in einer Probe mit hoher Richtigkeit und Präzision erkannt werden können. Die aufgestellte Datenbank zu Pathogenen und flüchtigen organischen Verbindungen aus eindeutigen biologischen Proben kann als Grundlage für die künftige klinische Anwendung solcher Gassensoren dienen. Außerdem können die Klassifizierungsalgorithmen mit experimentellen Nachweisen weiter verfeinert werden, um die Sensitivität der Erkennung zu steigern.
Fortschritte in der klinischen Diagnostik
Mit aktuellen Methoden werden Mikroben im klinischen Umfeld innerhalb von 24 bis 36 Stunden erkannt, bei sich langsam vermehrenden Bakterien teils nur innerhalb einer Woche. In Anbetracht der Verbreitung antimikrobieller Resistenzen stellen elektronische Nasen, die bakterielle flüchtige organische Verbindungen als Biomarker für eine Infektion erkennen können, eine schnellere und gleichermaßen empfindliche Methode dar. Roque merkt an: „Die Möglichkeiten von SCENT können mehrere Anwendungen im Gesundheitswesen, der Sicherheit oder auch der Lebensmittelindustrie finden.“ Das Team arbeitet derzeit über das vom ERC geförderte Projekts zu Machbarkeitsstudien ENSURE an der technologischen Validierung der elektronischen Nase für die nicht-invasive Überwachung von Menschen mit Blasenkrebs.
Schlüsselbegriffe
SCENT, flüchtige organische Verbindungen, elektronische Nase, Gel, maschinelles Lernen, Algorithmus, bakterielle Infektion
