Onderzoekers ontwikkelen sensor voor snellere, nauwkeurigere COVID-19-tests

Een aan de Johns Hopkins University ontwikkelde COVID-19-sensor zou een revolutie teweeg kunnen brengen in het testen van virussen door nauwkeurigheid en snelheid toe te voegen aan een proces dat velen tijdens de pandemie frustreerde.

In een nieuwe studie die vandaag is gepubliceerd in Nano-lettersbeschrijven de onderzoekers de nieuwe sensor, die geen monstervoorbereiding en minimale operatorexpertise vereist, en een sterk voordeel biedt ten opzichte van bestaande testmethoden, vooral voor populatiebrede testen.

“De techniek is zo simpel als een druppel speeksel op ons apparaat doen en een negatief of positief resultaat krijgen”, zegt Ishan Barman, universitair hoofddocent werktuigbouwkunde, die samen met David Gracias, hoogleraar chemische en biomoleculaire engineering, zijn senior auteurs van de studie. “De belangrijkste nieuwigheid is dat dit een labelvrije techniek is, wat betekent dat er geen aanvullende chemische modificaties zoals moleculaire labeling of antilichaamfunctionalisering nodig zijn. Dit betekent dat de sensor uiteindelijk in draagbare apparaten kan worden gebruikt.”

Barman zegt dat de nieuwe technologie, die nog niet op de markt beschikbaar is, de beperkingen van de twee meest gebruikte typen COVID-19-tests aanpakt: PCR en snelle tests.

PCR-tests zijn zeer nauwkeurig, maar vereisen een gecompliceerde monstervoorbereiding, waarbij de resultaten uren of zelfs dagen in beslag nemen in een laboratorium. Aan de andere kant zijn snelle tests, die zoeken naar het bestaan ​​van antigenen, minder succesvol in het detecteren van vroege infecties en asymptomatische gevallen, en kunnen ze tot foutieve resultaten leiden.

De sensor is bijna net zo gevoelig als een PCR-test en net zo handig als een snelle antigeentest. Tijdens de eerste tests toonde de sensor een nauwkeurigheid van 92% bij het detecteren van SARS-COV-2 in speekselmonsters, vergelijkbaar met die van PCR-tests. De sensor was ook zeer succesvol in het snel vaststellen van de aanwezigheid van andere virussen, waaronder H1N1 en Zika.

De sensor is gebaseerd op nano-imprintlithografie met groot oppervlak, oppervlakteversterkte Raman-spectroscopie (SERS) en machine learning. Het kan worden gebruikt voor massatests in wegwerpchipformaten of op stijve of flexibele oppervlakken.

De sleutel tot de methode is de grote, flexibele veldversterkende metalen isolatorantenne (FEMIA) -array die is ontwikkeld door het Gracias-lab. Het speekselmonster wordt op het materiaal geplaatst en geanalyseerd met behulp van Raman-spectroscopie met verbeterde oppervlakte, waarbij laserlicht wordt gebruikt om te onderzoeken hoe moleculen van het onderzochte monster trillen. Omdat de nanogestructureerde FEMIA het Raman-signaal van het virus aanzienlijk versterkt, kan het systeem snel de aanwezigheid van een virus detecteren, zelfs als er slechts kleine sporen in het monster aanwezig zijn. Een andere belangrijke innovatie van het systeem is het gebruik van geavanceerde machine learning-algoritmen om zeer subtiele handtekeningen in de spectroscopische gegevens te detecteren waarmee onderzoekers de aanwezigheid en concentratie van het virus kunnen vaststellen.

“Labelvrije optische detectie, gecombineerd met machinaal leren, stelt ons in staat om één enkel platform te hebben dat kan testen op een breed scala aan virussen met verbeterde gevoeligheid en selectiviteit, met een zeer snelle doorlooptijd”, zegt hoofdauteur Debadrita Paria, die werkte aan het onderzoek als postdoctoraal onderzoeker Werktuigbouwkunde.

Het sensormateriaal kan op elk type ondergrond worden geplaatst, van deurklinken en gebouwingangen tot maskers en textiel.

“Met behulp van ultramoderne nano-imprintfabricage en transferprinten hebben we zeer nauwkeurige, afstembare en schaalbare nanofabricage gerealiseerd van zowel stijve als flexibele COVID-sensorsubstraten, wat belangrijk is voor toekomstige implementatie, niet alleen op chipgebaseerde biosensoren, maar ook op wearables,” zei Gracia’s.

Hij zegt dat de sensor mogelijk kan worden geïntegreerd met een draagbaar testapparaat voor snelle vertoningen op drukke plaatsen zoals luchthavens of stadions.

“Ons platform gaat verder dan de huidige COVID-19-pandemie”, zegt Barman. “We kunnen dit gebruiken voor brede tests tegen verschillende virussen, bijvoorbeeld om onderscheid te maken tussen SARS-CoV-2 en H1N1 en zelfs varianten. Dit is een groot probleem dat niet gemakkelijk kan worden aangepakt door de huidige snelle tests.”

Het team blijft werken aan de verdere ontwikkeling en het testen van de technologie met patiëntstalen. Johns Hopkins Technology Ventures heeft patenten aangevraagd op het intellectuele eigendom dat ermee verbonden is en het team streeft naar licentie- en commercialiseringsmogelijkheden.

Auteurs zijn onder meer: ​​Kam Sang (Mark) Kwok, een afgestudeerde student in chemische en biomoleculaire technologie; Piyush Raj, een afgestudeerde student; en Peng Zheng, een postdoctoraal onderzoeker in Werktuigbouwkunde.