一种用于检测神经退行性疾病蛋白的新型生物传感器

 这种新颖的设备被称为 ImmunoSEIRA 传感器，这是一种生物传感技术，能够检测和识别与 NDD 相关的错误折叠蛋白质生物标志物。近日发表在《科学进展》（Science Advances）上的这项研究还利用人工智能（AI）的力量，利用神经网络来量化疾病阶段和进展。这一重大技术进步不仅有望实现 NDD 的早期检测和监测，而且有助于评估疾病进展各个阶段的治疗方案。

由于缺乏早期检测和监测疾病进展的有效诊断方法，神经退行性疾病的治疗面临重大挑战。蛋白质错误折叠是神经退行性变的常见机制，已被确定为疾病进展的关键事件。

据推测，健康蛋白质在疾病早期首先错误折叠成寡聚体，并在疾病后期错误折叠成原纤维。这些错误折叠的蛋白质聚集体在大脑和生物液中循环，并且也在已故 NDD 患者的大脑中积累为沉积物。

但迄今为止，检测这些疾病迹象（称为生物标志物）的工具的开发仍然难以捉摸。准确检测的障碍是多方面的，包括当前技术在准确分离和定量不同蛋白质聚集体方面的限制。

为了创造这种先进的 NDD 生物标志物传感器，Hatice Altug 教授的生物纳米光子系统实验室 （BIOS）和 Hilal Lashuel 教授的分子神经生物学和神经蛋白质组学实验室（LMNN）的研究人员结合了多个科学领域：蛋白质生物化学、光流控、纳米技术和人工智能。“与当前依赖于测量这些分子水平的生化方法不同，我们的方法侧重于检测它们的异常结构。这项技术还使我们能够区分与 NDD、寡聚物的发育和进展有关的两种主要异常形式的水平。和原纤维，” Lshuel 说。

ImmunoSEIRA 传感器采用一种称为表面增强红外吸收（SEIRA）光谱的技术。这种方法使科学家能够检测和分析与神经退行性疾病相关的特定疾病相关分子（称为生物标志物）的形式。该传感器配备了独特的免疫分析，就像分子侦探一样，高精度地识别和捕获这些生物标志物。

“在我们的论文中，我们提出了一种集成了纳米等离子体、洁净室纳米制造、微流体、免疫分析、人工智能和先进生化方法的技术解决方案，”该论文主要作者 Deepthy Kavungal 博士说，“我们的 ImmunoSEIRA 传感器具有结构敏感性，并且能够从复杂生物基质中的小样本量中监测一组具有高特异性的互补生物标志物。”

ImmunoSEIRA 传感器采用金纳米棒阵列，带有用于特定蛋白质检测的抗体。它能够从极小的样品中实时特异性捕获目标生物标志物并进行结构分析。然后，神经网络（人工智能算法的一个子集）被用来识别特定错误折叠蛋白质形式、寡聚体和原纤维聚集体的存在，随着疾病的进展，实现了前所未有的检测准确性水平。Lashuel 认为这是疾病检测方面的重大进步，并补充道，“由于疾病过程与蛋白质结构的变化密切相关，我们相信结构生物标志物，特别是与其他生化和神经退行性生物标志物整合时，可以为检测疾病铺平道路。更精确地诊断和监测疾病进展。”

EPFL 研究团队更进一步表明，ImmunoSEIRA 传感器可用于真实的临床环境，即生物流体。他们能够准确识别异常原纤维的特定特征，这是神经退行性疾病的关键指标，甚至在人脑脊液 (CSF) 等复杂液体中也是如此。Altug 教授解释说，这项新技术的下一步“是继续扩大其能力，并评估其在帕金森病以及由蛋白质错误折叠和聚集引起的越来越多疾病方面的诊断潜力。”

这项研究的结果标志着生物传感、红外光谱、纳米光子学和神经退行性疾病生物标志物领域的重大进步。人工智能辅助的 ImmunSEIRA 传感器的部署对于早期 NDD 检测、疾病监测和药物疗效评估来说是一个值得欢迎的进步，满足了及时干预和治疗神经退行性疾病的迫切需求。