Российские исследователи создали технологию для автоматического подбора наиболее пригодной природной поверхности, например лепестка цветка или рыбьей чешуи, для особо чувствительных диагностических индикаторов. С помощью этой методики специалисты уже изготовили сенсоры, повторяющие строение анютиных глазок. По результатам исследований синтетическая подложка, скопировавшая эти цветы, оказалась лучшей для улавливания эритроцитов из крови при диагностике болезни Альцгеймера, гипертонии и диабета. В перспективе такой подход может дать возможность создавать средства для обнаружения разных патологий. Эксперты полагают, что предложенная методика может быть весьма эффективной.

В МФТИ разработали технологию, позволяющую автоматически сравнивать свойства множества природных поверхностей и выбирать среди них те, которые наилучшим образом подходят для конкретной задачи. Ученым уже удалось получить искусственную подложку для сенсора, имитирующую структуру лепестков анютиных глазок. Благодаря такой архитектуре биоориентированный материал эффективно захватывает из крови эритроциты, что важно для ранней диагностики болезни Альцгеймера, а также для выявления гипертонии и сахарного диабета.

— Уникальная топография реплики анютиных глазок создает идеальную ловушку для эритроцита. Клетка мягко фиксируется, а сигнал усиливается в 2–7 раз по сравнению с другими шаблонами. Мы достигли уровня чувствительности, необходимого для перехода к реальным клиническим применениям, — сказал заведующий лабораторией контролируемых оптических наноструктур Центра фотоники и двумерных материалов МФТИ Сергей Новиков.

Современные подходы позволяют фиксировать едва заметные биохимические изменения в отдельных клетках, открывая новые возможности для диагностики серьёзных заболеваний. Одним из наиболее действенных методов является спектроскопия гигантского комбинационного рассеяния (SERS), формирующая уникальный «молекулярный отпечаток» клетки без ее разрушения. Однако существующие сенсоры, способные отбирать требуемые клетки из крови для такого исследования, зачастую либо слишком дороги в производстве, либо недостаточно надежно удерживают материал.

Предложенная методика даёт возможность целенаправленно выбирать из природных образцов наиболее подходящие поверхности. В МФТИ создан особый алгоритм, который количественно характеризует сложность поверхности через специальный «коэффициент сложности». Чем выше этот показатель, тем лучше удерживаются клетки. Это помогает предсказать, насколько эффективно конкретная структура будет фиксировать клетки заданного типа.

— Мы перешли от интуитивного подбора к точному математическому описанию природных структур. Наш алгоритм позволяет рационально выбирать идеальный шаблон для конкретной задачи, будь то анализ крови или биопсия ткани, — рассказала старший научный сотрудник Центра фотоники и двумерных материалов МФТИ Мария Баршутина.

При анализе разнообразных растений с применением нового подхода исследователи выявили, что лепестки анютиных глазок (viola tricolor) имеют специфическую многоуровневую структуру: сочетание наноуровневой сложности, надежно фиксирующей клетку, и полузамкнутых микроскопических полостей диаметром 8–10 микрометров, которые соответствуют размерам эритроцита.

Технология обладает экономическими преимуществами, поскольку упрощает изготовление диагностических материалов и не требует дорогостоящего оборудования, что заметно уменьшает себестоимость сенсоров. Такие поверхности могут применяться в портативных устройствах для экспресс-анализа крови. Универсальность метода делает его пригодным для адаптации под разные типы клеток: это позволяет находить в природе подходящие образцы под различные задачи, включая ткани как растительного, так и животного происхождения.

Биотехнологии очень часто основаны на копировании того, что уже существует в том или ином виде в природе, то есть отработанной самой жизнью методике, отметил научный сотрудник Российского государственного научно-клинического центра РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава РФ Михаил Болков.

— Здесь ученые смогли создать эффективный алгоритм подбора нужного подобия, существующего в природе, что значительно ускоряет и снижает стоимость разработки новых технологий. В данном случае создание сенсоров для клеток — это очень широкий по возможностям метод, будем надеяться, что его дальнейшее внедрение в практику не заставит долго ждать, — сказал он.

Природные поверхности в целом должны лучше взаимодействовать с живыми клетками, чем созданные механически аналоги, однако вызывает вопросы выбор растительных структур вместо животных, отметила директор Института биологии и биомедицины Национального исследовательского нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского Мария Ведунова.

— Во всех живых системах есть гомология, но это не значить, что соответствие клеткам человеческого организма нужно искать среди растений. Более логично подбирать их среди животных структур, — сказала она.

На отечественном рынке биохимических сенсоров пока немного разработок, поэтому такие проекты заслуживают одобрения, считает директор центра НТИ «Цифровое материаловедение: новые материалы и вещества» МГТУ им. Н.Э. Баумана Евгений Александров. По его мнению, подобные сенсоры и технологии по работе с биомаркерами сделают диагностику заболеваний более быстрой, точной и доступной по цене.