KI-gestützter Biochip erkennt genetische Marker in 20 Minuten
Wissenschaftler der NTU Singapore haben einen KI-gestützten Biochip entwickelt, der mehrere microRNA-Biomarker in nur 20 Minuten nachweisen kann. In Testkanälen erreichte die Plattform bei der Zielidentifikation eine Genauigkeit von mehr als 99 Prozent.
Ein Team von Wissenschaftlern der NTU Singapore hat einen neuen Biochip entwickelt, der in Kombination mit Künstlicher Intelligenz (KI) extrem geringe Mengen von microRNAs schnell und präzise nachweisen kann, also winzige genetische Marker, die mit Erkrankungen wie Herzkrankheiten in Verbindung stehen. Die in Advanced Materials veröffentlichte neue Biosensor-Plattform kombiniert einen speziell entwickelten nanophotonischen Chip mit einer KI-automatisierten Bildanalyse. Im Vergleich zum derzeitigen Goldstandard für den Nachweis von microRNA – PCR (Polymerase-Kettenreaktion) – kann das neue Gerät die Nachweiszeit von mehreren Stunden auf 20 Minuten verkürzen.
Mit einem winzigen auf den Chip aufgebrachten Blutstropfen kann das System rasch mehrere microRNA-Biomarker nachweisen. Dank der integrierten KI-Bildgebungsfunktion können Tausende von microRNA-Signalen in einer einzigen Aufnahme erfasst und analysiert werden. Das Team hat einen kompakten Prototyp gebaut, der eine Farbkamera umfasst, die Bilder des nanophotonischen Chips aufnehmen kann, sowie eine Handy-App, die dafür entwickelt wurde, Bilder von microRNA mithilfe von KI-Algorithmen zu analysieren und schnell Ergebnisse zu liefern.
MicroRNAs sind kurze RNA-Moleküle, die zur Regulation der im Körper aktiven Gene beitragen. Da Veränderungen der microRNA-Spiegel mit vielen Krankheiten verknüpft sind, untersuchen Wissenschaftler sie als mögliche Biomarker für Erkrankungen wie Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Krebs, neurodegenerative Störungen und Stoffwechselerkrankungen. Die Bedeutung von microRNAs wurde 2024 besonders hervorgehoben, als der Nobelpreis für Physiologie oder Medizin die Entdeckung der microRNA und ihre Rolle bei der Genregulation würdigte.
Um die Herausforderungen beim Nachweis von microRNA zu überwinden, entwickelte das Team eine Nanokavität, eine winzige lichtfangende Struktur, die hunderte Male kleiner ist als die Breite eines menschlichen Haares. Wie eine mit Spiegeln ausgekleidete Höhle geformt, reflektiert und verstärkt die Nanokavität Fluoreszenzsignale, die aufleuchten, wenn eine Ziel-microRNA an ihre passende Sonde bindet. Dadurch wird es leichter, selbst einzelne microRNA-Moleküle nachzuweisen.
Das System bestimmte drei mit nicht-kleinzelligem Lungenkrebs assoziierte microRNAs — miR-191, miR-25 und miR-130a — aus Extrakten menschlicher Lungenkrebszellen ohne Amplifikation oder komplexe Vorbereitung. Im Gegensatz zu PCR- und Hybridisierungskits, die markierte Sonden erfordern, weist die Plattform mehrere microRNAs in Flüssigproben direkt und quantitativ nach. Die Plattform verwendet außerdem ein Deep-Learning-Modell namens Mask R-CNN, um mikroskopische Bilder automatisch zu analysieren.
Ein automatisiertes KI-Bildgebungssystem erfasst die microRNA-Signale in einer einzigen Aufnahme; anschließend identifiziert und klassifiziert das KI-System Fluoreszenzsignale und unterscheidet zwischen verschiedenen microRNA-Typen, wodurch manuelles Zählen überflüssig wird und menschliche Fehler reduziert werden. Die Plattform zeigte auch gute Leistungen, wenn synthetische microRNAs zu biologischen Extrakten hinzugefügt wurden, was darauf hindeutet, dass sie auch unter realistischeren Probenbedingungen zuverlässig arbeiten kann. Nach Angaben der Forscher konnte die Plattform microRNAs in extrem niedrigen Konzentrationen nachweisen, bis hinunter zu nur wenigen Molekülen in einer Probe, und erreichte bei der Identifizierung ihrer Zielstrukturen über verschiedene Testkanäle hinweg eine Genauigkeit von mehr als 99 Prozent.
Das Team will ein System entwickeln, das mehrere microRNAs schnell und präzise messen kann und das Potenzial hat, Biomarker zu erkennen, die mit einer Vielzahl von Krankheiten verknüpft sind. Die erfolgreichen Tests mit Lungenkrebszellen zeigen, dass die Technologie mit den richtigen Sonden für unterschiedliche Biomarker potenziell für viele andere Krebsarten und Erkrankungen angepasst werden könnte, darunter Herz-Kreislauf- und Viruserkrankungen. Über NTUitive, die Innovations- und Unternehmensgesellschaft der Universität, wurde eine Technologiemeldung eingereicht.