Создание сенсорных систем молекулярного узнавания вируса SARS-CoV-2 методом спектроскопии поверхностно-усиленного комбинационного рассеяния для экспресс диагностики COVID-19.НИР

Creation of sensor systems for molecular recognition of SARS-CoV-2 virus by surface-enhanced Raman spectroscopy for new Express diagnostics of COVID-19.

Источник финансирования НИР

грант РФФИ

Этапы НИР

# Сроки Название
1 7 октября 2020 г.-30 июня 2021 г. 1 год: Создание сенсорных систем молекулярного узнавания вируса SARS-CoV-2 методом спектроскопии поверхностно-усиленного комбинационного рассеяния для экспресс диагностики COVID-19
Результаты этапа: Проект направлен на разработку подходов и выявление закономерности к детектированию фрагмента S-белка оболочки вируса SARS-CoV-2 с помощью ДНК-модифицированной сенсорной поверхности методом спектроскопии поверхностно усиленного комбинационного рассеяния. Чтобы разработать и установить закономерности создания композиционной сенсорной поверхности для корректного закрепления ДНК-аптамера на поверхности был получен рекомбинантный фрагмента S-белка, проверено взаимодействие известных аптамеров с фрагментом S-белка оболочки вируса при закреплении за 3’- и 5’-конец, оценены константы диссоциации комплексов ДНК-аптамеров с белком (Кд находились в диапазоне 4-19 нМ), ведется отбор аптамеров de novo. Была разработана методика синтеза ГКР-активного гибридного сенсорного элемента на основе наночастиц серебра, иммобилизованных в матрицу пористой хитозановой пленки с добавкой на основе оксида графена, которая позволяет тушить флуоресценцию родамина 6Ж и повышать отношение «сигнал-шум» в 3 раза. Проверена возможность модификации сенсорной поверхности Р6Ж-содержащей ДНК.
2 15 октября 2021 г.-14 июля 2022 г. 2 год: Создание сенсорных систем молекулярного узнавания вируса SARS-CoV-2 методом спектроскопии поверхностно-усиленного комбинационного рассеяния для экспресс диагностики COVID-19
Результаты этапа: Проект был направлен на разработку методов быстрого определения тяжелого острого респираторного синдрома коронавирус 2 (SARS-CoV-2), так как существующие методы имеют ряд ограничений в качестве пре-аналитического шага выделения аналита после забора биоматериала и детекции фрагментов оболочки вируса в качестве ложноположительного сигнала. В рамках проекта был разработан подходы к созданию универсальных сенсорных систем прямого определения вирусов с использованием поверхностного усиленного комбинационного рассеяния [англ. surface-enhanced (resonance) Raman scattering, SERS] – [русск. Гигантского комбинационного рассеяния – ГКР] на основе искусственных частиц, моделирующих вирус своим размером и поверхностью. В этом методе усиление сигнала происходит при взаимодействии со структурированной поверхностью нового типа. В работе были проанализированы литературные данные по способам модификации поверхности для усиления сигнала от биополимеров, в частности формирование периодически структурированной поверхности, модификация поверхности нуклеиновыми кислотами (аптамерами). Прямая визуализация ГКР-поверхности обеспечила контроль структурированности. В целях диагностики COVID-19 аналитическим сигналом сенсорной системы служил селективный ГКР-сигнал, возникающий при распознавании и связывании рецепторного связывающего домена спайкового белка SARS-CoV-2 ( RBD домен - фрагмент S-белка) от вирус-опосредованного изменения структуры ГКР-активного соединения. Для этого был отобран новый ДНК-аптамер, специфичный к этому белку. Были получены конъюгаты для присоединения к поверхности и коньюгаты ГКР-активных соединений с аптамерами (отобранным нами и ранее опубликованным), которые селективно связываются с RBD доменом белка S, причем в результате связывания 3D структура меняется таким образом, что изменение расстояния между поверхностью и ГКР-меткой будет вызывать изменение сигнала. Показана зависимость взаимодействия с RBD доменом белка S аптамера от типа закрепления и типа посттрансляционной модификации белка. Изучено распознавание и определение модельных частиц вируса методом поверхностно-усиленного ГКР. Полученные результаты позволили предложить методологию для повышения селективности и чувствительности сенсорной поверхности.

Прикрепленные к НИР результаты

Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".