Development of Suprasensors and Assays for Molecular Diagnostics

Projektbeschreibung

Nichtinvasive Diagnostik unter Einsatz künstlicher Enzymtaschen zum Biomarkernachweis

Metaboliten sind Moleküle, die der Körper im Rahmen normaler Prozesse produziert und die für eine gesunde Funktion gebraucht werden. Zu ihnen zählen Biomarker für frühe Krankheitsverläufe, die sich oft verändern, bevor Symptome eintreten. Bei den gegenwärtig genutzten synthetischen Sensorsystemen gibt es Selektivitäts- und Empfindlichkeitsbeschränkungen. Das Team des ERC-finanzierten Projekts SupraSense verfolgt das Ziel, diese Probleme mit biomimetischen künstlichen Rezeptoren, die Enzymtaschen nachahmen, zu lösen. Durch Integration von molekularer Erkennung, Materialwissenschaft und chemisch fundiertem Deep Learning wird das Team von SupraSense hochgradig abstimmbare hybride zeolithische Materialien mit Bindungshohlräumen nutzen, die durch peptidbasierte Kofaktoren moduliert werden. Die „SupraSensoren“ werden die nichtinvasive multimolekulare Diagnostik von Urin, Blut und Speichel in patientennahen Einrichtungen und zu Hause unterstützen und somit die Früherkennung von Problemen von Herz-Kreislauf- bis hin zu altersbedingten Krankheiten revolutionieren.

Ziel

SupraSense combines completely new strategies to design and realize biomimetic artificial receptors for bioactive small molecules, i.e. metabolites, with the aim of overcoming long-standing selectivity and sensitivity limitations that hindered other synthetic sensory systems from reaching diagnostic applications. Sophisticated yet easy to fabricate “SupraSensors” will be developed based on unprecedented hybrid zeolitic materials whose binding cavities are modulated by peptide-based cofactors, thereby mimicking enzyme pockets. SupraSensors will be functional and directly applicable for molecular diagnostics in urine, saliva, and blood and will be of utility in point-of-care units and personal homes. Emphasis is given to the detection of metabolites that are important disease indicators.
I am an expert on “conventional” synthetic chemosensors and have studied both their merits and fundamental shortcomings. Out of this deep routed analysis, I developed the proposed ambitious strategy that marries principles of molecular recognition with materials science and chemistry-informed deep learning. These SupraSensors will advance the field through the following elements: i) high-energy water release from microporous materials ensures high binding affinity; ii) strategically placed peptide-based recognition elements provide selectivity while offering synthetic tunability; iii) information-rich signal output from SupraSensor libraries enables metabolite distinction in biofluids; iv) novel signal amplification concepts increase sensitivity. SupraSensor discovery will be fast and generalizable to many metabolite classes.
SupraSense has the potential to unleash supreme opportunities for multiparameter diagnostics, which will be essential for patient subgrouping based on metabolic phenotypes. The new concepts developed herein have the prospect to revolutionize early detection of emerging cardiovascular events, inflammations, sepsis, and other metabolic or aging-associated diseases.