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Untapping multiparametric 2D luminescence sensing through MACHine LEarning and Spectral Sorting

Descrizione del progetto

Rilevamento della luminescenza 2D per studiare la salute e la funzione delle cellule

La salute delle cellule dipende da fattori quali la temperatura, la concentrazione di ossigeno e il pH. Il rilevamento della luminescenza offre un metodo minimamente invasivo per monitorare questi parametri a livello intracellulare con un’elevata risoluzione spaziale. La sua affidabilità è tuttavia ostacolata dalla variabilità del sensore, dalla sensibilità incrociata e dall’assenza di una tecnologia di mappatura 2D veloce. Il progetto MAtCHLESS, finanziato dal CER, si propone di far progredire la tecnologia di rilevamento della luminescenza per studi cellulari multiparametrici, migliorando la comprensione dei processi, compreso il trattamento del cancro. Il progetto svilupperà sensori luminescenti submicrometrici compositi, eliminerà le fluttuazioni interparticellari attraverso la selezione spettrale e sfrutterà l’apprendimento automatico per trasformare la sensibilità incrociata in una caratteristica utile. Creerà inoltre una configurazione di mappatura 2D ad alta risoluzione per il monitoraggio dei parametri in tempo reale. La tecnologia sarà testata su linee cellulari di mammiferi e microrganismi estremofili adattati ad ambienti estremi.

Obiettivo

Cellular organisms are complex machines whose health and functioning are dictated by parameters including temperature, oxygen concentration, and pH. Luminescence nanosensing is a technology that promises all the features required to reliably monitor these parameters at the intracellular level: minimal invasiveness, remote working principle, and submicrometric spatial resolution. These features are ensured by the use of sub-micrometric sensors (particles) whose luminescence is sensitive to changes in the parameters to be sensed. Yet, despite the hype about luminescence nanosensing, its reliability in the study of cells is limited by interparticle variability in optical properties and sensing performance, simultaneous response to several parameters (cross-sensitivity), and lack of a measurement technology that enables fast 2D mapping of multiple parameters with sub-second temporal resolution. MAtCHLESS tackles heads on these limitations to develop a reliable luminescence sensing technology for multiparameteric sensing in cell studies. This project entails: design of a novel family of composite submicrometric luminescent sensors, elimination of interparticle fluctuations in optical properties using a spectral sorting strategy, introduction of the paradigm shift of making cross-sensitivity a desirable feature via machine learning, and use of a novel optical technology to build a setup for 2D mapping of multiple parameters with high temporal and spatial resolution. MAtCHLESS will test the reliability of the sensing approach in mammalian cell lines and extremophiles – microorganisms that can withstand extreme conditions of, e.g. temperature, oxygen concentration, and pH. These investigations will show the potential of the developed technology to monitor both slight and extreme changes in biological parameters, towards a deeper understanding of, e.g. how cancer can be more effectively treated, as well as how Life evolved on Earth and can be adapted beyond our planet.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2024-STG

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Istituzione ospitante

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE MADRID
Contributo netto dell'UE
€ 1 298 375,00
Indirizzo
CALLE EINSTEIN 3 CIUDAD UNIV CANTOBLANCO RECTORADO
28049 Madrid
Spagna
Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 1 298 375,00

Beneficiari (2)