Brunnar blir blå om en viss nukleinsyramolekyl är närvarande. En mobiltelefonbild av brunnarna kan sedan genomgå ratiometrisk spektral bearbetning för att tillhandahålla en kvantifiering av målmolekyler. Kredit:Ismagilov Lab
Diagnostisk hälsovård är ofta begränsad i områden med begränsade resurser, eftersom de procedurer som krävs för att upptäcka många av de molekylära markörerna som kan diagnostisera sjukdomar är för komplexa eller dyra för att användas utanför ett centralt laboratorium. Forskare i Rustem Ismagilovs labb, Caltechs Ethel Wilson Bowles och Robert Bowles professor i kemi och kemiteknik och chef för Jacobs Institute for Molecular Engineering for Medicine, uppfinner ny teknologi för att hjälpa till att ta fram nya diagnostiska kapaciteter från laboratorier och till vårdpunkten. Bland de viktiga kraven för sådana diagnostiska enheter är att resultaten – eller avläsningarna – är robusta mot en mängd olika miljöförhållanden och användarfel.
För att möta behovet av ett robust avläsningssystem för kvantitativ diagnostik, forskare i Ismagilov-labbet har uppfunnit en ny visuell avläsningsmetod som använder analytisk kemi och bildbehandling för att tillhandahålla entydig kvantifiering av enstaka nukleinsyramolekyler som kan utföras av vilken mobiltelefonkamera som helst.
Den visuella avläsningsmetoden beskrivs och valideras med RNA från hepatit C-viruset – HCV RNA – i en tidning i 22 februari-numret av tidskriften ACS Nano .
Arbetet använder en mikrofluidisk teknologi som kallas SlipChip, som uppfanns i Ismagilov-labbet för flera år sedan. En SlipChip fungerar som ett bärbart lab-on-a-chip och kan användas för att kvantifiera koncentrationer av enstaka molekyler. Varje SlipChip kodar för ett komplext program för isolering av enstaka molekyler (som DNA eller RNA) tillsammans med kemiska reaktanter i nanoliterstora brunnar. Programmet kontrollerar också de komplexa reaktionerna i varje brunn:chipet består av två plattor som rör sig - eller "glider" - i förhållande till varandra, med varje "slip" som förenar eller separerar hundratals eller till och med tusentals små brunnar, antingen bringa reaktanter och molekyler i kontakt eller isolera dem. Chippets arkitektur gör det möjligt för användaren att ha fullständig kontroll över dessa kemiska reaktioner och kan förhindra kontaminering, gör det till en idealisk plattform för en användarvänlig, robust diagnostisk enhet.
Den nya visuella avläsningsmetoden bygger på denna SlipChip-plattform. Särskilda indikatorkemi är integrerade i brunnarna på SlipChip-enheten. Efter en amplifieringsreaktion – en reaktion som multiplicerar nukleinsyramolekyler – ändrar brunnar färg beroende på om reaktionen i den var positiv eller negativ. Till exempel, om ett SlipChip används för att räkna HCV RNA-molekyler i ett prov, en brunn som innehåller en RNA-molekyl som amplifierades under reaktionen skulle bli blå; medan en brunn som saknar en RNA-molekyl skulle förbli lila.
För att läsa resultatet, en användare tar helt enkelt en bild av hela SlipChip med vilken kameratelefon som helst. Därefter bearbetas fotot med hjälp av ett ratiometriskt tillvägagångssätt som omvandlar färgerna som detekteras av kamerans sensor till en entydig avläsning av positiva och negativa.
Tidigare SlipChip-teknologier använde en kemikalie som skulle fluorescera när en reaktion ägde rum i en brunn. Men dessa avläsningar kan vara för subtila för att detekteras av en vanlig mobiltelefonkamera eller kan kräva specifika ljusförhållanden. Den nya metoden ger riktlinjer för att välja indikatorer som ger färgförändringar som är kompatibla med telefonkamerornas färgkänslighet, och den ratiometriska behandlingen tar bort behovet för en användare att urskilja färger genom synen.
"Utläsningsprocessen vi utvecklade kan användas med vilken mobiltelefonkamera som helst, " säger Jesus Rodriguez-Manzano, en postdoktor i kemiteknik och en av två första författare på uppsatsen. "Det går snabbt, automatiserad, och kräver inte räkning eller visuell tolkning, så resultaten kan läsas av vem som helst – även användare som är färgblinda eller arbetar under dåliga ljusförhållanden. Denna robusthet gör vår visuella avläsningsmetod lämplig för integration med enheter som används i alla miljöer, inklusive vid vårdpunkten i miljöer med begränsade resurser. Detta är avgörande eftersom behovet av högkänslig diagnostik är störst i sådana regioner."
