Химики МГУ совместно с коллегами из Института биоорганической химии имени академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН и Института физики твердого тела имени Ю.А. Осипьяна РАН разработали метод количественного определения гриппа менее чем за 15 минут с чувствительностью на уровне ПЦР-теста, который обычно занимает несколько часов. Результаты опубликованы в журнале Frontiers in chemistry.
В новом методе используются аптамеры — небольшие молекулы, специфично связывающиеся с молекулами-мишенями, подобно антителам. В отличие от последних, их очень просто синтезировать химическими методами, без применения дорогостоящей биотехнологии. Кроме того, аптамеры лучше переносят транспортировку, поэтому с ними легче работать.
“Задачей нашего исследования было создание сенсора для определения вируса гриппа, — рассказала доцент кафедры химии природных соединений химического факультета МГУ, д.х.н., руководитель исследования Елена Завьялова. — Для этого мы использовали аптамер к белку, находящемуся на поверхности этого вируса. После того, как аптамер связывается с вирусом, нам необходимо узнать, какое именно количество связалось. Для этого можно использовать метод SERS — поверхностно усиленную Рамановскую спектроскопию”.
Для получения Рамановского спектра обычно необходимы высокие концентрации химически чистого вещества. Поверхностно усиленная спектроскопия позволяет обнаружить вирус даже в очень низкой концентрации за счет того, что аптамеры связываются с частицами гриппа. Таким образом частицы гриппа выделяются из биологической смеси, и становится легче снять их спектр.
Для еще большего усиления сигнала авторы использовали особые красители, конкурирующие с вирусом гриппа за связывание с аптамерами.
“Фактически во время анализа регистрируется не спектр самого вируса, а спектр дополнительной краски, который легко получить даже при чрезвычайно низких концентрациях, — пояснила Елена Завьялова. — Анализируя полученный спектр, можно точно определить концентрацию вируса в пробе”.
Авторы планируют создать портативную систему, не требующую высокой квалификации сотрудников.
Работа поддержана грантом Российского научного фонда.