Неинвазивный метод определения состояния донорских почек придумали в Шанхае

Высокочувствительный спектроскопический анализ для выявления биомаркеров, связанных с повреждением почек, применили исследователи из Шанхайского университета науки и техники, 5 января сообщает Phys.org.

Сейчас процесс определения качества донорской почки часто включает в себя взятие биопсии. Этот способ не только инвазивен и отнимает много времени, но также может привести к дисквалификации слишком большого числа донорских почек. Исследования показали, что результаты биопсии не всегда предсказывают, насколько хорошо почка будет функционировать после пересадки.

«Сегодня отсутствие методов точного измерения повреждения донорской почки и прогнозирования результатов трансплантации приводит к высокой частоте отказов и осложнениям у реципиентов. Мы хотим решить эту проблему, разработав новую систему, которая может неинвазивно обеспечить объективную оценку качества донорской почки», — сказал руководитель исследовательской группы Минсин Суй из больницы Чанхай в Шанхае.

Этот высокочувствительный метод мультиплексирования на основе комбинационного рассеяния с поверхностным усилением SERS может быстро улавливать тонкие изменения в уровнях экспрессии биомаркеров, связанных с повреждением донорской почки. Это открывает путь для объективной оценки качества донорских почек в клинической практике.

Однако перенос SERS из лаборатории в клинику потребовал поиска путей дальнейшего повышения его чувствительности, воспроизводимости и простоты. Исследователи достигли этого, разработав новую гибридную подложку SERS, в которой объеденены наночастицы золота с новым двумерным наноматериалом, известным как черный фосфор. Новые нанолистки обладают рядом преимуществ, в том числе высоким сродством к биомолекулам, что повышает чувствительность. Они также устраняют необходимость в этикетках, облегчая выполнение измерений.

В настоящее время исследователи работают над выявлением большего количества биомаркеров, которые могли бы помочь более точно оценить качество донорской почки. Они также разрабатывают алгоритмы машинного обучения для улучшения интерпретации спектральных отпечатков пальцев.