EA028768B1

EA028768B1 - Сенсор электронного носа или электронного языка

Info

Publication number: EA028768B1
Application number: EA201491561A
Authority: EA
Inventors: Тьерри Ливаш; Арно Бюо; Давид Боннаффе; Янься У-Брутэн
Original assignee: Коммиссариат А Л'Энержи Атомик Э О Энержи Альтернатив; Сантр Насьональ Де Ля Решерш Сьянтифик; Юниверсите Пари Сюд
Priority date: 2012-02-21
Filing date: 2013-02-21
Publication date: 2017-12-29
Also published as: FR2987129B1; IN2014MN01613A; EP2817622B1; IL234029A0; EP2817622A1; JP2015508175A; US11085921B2; SG11201405085VA; CA2863894C; BR112014020586A2; KR102077695B1; CA2863894A1; KR20140132358A; EA201491561A1; JP6248053B2; CN104169720B; WO2013124810A1; AU2013223697B2; FR2987129A1; MX2014010070A

Abstract

Изобретение относится к сенсору электронного языка или электронного носа для анализа образца или обнаружения целевого объекта. Сенсор содержит подложку, на одной поверхности которой располагается множество чувствительных зон, причем каждая чувствительная зона содержит по меньшей мере один рецептор, и имеет возможность передачи измеряемого сигнала, образованного взаимодействием по меньшей мере одной составляющей образца или одного целевого объекта по меньшей мере с одним рецептором. Сенсор отличается тем, что он содержит по меньшей мере три чувствительные зоны, которые отличаются друг от друга в отношении составов их соответствующих рецепторов, причем по меньшей мере одна из чувствительных зон содержит смесь по меньшей мере двух различных рецепторов, тогда как две другие чувствительные зоны, каждая, содержат по меньшей мере один из этих двух рецепторов.

Description

Настоящее изобретение относится к сенсору, который применим для изготовления электронных носов или электронных языков, и к его использованию для анализа образцов флюида и, в частности для анализа жидких или газообразных образцов.

Предшествующий уровень техники

Биосенсоры могут быть разделены на два различных семейства.

Первое семейство предполагает анализ на основании одного или нескольких определенных взаимодействий. В качестве примера можно упомянуть случай биосенсоров в глюкозе с использованием энзима или мультипараметрических систем (некоторые чувствительные зоны) чипа ДНК или протеинового чипа, которые распознают лиганды с помощью определенного и селективного связывания (ДНК/ДНК или антиген/протеин и т.д). Эти биочипы широко используются и создают полезную информацию с помощью чувствительной зоны, составленной из единственного рецептора.

Второе семейство биосенсоров содержит неспецифические системы. В этом случае информация, создаваемая единственной чувствительной зоной, имеющей единственный рецептор, не поддается интерпретации, поскольку взаимодействия между соединениями анализируемой среды и рецептором не известны. Кроме того, вследствие слабой специфичности этого типа сенсора также могут наблюдаться перекрестные реакции между различными рецепторами. Поэтому используется ряд рецепторов, каждый из которых создает блок информации: вся эта информация, таким образом, создает картину, сопоставимую с цифровым отпечатком пальцев. Для потребностей анализа эти картины могут сравниваться с полученной ранее информацией. Это подобие относительно используемых в природе процессов привело к тому, что такие сенсоры обозначаются как электронный нос при исследовании газообразных сред или электронный язык при исследовании жидких сред.

Поэтому эти электронные носы или электронные языки составлены из ряда независимых чувствительных зон, каждая несущая покрытие, составленное из рецептора, способного взаимодействовать с изучаемой средой. Поэтому каждая чувствительная зона должна быть связанной с системой для количественной оценки взаимодействия обычно посредством измерения интенсивности сигнала, образованного взаимодействием. Во всех случаях, которые в настоящее время имеются, каждая чувствительная зона создает блок информации, независимый от информации соседа. Таким образом, матрица из η чувствительных зон будет создавать η независимых блоков информации, которые создадут картину взаимодействия, часто отображаемую гистограммой, причем номер чувствительной зоны связывается со значением интенсивности сигнала, измеренным на упомянутой зоне.

Обычно чувствительные зоны изготавливаются таким образом, что они имеют варьирующиеся сходства или в более общем смысле варьирующиеся физико-химические свойства относительно анализируемых сред (Тигпег апб Мадап (2004), Ыа1иге Ре\зе\У8 МютоЪю1о§у 2: 161-166). Позднее появились комбинаторные подходы, и пептидные рецепторы были посажены на чувствительные зоны. Этот способ позволяет легко создавать большое количество различных рецепторов (Еб\уагб8 и др. (2007) ТЛт. Сйет. 8ос. 129:13575-13583). Каждая чувствительная зона содержит один и только один тип пептида, и создаваемые блоки информации остаются независимыми. При этом информация отображается все же в виде облаков точек.

Поэтому в анализе этого типа каждый блок информации имеет то же самое значение, и взвешивание не просто выполнить. Поэтому эти сенсоры не обеспечивают непрерывный отклик. Как это случается, было установлено, что для этих электронного языка или электронного носа изготовление объектов остается сложным и очень часто остается дефект на одной из чувствительных зон. Поэтому производимый этим сенсором отклик будет искажен, и если взвешивание не возможно (чувствительные зоны независимы друг от друга), создаваемая картина будет трудна для интерпретирования.

Кроме того, сенсоры типа электронного носа, создающие непрерывные сигналы на основании оптического считывания, были описаны Όί Ыа1а1е е1 а1. (2009) §еп8от8 апб Лс1иа1от8 В 142:412-7. Эти сенсоры содержат слой чувствительных красителей, покрытый проницаемыми полимерами. Реакция красителей после диффузии анализируемых газообразных составов в полимер записывается затем с использованием камеры. Непрерывность отклика обеспечивается в этом случае свойствами диффузного слоя, а не непосредственно рецепторами. Этот процесс остается ограниченным реакционной способностью красителей в ответ на газообразные составы. Поэтому процесс не применим к анализу сложных молекул, которые не диффундируют через полимеры. Кроме того, поскольку слой чувствительных красителей заключен под диффузионным слоем, а именно под полимерами, то не происходит прямого взаимодействия между рецепторами сенсора и образцом, поскольку требуется полимерный барьер для действия сенсора.

Поэтому необходимо предоставить сенсоры типа электронного носа или электронного языка для более общего применения, в частности пригодные для создания непрерывного отклика.

Краткое изложение сущности изобретения

Настоящее изобретение, в частности, является результатом неожиданного обнаружения авторами того, что сенсоры электронного языка или электронного носа, содержащие подложку на некоторых участках, или чувствительные зоны, на которых прикреплены смеси двух различных рецепторов в различных отношениях, демонстрируют профили эмиссии сигналов, причем упомянутые сигналы, образуются

- 1 028768 взаимодействием составляющих образца, приведенного в контакт с рецепторами сенсора, посредством различных чувствительных зон, которые являются нелинейными и достаточно сложными, чтобы быть характеристикой данного состава.

Нелинейность сигнала указывает на то, что количество полученной информации больше, чем то, которое было бы получено от чувствительных зон, составленных из чистых рецепторов.

Среди прочего увеличение числа чувствительных зон позволяет стремиться, по существу, к непрерывному профилю эмиссии сигнала, что позволяет успешно регистрировать и устранять любые дефектные чувствительные зоны.

Наконец, использование смесей небольшого количества различных рецепторов позволяет создавать большое число различных чувствительных зон, что является экономически выгодным, поскольку это ограничивает затраты, связанные с разработкой различных рецепторов.

Настоящее изобретение, таким образом, относится к сенсору электронного языка или электронного носа для анализа образца или для регистрации по меньшей мере одного целевого объекта, содержащему подложку на одной поверхности, которая представляет собой множество чувствительных зон, каждая содержащая по меньшей мере один рецептор, причем для каждой чувствительной зоны возможно испускание измеряемого сигнала, генерируемого взаимодействием по меньшей мере одной составляющей образца или по меньшей мере одного целевого объекта по меньшей мере с одним рецептором, причем сенсор отличается тем, что он содержит по меньшей мере три чувствительные зоны, которые отличаются друг от друга посредством их соответствующих составов рецепторов, причем по меньшей мере одна из чувствительных зон содержит смесь по меньшей мере двух различных или неидентичных рецепторов, и другие две чувствительные зоны, каждая, содержит по меньшей мере один из этих двух рецепторов.

Как будет с очевидностью ясно специалистам в данной области техники, сенсор в соответствии с изобретением, в частности, применим для осуществления электронного языка, в частности, в контексте анализа образцов жидких сред, или электронного носа, в частности, в контексте анализа образцов газообразных сред.

Таким образом, настоящее изобретение также относится к применению сенсора, как определено выше, для анализа образца.

Настоящее изобретение также относится к способу для анализа образца, в котором сенсор, как определено выше, приводится в контакт с образцом; сигналы, испускаемые чувствительными зонами сенсора, измеряются;

сигналы, измеренные на предыдущем этапе, сравниваются с сигналами, созданными независимо чувствительными зонами того же самого сенсора или второго подобного сенсора, вслед за приведением в контакт по меньшей мере с одним другим образцом;

проанализированный образец описывается.

Настоящее изобретение также относится к использованию сенсора, как определено выше, для определения состава рецептора из смеси рецепторов для покрытия трехмерной структуры, предназначенной для взаимодействия или не взаимодействия по меньшей мере с одним целевым объектом.

Настоящее изобретение также относится к способу для приготовления трехмерной структуры, покрытой смесью рецепторов, предназначенных для взаимодействия или не взаимодействия по меньшей мере с одним целевым объектом, содержащему приведение в контакт целевого объекта с сенсором, как определено выше;

идентификацию чувствительной зоны сенсора, испускающего сигнал, интенсивность которого является показательной для сходства с целевым объектом, которое может быть сильным или слабым, подобно желаемому сходству трехмерной структуры, покрытой смесью рецепторов для целевого объекта;

возможное повторение этих двух этапов для других целевых объектов, если это необходимо; покрытие трехмерной структуры смесью рецепторов, имеющей состав рецепторов, подобный таковому для идентифицированной чувствительной зоны.

Рецептор.

В данном случае следует понимать, что рецептор является соединением, которое может быть любого химического типа, пригодного для взаимодействия, отдельно или в сборке, с одним или несколькими другими рецепторами в пределах смеси, так, чтобы сформировать сборку рецепторов с одной или несколькими составляющими образца или с целевым объектом. Здесь следует понимать, что рецептор также может быть обозначен как элемент или определитель для распознавания, или для связывания с одной или несколькими составляющими образца, или с целевым объектом. Предпочтительно рецепторы в соответствии с изобретением отличаются друг от друга в соответствии по меньшей мере с одной физико-химической характеристикой, такой как, с одной стороны, гидрофильность или гидрофобность и, с другой стороны, электронная плотность, полярность или заряд. Кроме того, другая структура или параметры конфигурации могут отличать их: таким образом, рецепторы могут отличаться друг от друга в соответствии с наличием вторичных структур, таких как спирали или листы, или, в другом случае, быть в стереоизомерном соотношении друг с другом.

Таким образом, со структурной точки зрения рецепторы в соответствии с изобретением могут быть: простыми молекулами, в частности 1000Да, или меньше, такими как ионы, металлические комплек- 2 028768 сы, органические соединения, в частности металлоорганические соединения, аминокислоты, пептиды, моносахариды, олигосахариды, нуклеотиды или олигонуклеотиды; или сложные молекулы, в частности, больше чем 1000Да, такие как полипептиды или протеины, которые могут быть гликозилированы, полисахариды, липиды, ДНК, РНК или органические полимеры.

Рецепторы в соответствии с изобретением могут также составлять молекулярные кирпичи, сборка которых в пределах смеси, в частности, комбинаторного типа, приводит к молекулярной конструкции, которая взаимодействует с одной или несколькими составляющими образца или с мишенью. Сборки рецепторов этого типа, в частности, описаны в Суеба с1 а1. (2007) СагЬойубга1е Кекеагсй 342:448-459; Όί Οίαηνίηαοηζο е1 а1. (2010) Вюотдашс и Мебюша1 СйетЩгу Ьейетк 20:2718-2721; Вгекее е1 а1. (2010) Сйет. Соттип. 46:7516-7518; Вгекее е1 а1. (2011) 8та11 7:2027-2031; или также ЩоИспбеп апб С1ошп§ет, (2006) Вюсопщда1е Сйет. 17:958-966.

Предпочтительно рецепторы в соответствии с изобретением имеют размер меньше чем 1000000 Да.

Здесь следует понимать, что рецепторы в соответствии с изобретением могут быть независимыми друг от друга или, иначе, связаны друг с другом молекулярными связями, в частности ковалентными связями. Когда рецепторы связаны с друг другом, их ассоциация может сформировать макромолекулу, которая использует различные центры взаимодействия с составляющими образца, и эти центры соответствуют рецепторам в соответствии с изобретением.

Чувствительная зона.

Чувствительная зона в соответствии с изобретением представляет собой участок подложки, способной к испусканию сигнала, образованного взаимодействием между одной или несколькими составляющими образца с рецепторами, которые она содержит.

Такая чувствительная зона занимает площадь или объем на подложке, которая может иметь варьирующуюся топологию и варьирующуюся форму. Таким образом, она может быть плоской или иметь рельеф, то есть рецепторы прикрепляются непосредственно к подложке или занимают объем, расположенный выше поверхности, таким образом, оказываясь распределенными в трех измерениях. Кроме того, чувствительная зона в соответствии с изобретением может принимать любую форму и может, в частности, быть круглой или многоугольной, в частности может иметь форму параллелепипеда. Чувствительная зона в соответствии с изобретением может также быть отделена от или присоединена по меньшей мере к одной другой чувствительной зоне. Предпочтительно все чувствительные зоны сенсора имеют одну и ту же площадь, ту же самую топологию и ту же самую форму. В частности, предпочтительно чувствительные зоны в соответствии с изобретением имеют плоскую топологию и круговую форму. Также предпочтительно площадь чувствительной зоны в соответствии с изобретением составляет приблизительно от 0,25 мкм² до 1 мм². Кроме того, толщина чувствительной зоны предпочтительно будет между 0,5 нм и 100 мкм.

Приведение в контакт образца с сенсором в соответствии с изобретением вызывает эмиссию некоторых измеримых сигналов, по меньшей мере один сигнал для каждой из чувствительных зон, таким образом формируя профиль сигнала, который характеризует образец. Как будет ясно специалистам в данной области техники, увеличение числа чувствительных зон поэтому делает возможным увеличение разрешения измеримых профилей сигнала.

Таким образом, предпочтительно сенсор в соответствии с изобретением может содержать по меньшей мере 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 15, 20, 25, 50, 100, 500, 1000, 10000, 100000 или 1000000 чувствительных зон в соответствии с изобретением. Также предпочтительно сенсор в соответствии с изобретением может содержать меньше чем 10000000, 1000000, 100000, 10000, 5000, 1000, 500, 100, 50 или 25 чувствительных зон в соответствии с изобретением.

Поверхностная плотность рецепторов позволяет модулировать интенсивность измеряемого сигнала.

Поверхностная плотность рецептора в пределах чувствительной зоны дается числом рецепторов, включенных в чувствительную зону, относящуюся к площади, которую эта же самая чувствительная зона занимает на подложке. Когда некоторые неидентичные рецепторы присутствуют в чувствительной зоне, то оказывается возможным задавать соответствующие поверхностные плотности каждого из неидентичных рецепторов и также поверхностную плотность набора рецепторов. Поверхностная плотность рецептора может быть однородной по всей чувствительной зоне или может быть варьирующейся. Когда она является варьирующейся, рецепторы могут быть распределены в соответствии с градиентами поверхностной плотности, например, как функция направлений в плоскости, задаваемой поверхностью подложки. Предпочтительно поверхностная плотность набора рецепторов в пределах чувствительной зоны составляет от 10⁸ до 10¹⁵ рецепторов/мм². Предпочтительно все чувствительные зоны сенсора имеют однородные и, по существу, подобные поверхностные плотности набора рецепторов, которые в них содержатся.

Кроме того, увеличение число неидентичных чувствительных зон позволяет также увеличить чувствительность сенсора, умножая возможные взаимодействия между составляющими образца и чувствительными зонами; это также позволяет увеличить разнообразие профилей сигнала и поэтому характеризовать большее число различных составляющих в пределах анализируемого образца. Кроме того, увеличение числа неидентичных чувствительных зон позволяет увеличить непрерывность профиля сигналов,

- 3 028768 испускаемых чувствительными зонами сенсора, что позволяет точно определить и устранить дефектные чувствительные зоны, создающие несоответствующие блоки информации.

Предпочтительно сенсор в соответствии с изобретением содержит по меньшей мере 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 15, 20, 25, 50 или 100 различных или неидентичных рецепторов, которые могут также быть описаны как различные типы рецепторов или как рецепторы различной природы. Также предпочтительно сенсор в соответствии с изобретением содержит самое большее 1000, 100, 50, 25 или 10 различных или неидентичных рецепторов. Одна и та же чувствительная зона в соответствии с изобретением может содержать единственный рецептор или между 2 и 20 различными или неидентичными рецепторами.

Как будет с очевидностью понято специалистами в данной области техники, каждый рецептор или тип рецептора предпочтительно присутствует как некоторые копии в чувствительной зоне в соответствии с изобретением. Таким образом, в качестве примера, когда чувствительная зона упоминается как содержащая два различных рецептора, она предпочтительно содержит несколько копий каждого из различных рецепторов, в частности, с предварительно заданными поверхностными плотностями. Аналогично, когда указано, что чувствительная зона содержит только один тип рецептора, это означает, что она может содержать несколько копий единственного рецептора или типа рецептора.

Предпочтительно в сенсоре в соответствии с изобретением по меньшей мере одна из чувствительных зон содержит по меньшей мере 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 или 10 различных или неидентичных рецепторов.

Кроме того, в одном предпочтительном варианте реализации в соответствии с изобретением множество чувствительных зон сенсора, в частности по меньшей мере 3, 5, 10 или 100 чувствительных зон, каждая, содержит смеси по меньшей мере 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 или 10 различных или неидентичных рецепторов и различные или неидентичные рецепторы одни и те же в каждой смеси и отличаются друг от друга в отношении соответствующих пропорций различных или неидентичных рецепторов, которые они содержат. Иначе говоря, сенсор содержит множество чувствительных зон, в частности по меньшей мере 3, 5, 10 или 100, из которых каждая имеет различные пропорции, по меньшей мере 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 или 10 неидентичных рецепторов, которые присутствуют в каждой из чувствительных зон множества чувствительных зон.

Таким образом, в одном предпочтительном варианте реализации изобретения сенсор в соответствии с изобретением содержит η неидентичных рецепторов (п - целое число, большее единицы), и чувствительные зоны содержат смеси этих η неидентичных рецепторов в варьирующихся пропорциях.

В конкретном случае, когда п=2, может быть, например, 6 различных чувствительных зон, имеющих однородные и равные друг другу поверхностные плотности набора рецепторов, которые они содержат, со следующими пропорциями двух рассматриваемых рецепторов А и В: А 0% В 100%; А 20% В 80%; А 40% В 60%; А 60% В 40%; А 80% В 20%; А 100% В 0%, причем выражаемые здесь проценты означают количество рассматриваемого рецептора в чувствительной зоне относительно общего количества рецепторов в чувствительной зоне. Последовательные увеличения на 20% пропорции рецептора А обозначается как приращения. В этом случае приращение является постоянным, но также допустимы непостоянные приращения, например 0, 10, 20, 30, 50, 70, 80, 90, 100% для А, при изменении до 100% для В.

В более общем смысле можно рассмотреть в соответствии с изобретением к чувствительных зон, в пределах которых процентная пропорция первого рецептора в смеси двух рецепторов изменяется в приращениях 100/(к-1), причем поверхностная плотность набора рецепторов предпочтительно идентична для каждой чувствительной зоны.

Таким образом, в предпочтительном варианте реализации изобретения, в соответствии с которым сенсор содержит η неидентичных рецепторов (η - целое число, большее единицы), и чувствительные зоны содержат смеси этих η неидентичных рецепторов в варьирующихся пропорциях, предпочтительное число (к) чувствительных зон, которые предоставляются как функция приращения ί (выраженная в процентах) составляет к=((100/1)+п-1)!/(п-1)!(100/1)!), когда 100/ί является целым числом и η<(100/ί)+1, и к=п^Л(100/1)/(100/1)! когда η>(100/ί)+1.

Уменьшение значения приращения увеличивает непрерывность и разрешение профиля сигнала. Кроме того, это позволяет получить сигналы, которые очень близки один другому или даже отчасти избыточны, и в результате корректировать или даже взвешивать возможные дефектные чувствительные зоны. Предпочтительно приращение будет составлять 50, 33, 20, 10, 5, 4, 3, 2, 1, 0,5, 0,4, 0,3, 0,2 или 0,1%.

Обнаружение дефектных чувствительных зон возможно, в частности, посредством сравнения сигналов, испускаемых чувствительной зоной, функциональные возможности которой желательно оценить, с сигналами, испускаемыми чувствительными зонами, которые имеют подобный состав. Таким образом, в одном конкретном варианте реализации процессов в соответствии с изобретением эти процессы также содержат этап проверки функциональных возможностей чувствительных зон сенсора, то есть их не дефектности, посредством сравнения сигнала, испускаемого чувствительной зоной, с сигналом, испускаемым по меньшей мере двумя другими чувствительными зонами, в частности чувствительными зонами с составом, подобным таковому, для которого желательно проверить функциональные возможности. В качестве примера чувствительные зоны с подобным составом в целях изобретения для чувствительной зоны, функциональные возможности которой желательно оценить, будут теми, в которых соответствую- 4 028768 щие процентные содержания различных рецепторов на чувствительную зону, относящиеся к общему количеству рецепторов чувствительной зоны, предпочтительно отличаются меньше чем на 50, 33, 20, 10, 5, 2, 15, 0,5, 0,25 или 0,1% от таковых для чувствительной зоны, функциональные возможности которой желательно оценить. Предпочтительно чувствительная зона 1 будет рассматриваться как дефектная, если сигнал К1, испускаемый этой чувствительной зоной, отличается, по существу, от сигналов К2 и КЗ, испускаемых двумя чувствительными зонами с подобным составом. Например, зона будет рассматриваться как дефектная, если различие в минимальном абсолютном значении (|К1-К2|, |К1-К3|) составляет по меньшей мере в 50, 20, 10, 5, 4, 3 или в 2 раза больше, чем разность |К2-К3| между двумя сигналами К2 и КЗ. В другом примере будет возможно использовать относительную разность; в этом случае чувствительная зона 1 будет рассматриваться как дефектная, если минимум (2|К1-К2|/(К1+К2), 2|К1К3|/(К1+К3)) составляет по меньшей мере в 50, 20, 10, 5, 4, 3 или в 2 раза больше, чем относительная разность 2|К2-К3|/(К2+К3). Другие определения дефектных чувствительных зон легко смогут представить себе специалисты в данной области техники.

Сигналы, полученные от чувствительных зон, содержащих смеси неидентичных рецепторов, позволяют получить больше не избыточных блоков информации о составляющих образца, чем сигналы, полученные от чувствительных зон, если каждая содержит только идентичные рецепторы. Преимущественно то, что эта нелинейность сигналов, полученных с использованием сенсоров в соответствии с изобретением, может быть достигнута с использованием ограниченного числа различных рецепторов, что является источником сохранения денег.

В другом предпочтительном варианте реализации сенсор в соответствии с изобретением содержит, по меньшей мере, настолько много чувствительных зон, содержащих рецептор единственного типа, насколько имеется различных рецепторов в сенсоре, причем каждый из различных рецепторов сенсора соответственно включены в каждую из чувствительных зон, содержащих рецептор единственного типа.

Рецепторы прикрепляются к подложке в соответствии с изобретением посредством любой соответствующей методики. Например, можно представить себе простую адсорбцию, электростатические взаимодействия или ковалентное сращивание. В качестве примера, когда твердая подложка является стеклянной, будет предпочтительно использовать рецепторы или прекурсоры рецептора типа кремневодорода, которые позволяют выполнить сращивание на поверхность стекла; когда твердая подложка сделана из золота, или содержит выполненную из золота часть, то будет предпочтительно использовать прекурсоры рецептора, или рецепторы, содержащие свойства тиола, который легко связывается с металлом. Также возможно связать рецепторы в полимерных матрицах, помещенных на поверхность подложки.

Предпочтительно прикрепление рецепторов к подложке выполняется с использованием прекурсоров рецептора, структура которых, по существу, не отличается от рецептора (функция, позволяющая взаимодействие, может, в частности, быть защищенной в соответствии с требованиями изготовления), или с использованием самих рецепторов, если их природа это позволяет.

Сигнал.

В целях изобретения термин сигнал служит для обозначения физического явления. Сигнал считается измеримым, когда возможно определить его присутствие или его отсутствие и/или когда возможно его количественно оценить.

Сигнал в соответствии с изобретением образуется после приведения образца в контакт по меньшей мере с одной чувствительной зоной сенсора; его происхождение обусловлено взаимодействием по меньшей мере между одним рецептором, присутствующим в пределах этой чувствительной зоны, и по меньшей мере одной составляющей образца. Взаимодействие обычно соответствует формированию связи по меньшей мере между одним рецептором и по меньшей мере одной составляющей образца, причем связь может быть сильной или слабой и при этом быть обратимой. В соответствии с изобретением испускаемый сигнал измеряется для каждой чувствительной зоны в целом. Однако, если это необходимо, в одном предпочтительном варианте реализации изобретения измеряются сигналы, испускаемые всеми чувствительными зонами.

Сигнал измерим в конечной точке или в режиме реального времени. Предпочтительно сигнал в соответствии с изобретением измеряется в режиме реального времени. Выражение реальное время означает, что сигнал производится и измеряется, по существу, в момент, когда происходит взаимодействие между рецептором и составляющей образца. Преимущественно то, что предоставляемое в реальном времени измерение сигнала представляет собой дополнительный параметр, который дополнительно увеличивает информацию, предоставляемую сенсором в соответствии с изобретением, добавляя временной и нелинейный параметр к сигналам.

Также предпочтительно, измеряемый сигнал является массового типа, механического, акустического, электрического или оптического типа. В зависимости от природы сигнала в соответствии с изобретением он может, в частности, быть измерен посредством оптической микроскопии, микроскопии флюоресценции, конфокальной микроскопии, посредством поверхностного плазмонного резонанса, с помощью резонирующего зеркала, посредством измерения импеданса, с помощью кварцевых микровесов, с помощью кантилевера или посредством измерения поглощения света.

Предпочтительно сенсор позволяет непосредственно обнаруживать сигнал. Таким образом, напри- 5 028768 мер, когда сигнал измеряется посредством поверхностного плазмонного резонанса, подходящее средство обнаружения соответствует системам для оптического считывания поверхностного плазмонного резонанса. Эти системы известны; они обычно объединяют источник света, например светоизлучающий диод (ΤΕΌ), чтобы вызвать возбуждение плазмонов, и камеру на основе прибора с зарядовой связью (ССЭ) для записи сигнала, произведенного плазмонным резонансом. В этом отношении особенно предпочтительно, чтобы сигнал в соответствии с изобретением обнаруживался в режиме визуального отображения. Как хорошо известно специалистам в данной области техники, режим визуального отображения заключается в обнаружении вариаций сигнала всех пикселей, составляющих изображение используемой ССЭ камеры, тогда как сам многоточечный режим заключается в задании или в предварительном задании, областей изображения, то есть ряда пикселей, из которых средние из полученных сигналов отражают средний сигнал области выбранного изображения.

Подложка.

Подложка в соответствии с изобретением состоит из материала, подходящего для измерения сигнала.

Предпочтительно в сенсоре в соответствии с изобретением рецепторы прикрепляются к подложке, которая преобразовывает сигнал, образованный взаимодействием составляющей среды с чувствительной зоной, то есть которая передает образованный сигнал с помощью сигнала другой природы, который является показательным для нее.

Когда сенсор предназначается для анализа образца посредством поверхностного плазмонного резонанса, твердая подложка является подходящей для возбуждения плазмонов и для распространения затухающей волны в ее поверхность. Преимущественно то, что подложка представляет собой прозрачный материал, например стекло, покрытое металлическим слоем, в частности золотом, в частности, 10-100 нм толщиной и, более конкретно, толщиной 50 нм.

Подложка в соответствии с изобретением может, в частности, состоять из стекла; из кремния; из органического полимерного материала; в частности акрилата, ΡΌΜδ, СОС, РЕЕК, или быть нитроцеллюлозного типа; из металлического материала, в частности серебра, золота или платины; из проводящего материала на основе графита, в частности из стекловидного углерода, графита, графена, наноструктуры на основе графита, или быть алмазного типа или комбинацией по меньшей мере двух из этих материалов.

Образец.

Образец в соответствии с изобретением может быть любого типа. Это предпочтительно флюид и более предпочтительно образец жидкой среды или газообразной среды.

Это может быть, в частности:

биологический образец, например образец крови, плазмы, сыворотки, цереброспинального флюида, мочи, стула, синовиального флюида, спермы, вагинальных секреций, оральных секреций, дыхательных проб, происходящих, в частности, из легких, носа или горла, гноя, асцитного флюида, или проб кожных или конъюнктивальных сывороточных флюидов;

образец пищи, возможно помещенный в суспензию, происходящую, в частности, из пищевых продуктов, который может быть сырьем, приготовленным или готовым из компонентов пищи, из специй, из готовых блюд, или из напитков;

водный образец, например, после обработки воды или из системы водоснабжения; образец почвы;

газовый или воздушный образец, например образец окружающего воздуха или воздуха из системы кондиционирования или выдохнутого воздуха.

Образец может быть подвергнут предварительной обработке. Обработка может быть физической, химической или биологической; это может, в частности, быть извлечение, фильтрация, растворение или концентрирование; это может также быть придание растворимости, размалывание, испарение или взвешивание в суспензию, в частности, в случае изначально твердого образца. Обработка может также соответствовать добавлению по меньшей мере одного маркера сигнала к пробе, то есть состава, который испускает дополнительный сигнал, или который может предоставить, способствовать или усилить производство сигнала чувствительными зонами. Маркер сигнала может связываться с составляющими образца; это может быть, например, флуоресцентная, люминесцентная или радиоактивная молекула.

Обработка может также соответствовать добавлению к образцу внутреннего управления, то есть состав, концентрация и/или композиция которого известны.

В соответствии с определенными выше использованием и процессом сигналы, испускаемые чувствительной зоной(-ами), приведенной в контакт с образцом, предпочтительно измеряются или записываются, в частности, как функция времени контакта между образцом и сенсором в соответствии с изобретением.

Целевой объект.

Целевой объект в соответствии с изобретением может быть любого типа. Это может предпочтительно быть бактерия, эукариотическая клетка, вирус, протеин, липид, сахар, нуклеиновая кислота, летучие или нелетучие органические соединения или неорганические соединения, например металлы. С функциональной точки зрения целевой объект может быть, в частности, лекарством, гормоном, цитоки- 6 028768 ном или иначе клеточным рецептором.

Сходство, которое здесь считается синонимом авидитету, чувствительной зоны для целевого объекта оценивается на основе сигнала, испускаемого чувствительной зоной. Например, когда интенсивность сигнала зависит от сходства чувствительной зоны для целевого объекта, сильный сигнал будет показателен для сильного сходства, тогда как слабый сигнал будет показателен для слабого сходства, что составляет два главных отыскиваемых сходства.

Действительно, будет возможно отыскать трехмерные структуры, которые имеют сильное сходство по меньшей мере с одним первым целевым объектом, и в то же самое время не связывая по меньшей мере с одним вторым целевым объектом.

Анализ.

Анализ в соответствии с изобретением может, в частности, быть нацелен на регистрацию и/или на количественную оценку одной или нескольких составляющих образца. Кроме того, анализ в соответствии с изобретением может также быть нацелен на описание, категоризацию или классификацию образцов в соответствии с двумя или несколькими заданными классами, например на классификацию образца биологического происхождения, как являющегося здоровым или злокачественным, или еще в соответствии с типом патологического состояния, таким как рак, который он отображает, или образца пищевого происхождения, как являющегося удовлетворительным или неудовлетворительным. В этом контексте будет возможно действовать посредством сравнения, используя контрольные образцы, которые будут содержать, например, составляющую в чистом состоянии или которые будут репрезентативными для определяемых классов.

Таким образом, в одном предпочтительном варианте реализации процесса в соответствии с изобретением сенсор, как определено выше, приводится в контакт с образцом; сигналы, испускаемые чувствительными зонами сенсора, измеряются;

сигналы, измеренные на предыдущем этапе, сравниваются с сигналами, созданными независимо чувствительными зонами того же самого сенсора, или второго подобного сенсора вслед за приведением в контакт по меньшей мере с одним контрольным образцом;

проанализированный образец описывается относительно по меньшей мере одного контрольного образца.

Кроме того, анализ в соответствии с изобретением может также быть нацелен на категоризацию или классификацию образцов в соответствии с двумя или несколькими не заданными заранее классами. Таким образом, в другом предпочтительном варианте реализации процесса в соответствии с изобретением сенсор, как определено выше, или множество подобных сенсоров, как определено выше, приводится в контакт с множеством образцов;

сигналы, испускаемые чувствительными зонами сенсора(-ов) для каждого образца, измеряются;

сигналы, измеренные для каждого образца, сравниваются друг с другом;

каждый образец категоризируется относительно всех проанализированных образцов.

Этапы сравнения и последующего описания, определенные выше, могут требовать этапа контролируемого или неконтролируемого изучения. Это изучение может быть легко выполнено специалистами в области электронных языков и носов, кто может, в частности, использовать как основу обычные методики, такие как, в частности, описанную Кип е! а1. (2000) ΙΕΕΕ Тгапкасйопз оп Райет Апа1у818 апб МасЫпе йЛеПщепсе 22. 4-37. В качестве примера можно отметить основной компонентный анализ (РСА), искусственные нейронные сети (Титег апб Мадап, ор. С11.) или машинное разделение методом опорных векторов (δΥΜδ), в частности, описанный Сойек апб Уаршк (1995) МасЫпе Ееагшпд 20:273-297), и который недавно успешно использовался для ДНК чипов, как описано Вго\\п е! а1. (2000) Ргос. ЫаЙ. Асаб. δα. И8А 97:262-261.

Трехмерная структура.

Здесь следует понимать, что трехмерная структура в соответствии с изобретением это, в частности, частица, более конкретно, наночастица, то есть частица, имеющая по меньшей мере одно нанометровое измерение, в частности от 1 до 999 нм, или микрочастица, то есть частица, имеющая по меньшей мере одно микрометрическое измерение, в частности от 1 до 999 мкм. Трехмерная структура в соответствии с изобретением может, в частности, быть углеродной нанотрубкой, графеном, дендримером, пузырьком, мицеллой, липосомой, полимером, нанокристаллом, нанонитью, магнитными частицами, или, иначе, пористыми частицами. Такие трехмерные структуры, которые хорошо известны специалистам в данной области техники, используются, в частности, как лекарство, например, для связывания патологических мишеней.

Трехмерная структура покрыта рецепторами в соответствии с изобретением, так, чтобы иметь возможность взаимодействия по меньшей мере с одним целевым объектом. Предпочтительно трехмерная структура в соответствии с изобретением покрыта смесью рецепторов, сборка которых, в частности, комбинаторного типа, приводит к молекулярной конструкции, которая взаимодействует с мишенью, такой, как описана в О)еба е! а1. (2007) СагЬойубга1е Кекеагсй 342:448-459; Όί С1апутсеп/о е! а1. (2010) Вю- 7 028768 огдатс апй МеЙ1С1па1 СЬет151гу Ьейегк 20:2118-2121; Вгекее е! а1. (2010) СЬет. Соттип. 46:7516-7518; Вгекее е! а1. (2011) §та11 7:2027-2031; ог еке \Уо1Гепйеп апй С1отпдег, (2006) ВюсопщдаЮ СЬет.17:958966.

Изобретение будет дополнительно объяснено посредством следующих чертежей и примеров, которые не являются ограничивающими.

Краткое описание чертежей

Фиг. 1 изображает получение и использование сенсора в соответствии с изобретением. Кратко, осаждения девяти смесей лактозы (ВВ 1) и сульфатированной лактозы (ВВ 2) в различных пропорциях (0, 10, 20, 30, 50, 70, 80, 90 и 100% для ВВ 1) сделаны на участках подложки, состоящей из призмы, покрытой золотом, чтобы сформировать чувствительные зоны. Сенсор, сформированный таким образом, помещен в клетку, которая позволяет циркулировать различным растворам, приводимым в контакт с сенсором. Отражательная способность сенсора измеряется в виде сенсограммы, полученной поверхностной плазмонной резонансной визуализацией (δΡΚί) с использованием излучающего диода и ССЭ камеры.

Фиг. 2 - эволюция отражательной способности сенсора по изобретению (у - ось в %), измеренная поверхностной плазмонной резонансной визуализацией как функция концентрации Егу1Ьгша спЧадаШ 1есйп (ЕСЬ) (х - ось в наномолях), помещенного в присутствии сенсора.

Фиг. 3 - различная непрерывная эволюция профилей, полученная соответственно для ЕСЬ (200 наномолей), СХСЬ12-а (100 наномолей), СХСЬ12-у (100 наномолей) и ΙΡΝ-γ (25 наномолей) с сенсором по изобретению. Эти профили представляют отражательную способность (х - ось в %) как функцию пропорции из ВВ 1, содержащегося в участках подложки, показанной на фиг. 1.

Фиг. 4 - непрерывная эволюция профилей ЕСЬ+СХСЬ12-а смеси и те, которые соответствуют соответственно для ЕСЬ и СХСЬ12-а по одному.

Фиг. 5 - трехмерные модели непрерывной эволюции профилей, как функция времени контакта с сенсором, полученные соответственно для одного ЕСЬ (слева сверху), для одного СХСЬ12-а (справа сверху) и для ЕСЬ+СХСЬ12-а смеси.

Фиг. 6 - непрерывные профили эволюции, полученные для смесей пищи, а именно для молока сои (фиг. 6А), молока коровы (фиг. 6В) и рисового молока (фиг. 6С).

Фиг. 7 - отражательная способность, измеренная поверхностной плазмонной резонансной визуализацией (у - ось в %) для чувствительных зон сенсора в соответствии с изобретением, каждая отображает смесь лактозы (ВВ 1) и сульфатированной лактозы (ВВ 2) в различных пропорциях (0, 10, 20, 30, 50, 70, 80, 90 и 100% для ВВ 1) (х - ось) в присутствие интерферона гамма Ό136 (IΡNд^136).

Фиг. 8 - наночастица, покрытая смесью из 10% ВВ 1/90% ВВ2 (слева), и наночастица, покрытая смесью 90% ВВ 1/10% ВВ2 (справа).

Фиг. 9 - результат измерения δΡΚί на 10% ВВ 1 графике взаимодействия ΙΡ^Ό136, помещенного в присутствии наночастиц золота, действующих с двумя типами покрытий: 10%-ный ВВ 1 или 90%-ный ВВ 1. Этот эффект зависит от концентрации наночастиц.

Фиг. 10 - опробование 1ЖдЭ136 посредством анализа ЕЬ1§А на антителе антиинтерферона. 1Р%дЭ136 предварительно инкубирован с наночастицами золота, действующими с двумя типами покрытий: 10%-ный ВВ 1 или 90%-ный ВВ 1. 1Р%дЭ136. концентрация надосадочной жидкости затем оценивается посредством испытания ЕЬРЗА.

Описание предпочтительных вариантов воплощения

Пример 1. Сенсор, чувствительные зоны которого состоят из смесей 2 рецепторов.

1) Изготовление сенсора.

Две простые молекулы использовались как строительные кирпичи (ВВ), чтобы создать сенсор, содержащий подложку, размещающую несколько чувствительных зон, объединяющих варьирующиеся пропорции рецепторов: лактоза (ВВ 1) и сульфатированная лактоза (ВВ 2). Девять смесей с отношениями [ВВ1]/([ВВ1]+[ВВ2]) 0, 10, 20, 30, 15, 50, 70, 80, 90 и 100% были приготовлены при постоянной полной концентрации в 20 мкмоль. Смеси затем были осаждены на подложке, сформированной золотой поверхностью призмы, используемой для поверхностной плазмонной резонансной визуализации (δΡΚί) и поддерживались в контакте с поверхностью призмы в течение ночи. Сформированный таким образом чип затем был вымыт с этанолом и затем высушен в потоке Ν₂.

Следовательно, после самосборки мог быть получен сенсор, содержащий девять чувствительных зон, каждая имеющая различные пропорции ВВ 1 и ВВ 2, как указано на фиг. 1. Этот сенсор затем был использован для анализа среды, содержащей единственный протеин, посредством δΡΚί.

2) Анализ контрольной среды, содержащей единственный протеин.

Анализ протеиновой среды был выполнен в тефлоновой ячейке 10 мл, соединенной с дегазатором и с перистальтическим насосом. Были введены 500 мл протеиновой среды. Используемый рабочий буферный раствор содержал 10 ммолей ΗЕΡЕδ, 150 ммолей №С1, 0,005% Твин 20, 2 ммоля МдС1₂ при рН 7,4 и был отфильтрован и дегазирован перед использованием. Все эксперименты были выполнены при окружающей температуре с потоком 100 мл/мин. Перед каждой инъекцией протеина использовался бычий

- 8 028768 сывороточный альбумин для блокировки открытой золотой поверхности, чтобы избежать неопределенных взаимодействий.

Были протестированы четыре протеина, которые связываются с сахаром: ЕгуХЬгша сгМадаШ 1есйи (ЕСЬ), α и γ изоформы СХСЬ12 хемокин и провоспалительный цитокин интерферон-γ (ΙΡΝ-γ). Эти протеины могут быть классифицированы в двух группах в соответствии с их способностью связаться с сахаридными цепочками: ЕСЬ представляет собой лектин, который связывается с галактозой, тогда как две формы СХСЬ12 и также ΙΡΝ-γ связываются с гепаран сульфатом.

Практически ЕСЬ использовался вначале для тестирования сенсора при нескольких концентрациях (200 нмолей, 400 нмолей, 800 нмолей и 1,6 мкмолей). Была установлена кривая калибровки (см. фиг. 2). Эта кривая имеет Лэнгмюровский профиль адсорбции, который подтверждает, что система работает правильно как сенсор с К_с=300+/-150 нмолей.

В течение предварительных тестов две различные концентрации использовались для других протеинов (100 и 200 нмолей для СХСЬ12 изоформ и 25 и 50 нмолей для ΙΡΝ-γ), чтобы выбрать концентрации, при которых испускаемые сигналы были сопоставимы. Наконец, концентрации, которые были выбраны, следующие: 200 нмолей ЕСЬ, 100 нмолей СХСЬ12-а, 100 нмолей СХСБ-12-γ и 25 нмолей ΙΡΝ-γ. Следует также отметить, что после каждого анализа протеина сенсор был восстановлен, используя соответствующие растворы. С этой целью различные растворы были протестированы, чтобы идентифицировать раствор, подходящий для каждого протеина. Растворы с 0,02 моль ΝαΟΗ для ЕСЬ, 1 моль ΝαΟ для СХСЬ12-а и 1%-ный 8Ό8 для СХСБ-12-γ и ΙΡΝ-γ были, таким образом, сохранены, поскольку они позволяют полную регенерацию сенсора без его повреждения. Чистые протеины при выбранных концентрациях были последовательно введены в сенсоры, причем осаждения смесей на подложку сенсора затем зажигались с различными уровнями яркости. Эти изображения были записаны и затем преобразованы в ряд сенсограмм.

Удивительно то, что авторы наблюдали, что для данного протеина отражательная способность зависела от состава ВВ чувствительных зон, как видно из фиг. 3. В частности, наблюдалось, что отклик различных смесей ВВ не есть простое линейное добавление к отклику чистых рецепторов. Это нелинейное поведение поэтому оправдывает апостериори использование различных чувствительных зон с варьирующимися пропорциями каждого из рецепторов, поскольку отклик каждой чувствительной зоны несет дополнительный блок информации. Кроме того, наблюдалось, что для данной чувствительной зоны интенсивность отклика зависит от введенного протеина, что указывает на то, что сенсор по-разному откликается на каждый протеин.

Для иллюстрации индивидуального поведения каждого протеина значения отражательной способности, измеренные за одну минуту до конца введения протеина, были представлены как функция пропорции ВВ 1 в смесях (фиг. 3). Интересно, что отличительный профиль в виде непрерывного профиля эволюции может быть интерполирован для каждого протеина. Авторы имели возможность продемонстрировать, что для данного протеина профиль, по существу, сохранялся независимо от концентрации протеина, причем интенсивность сигнала при этом конечно варьировалась как функция концентрации.

Следовательно, такие сенсоры могут быть использованы не только для различения и идентификации протеинов, но также и в целях количественной оценки. Кроме того, непрерывное поведение отклика этих сенсоров на протеин предоставляет существенное и важное преимущество по сравнению с наборами данных, полученных с обычными сенсорами электронного носа и электронного языка. Это так, поскольку для каждого из непрерывных профилей эволюции, сигналы одного рецептора коррелируют с другими, не нормальные сигналы могут быть исключены, тем самым, позволяя выполнять более точную и более корректную идентификацию аналита.

Подробнее, профиль ЕСЬ с максимумом сигнала при 70% ВВ 1 полностью отличается от других с максимумами сигнала при 10% ВВ 1, указывая на то, что, как ожидается, ЕСЬ имеет большее сходство с чувствительными зонами подложки, которые богаты лактозой. И наоборот, протеины, которые связываются с сульфатом гепарана, имеют большее сходство с чувствительными зонами, богатыми сульфатированной лактозой ВВ 2. Следовательно, ЕСЬ можно легко отличить от других. Более преимущественно, α изоформа СХСЬ12 дает непрерывный профиль эволюции, который относительно отличный от полученных для СХСБ12-·,' или ΙΡΝ-γ. Действительно, для СХСЬ12-а, отражательная способность фактически нулевая, когда пропорция ВВ 1 составляет 50% или больше, тогда как для СХСБ12-·,' или ΙΡΝ-γ она намного выше. Более полный анализ непрерывного профиля эволюции, представленного на фиг. 3, показывает, что при той же самой концентрации СХСБ12-·,' имеет намного большее сходство с чувствительными зонами, чем СХСЬ12-а. Таким образом, тогда как с СХСЬ12-а при 100 нмолях чувствительная зона сенсора не демонстрирует отражательную способность большую чем 1,35%, сигнал в 2,30% достигается с СХСЬ12^.

Хотя легко понять, что ЕСЬ можно отличить от других протеинов, используя сенсор, следует отметить, что два изоформа СХСЬ12, которые являются идентичными в их областях 1-68, отличаются лучше, чем СХСБ12--,' относительно ΙΡΝ-γ.

Однако с этим первым поколением сенсора, содержащим 9 чувствительных зон, имеющих различ- 9 028768 ные пропорции 2-х рецепторов, оказывается невозможным отличить СХСЬ12-у и ΙΡΝ-γ несмотря на различие в интенсивности сигнала. В этом отношении авторы предсказывают, что сенсоры, приготовленные из дополнительных рецепторов, чтобы создавать большее разнообразие на уровне чувствительных зон, должны позволить отличить связанные сульфатом гепарана протеины с подобными, но неидентичными зарядовыми топологиями.

3) Применение к анализу сложных сред.

Главные применения технологии электронного носа и электронного языка относятся к тестированию и анализу сложных сред. Для тестирования эффективности вышеупомянутого сенсора для анализа сред авторы протестировали его со смесью двух протеинов: ЕСЬ (200 наномолей) и СХСЬ12-а (100 нмолей) (смесь 1) и также пищевыми смесями, такими как молоко сои, молоко коровы или молоко риса.

Полученный непрерывный профиль эволюции представлен на фиг. 4, сопровождаемый профилями, полученными для двух чистых протеинов, для сравнения. Этот начальный результат демонстрирует, что сенсор чувствителен к смеси, и что он способен к различению смеси от чистых протеинов. Фактически, даже наблюдается, что профиль смеси двух протеинов близок к простому добавлению профилей чистых протеинов. Это предполагает, что фактически нет никакого кооперативного взаимодействия между протеинами, адсорбируемыми на чувствительных зонах сенсора. Главное преимущество этого свойства заключается в том, что оно позволяет регистрировать и количественно оценивать смеси на основе соответствующих профилей отдельных компонентов смеси посредством простого линейного разложения.

Кроме того, будет преимущественно использовать выгоду адсорбции в реальном времени и кинетику десорбции, полученную посредством 8РК1 Эта дополнительная информация могла добавить другой вариант различения различных протеинов в добавление к непрерывной эволюции профилей. В качестве иллюстрации на фиг. 5 показана временная эволюция профиля распознавания смеси ЕСЬ+СХСЬ12-а в трех измерениях.

Кроме того, чтобы сделать лучшее сравнение отклика электронного языка относительно трех типов образцов пищи, молока сои, молока коровы и молока риса, профиль был произведен для каждого образца. Этот профиль отображает отражательную способность после 6 мин полоскания как функция отношения чувствительных зон лактоза/сульфатированная лактоза (Ь/8Ь) (фиг. 6) . Очень легко может быть подтверждено, что для молока сои (фиг. 6А) имеется сильное сходство с несколькими чувствительными зонами, богатыми сульфатированной лактозой, включая чистую сульфатированную лактозу, 90%-ный 8Ь, 80%-ный 8Ь, 70%-ный 8Ь, 60%-ный 8Ь и 50%-ный 8Ь. С другой стороны, для ИНТ молока (фиг. 6В) имеется сильное сходство только с 2-мя чувствительными зонами, чистая сульфатированная лактоза и 90%-ный 8Ь. Это показывает, что электронный язык способен к дифференциации этих двух продуктов. Что касается молока риса (фиг. 6С), профиль полностью отличается, поскольку наибольшее сходство получено с чувствительной зоной, составленной из чистой лактозы. Эти результаты показывают, что электронный язык эффективен для анализа и различения сложных образцов. Кроме того, профиль, полученный для каждого образца, можно рассматривать как признак для их идентификации.

Пример 2. Способ выбора соответственной комбинаторной поверхности.

Использование декорированных наночастиц (ΝΡ) в качестве терапевтического агента - предмет широких исследований. Некоторые авторы при этом описывают системы, которые имеют определенную эффективность. Среди используемых покрытий можно отметить: (ί) определенные лиганды, такие как антитела, например, которые взаимодействуют непосредственно с их мишенью, молекула с молекулой, или, (ίί) разработанные совсем недавно покрытия, составленные из малых молекул (Вотетап е! а1. (2008)

I. Ат. Сйет. 8ос. 130: 6896-6897; Вагат-Ρίηΐο е! а1. (2009) 15 Вюсоищда!е Сйет. 20:1497-1502; ВагатΡίηΐο е! а1. (2010) 8та11 6: 1044-1050; Ке1е е! а1. (2005) I. Ат. Сйет. 8ос. 127: 10132-10133) или из сборки малых молекул, которые отдельно, сами по себе, не имеют вполне определенных биологических свойств (Оуеба е! а1.(2007) СагЬойубга!е Кекеатсй 342: 448-459; Όί Оашапсеп/о е! а1. (2010) Вюотдашс & Мебю1па1 Сйет181ту Ье!!ет8 20: 2718-2721; Вгекее е! а1. (2010) Сйет. Соттип. 46: 7516-7518; Вгекее е! а1. (2011) 8та11 7: 2027-2031 или также \Уо1Гепбеп апб С1ошп§ет, (2006) Вюсопщда!е Сйет. 17: 958-966)), но которые создают определенные свойства, когда они осаждаются на поверхности из наночастиц.

Эти последние сборки традиционно производятся комбинаторно: определенные наборы основных кирпичей смешиваются и затем объединяются с наночастицами. Выбор этих смесей не обязательно рационален, поскольку соответствующие структуры в конце концов идентифицируются анализом активности каждого типа для ΝΡ.

Поэтому это означает, что для нахождения активных покрытий на основе библиотек составов не обязательно наличие биологической активности, но необходимо изготовить большое количество ΝΡ, которые имеют покрытия, следующие из комбинаторных смесей. Анализ биологической активности этих ΝΡ может позволить регистрировать те, которые из них являются активными смесями. В результате этого имеется очень низкое отношение между числом различных приготовленных ΝΡ и числом активных ΝΡ.

Для более успешного выявления этих смесей и поэтому для снижения числа неактивных изготовленных ΝΡ было бы предпочтительно иметь возможность быстро оценить активность смесей основных

- 10 028768 кирпичей, формирующих рецептор в формате, более благоприятном для быстрого высокопроизводительного анализа.

В этом контексте авторы неожиданно показали, что активность поверхности, составленной из смеси рецепторов на 2-мерной (2Ό) подложке, остается очень подобной таковой для наночастиц, покрытых той же самой смесью.

Таким образом, авторы предлагают оценивать активность наночастиц, или в более общем смысле, трехмерные структуры, имеющие на их поверхности смесь составов, формирующих рецептор, посредством теста на 2Ό сенсоре, имеющем определенное число чувствительных зон, например, в форме пятен, каждое из которых является показательным для смеси в двух конкретных пропорциях начальных составов. Целевой объект, который может быть протеином или микроорганизмом, например, затем приводится в контакт с этими сенсорами, и взаимодействия измеряются посредством δΡΚί, например. Интенсивность взаимодействий, измеренная между целевым объектом и различными чувствительными зонами, показательна для составов смеси, выбираемой для производства покрытия трехмерных структур, таких как ΝΡ. Аналогично, если предпочтительно избежать взаимодействия, предпочтительно выбирается состав смеси, подобный таковому для чувствительной зоны, демонстрирующей некоторые взаимодействия или отсутствие взаимодействий с заданной мишенью.

Поэтому авторы предлагают объединить с комбинаторной продукцией покрытий трехмерных структур, в частности нанообъектов или микрообъектов типа ΝΡ, дендримеров или липосом, этап 2Ό анализа, используя сенсор в соответствии с изобретением, очень подходящий для быстрой оценки поверхностных свойств. Сохранение 2Ό-3Ό свойств позволяет, таким образом, предварительно выбрать активные поверхности, тем самым, делая разработку будущих лекарств намного более быстрой и менее дорогой.

Описание принципа.

1) Сенсор прежде всего создан, как обозначено в примере 1, посредством приготовления чувствительных зон, каждая состоящая из смеси с определенной пропорцией формирующих рецепторных основных кирпичей, а именно девять смесей с отношениями [ВВ1]/([ВВ1]+[ВВ2]) 0, 10, 20, 30, 50, 70, 80, 90 и 100%, при постоянной полной концентрации в 20 мкмолей, причем ВВ 1 отображает лактозу и ВВ 2 отображает сульфатированную лактозу.

2) Сходство чувствительных зон для мишени, в этом случае гамма интерферон Ό136 (ΙΡΝ§ Ό136), затем измеряется в данном случае посредством δΡΚί в соответствии с режимами примера 1.

3) Выбирается чувствительная зона(-ы), предоставляющая наилучшее сходство. В данном случае соответственная чувствительная зона для ΙΡΝ§ Ό136 протеина состоит из смеси 10% ВВ 1/90% ВВ 2 (фиг. 7). Чувствительная зона, соответствующая смеси 90% ВВ 1/10% ВВ 2, была выбрана как негативный контроль.

4) Приготавливаются ΝΡ, которые являются частицами золота, покрытыми смесями, подобными идентифицированным (фиг. 8). Размер наночастиц составляет 20 нм.

5) Сходство приготовленных ΝΡ для целевого объекта проверяется посредством обычных биохимических тестов, в этом случае посредством δΡΚί (фиг. 9) или посредством ΕΟδΑ (фиг. 10).

Посредством δΡΚί ясно наблюдается, что ΝΡ с соответствующим покрытием (10% ВВ1) вызывает уменьшение сигнала, который зависит от концентрации ΝΡ; с другой стороны, отрицательный контроль ΝΡ (90% ВВ1) не вызывает какой-либо вариации сигнала в целом.

Результаты ΕΜδΑ подтверждают, что сходство с целевым объектом чувствительной зоны, состоящей из смеси рецепторов на 2-мерной подложке, остается очень подобным таковому для наночастицы, покрытой той же самой смесью.

Кроме того, процесс того же самого типа, от этапа 1 до 5, может быть выполнен на нескольких целевых объектах; например, если желательно связать частицу с первым целевым объектом А, не связываясь со вторым целевым объектом В.

Claims

ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ

1. Сенсор для электронного носа или электронного языка для анализа образца или для обнаружения по меньшей мере одного целевого объекта, содержащий подложку на одной поверхности, на которой имеется множество чувствительных зон, каждая из которых содержит по меньшей мере один рецептор, причем для каждой чувствительной зоны имеется возможность испускать измеряемый сигнал, образованный взаимодействием по меньшей мере одной составляющей образца или по меньшей мере одним целевым объектом по меньшей мере с одним рецептором, отличающийся тем, что сенсор содержит по меньшей мере три чувствительные зоны, которые отличаются друг от друга посредством их соответствующих составов рецептора, причем по меньшей мере одна из чувствительных зон содержит смесь по меньшей мере из двух различных рецепторов, и другие две чувствительные зоны, каждая, содержат по меньшей мере один из этих двух рецепторов.
2. Сенсор по п.1, содержащий множество чувствительных зон, каждая из которых содержит смесь по меньшей мере двух различных рецепторов, причем различные рецепторы те же самые в каждой смеси,

- 11 028768 и которые отличаются друг от друга в отношении соответствующих пропорций содержащихся в них различных рецепторов.
3. Сенсор по п.1 или 2, в котором по меньшей мере одна из чувствительных зон содержит смесь по меньшей мере трех различных рецепторов.
4. Сенсор по любому из пп.1-3, содержащий множество чувствительных зон, каждая из которых содержит смесь по меньшей мере трех различных рецепторов, причем различные рецепторы те же самые в каждой смеси, и которые отличаются друг от друга в отношении соответствующих пропорций содержащихся в них различных рецепторов.
5. Сенсор по любому из пп.1-4, содержащий, по меньшей мере, столько же чувствительных зон, содержащих один тип рецептора, сколько имеется различных рецепторов в сенсоре, причем каждый из различных рецепторов сенсора соответственно включен в каждую из чувствительных зон, содержащих один тип рецептора, при этом каждая чувствительная зона содержит по меньшей мере один рецептор.
6. Сенсор по любому из пп.1-5, содержащий достаточное количество чувствительных зон для профиля испускаемых всеми зонами сигналов для идентификации присутствия по меньшей мере одной дефектной чувствительной зоны, при этом чувствительная зона будет считаться дефектной, если сигнал, испускаемый этой чувствительной зоной, существенно отличается от сигналов, испускаемых по меньшей мере двумя чувствительными зонами аналогичной смеси.
7. Применение сенсора по п.1 в качестве электронного языка для анализа образцов жидких сред или в качестве электронного носа для анализа образцов газообразных сред.
8. Способ анализа образца путем использования сенсора по п.1, содержащий этапы, на которых приводят сенсор в контакт с образцом;

измеряют сигналы, испускаемые чувствительными зонами сенсора;

сравнивают сигналы, измеренные на предыдущем этапе, с сигналами, созданными независимо каждой чувствительной зоной того же сенсора или второго подобного сенсора, вслед за приведением в контакт по меньшей мере с одним другим образцом;

описывают проанализированный образец.
9. Способ по п.8, в котором сенсор, как определено выше, приводят в контакт с образцом; измеряют сигналы, испускаемые чувствительными зонами сенсора;

сравнивают сигналы, измеренные на предыдущем этапе, с сигналами, образованными независимо чувствительными зонами того же самого сенсора или второго подобного сенсора, вслед за приведением в контакт по меньшей мере с одним контрольным образцом;

описывают проанализированный образец относительно по меньшей мере одного контрольного образца.
10. Способ по п.8, в котором сенсор, как определено выше, или множество подобных сенсоров, как определено выше, приводят в контакт с множеством образцов;

измеряют сигналы, испускаемые чувствительными зонами сенсора/ов для каждого образца; сравнивают сигналы, измеренные для каждого образца, друг с другом; каждый образец категоризируют относительно всех анализируемых образцов.
11. Способ по любому из пп.8-10, содержащий этап проверки функциональных возможностей чувствительных зон сенсора посредством сравнения сигнала, испускаемого чувствительной зоной, с сигналом, испускаемым по меньшей мере двумя другими чувствительными зонами.
12. Применение сенсора по любому из пп.1-6 для определения состава рецептора из смеси рецепторов для покрытия трехмерной структуры, чтобы сформировать сборку комбинаторного типа, имеющую молекулярную конструкцию, предназначенную для взаимодействия по меньшей мере с одним целевым объектом.
13. Способ приготовления трехмерной структуры, покрытой смесью рецепторов, чтобы сформировать сборку комбинаторного типа, имеющую молекулярную конструкцию, предназначенную для взаимодействия по меньшей мере с одним целевым объектом путем использования сенсора по п.1, содержащий этапы, на которых приводят в контакт целевой объект с сенсором;

идентифицируют чувствительную зону сенсора, испускающего сигнал, интенсивность которого является показательной для сходства целевого объекта, подобного желаемому сходству трехмерной структуры, покрытой смесью рецепторов для мишени;

покрывают трехмерную структуру смесью рецепторов, имеющих состав, подобный таковому для идентифицированной чувствительной зоны.
14. Способ по п.13, содержащий этап проверки функциональных возможностей чувствительных зон посредством сравнения сигнала, испускаемого каждой чувствительной зоной, с сигналом, испускаемым по меньшей мере двумя другими чувствительными зонами.