WO2023287325A1 - Способ мультиспектрального зондирования для диагностики биологических объектов - Google Patents
Способ мультиспектрального зондирования для диагностики биологических объектов Download PDFInfo
- Publication number
- WO2023287325A1 WO2023287325A1 PCT/RU2022/050216 RU2022050216W WO2023287325A1 WO 2023287325 A1 WO2023287325 A1 WO 2023287325A1 RU 2022050216 W RU2022050216 W RU 2022050216W WO 2023287325 A1 WO2023287325 A1 WO 2023287325A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- solution
- radiation
- spectral
- spectra
- carried out
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 239000000835 fiber Substances 0.000 claims abstract description 22
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 19
- 239000001963 growth medium Substances 0.000 claims abstract description 17
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims abstract description 17
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 10
- 239000002609 medium Substances 0.000 claims abstract description 6
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 22
- 210000002257 embryonic structure Anatomy 0.000 claims description 21
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 14
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 11
- 239000006166 lysate Substances 0.000 claims description 8
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000000411 transmission spectrum Methods 0.000 claims description 7
- 239000012620 biological material Substances 0.000 claims description 6
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 claims description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 4
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 4
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 4
- 239000006285 cell suspension Substances 0.000 claims description 3
- 210000001082 somatic cell Anatomy 0.000 claims description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 8
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 4
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 13
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 10
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 10
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 9
- 210000001161 mammalian embryo Anatomy 0.000 description 8
- 239000000427 antigen Substances 0.000 description 7
- 102000036639 antigens Human genes 0.000 description 7
- 108091007433 antigens Proteins 0.000 description 7
- 230000035935 pregnancy Effects 0.000 description 6
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 5
- 239000000306 component Substances 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 4
- 238000000338 in vitro Methods 0.000 description 4
- 238000002513 implantation Methods 0.000 description 3
- 208000034702 Multiple pregnancies Diseases 0.000 description 2
- 238000001069 Raman spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 206010000210 abortion Diseases 0.000 description 2
- 231100000176 abortion Toxicity 0.000 description 2
- 239000012491 analyte Substances 0.000 description 2
- 208000036878 aneuploidy Diseases 0.000 description 2
- 230000000890 antigenic effect Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 102000009027 Albumins Human genes 0.000 description 1
- 108010088751 Albumins Proteins 0.000 description 1
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 1
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003322 aneuploid effect Effects 0.000 description 1
- 231100001075 aneuploidy Toxicity 0.000 description 1
- 239000007864 aqueous solution Substances 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 210000002459 blastocyst Anatomy 0.000 description 1
- 239000012503 blood component Substances 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 201000003511 ectopic pregnancy Diseases 0.000 description 1
- 230000013020 embryo development Effects 0.000 description 1
- 230000032692 embryo implantation Effects 0.000 description 1
- 238000002641 enzyme replacement therapy Methods 0.000 description 1
- 230000035558 fertility Effects 0.000 description 1
- 230000004720 fertilization Effects 0.000 description 1
- 210000002458 fetal heart Anatomy 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000003018 immunoassay Methods 0.000 description 1
- 230000000984 immunochemical effect Effects 0.000 description 1
- 238000011534 incubation Methods 0.000 description 1
- 239000012678 infectious agent Substances 0.000 description 1
- 230000036512 infertility Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000004949 mass spectrometry Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 239000002105 nanoparticle Substances 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 244000052769 pathogen Species 0.000 description 1
- 230000001717 pathogenic effect Effects 0.000 description 1
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000002285 radioactive effect Effects 0.000 description 1
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 description 1
- 230000001850 reproductive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000009774 resonance method Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 238000002198 surface plasmon resonance spectroscopy Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12M—APPARATUS FOR ENZYMOLOGY OR MICROBIOLOGY; APPARATUS FOR CULTURING MICROORGANISMS FOR PRODUCING BIOMASS, FOR GROWING CELLS OR FOR OBTAINING FERMENTATION OR METABOLIC PRODUCTS, i.e. BIOREACTORS OR FERMENTERS
- C12M1/00—Apparatus for enzymology or microbiology
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
- G01N21/49—Scattering, i.e. diffuse reflection within a body or fluid
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
Definitions
- the invention relates to the fields of biotechnology, medicine, molecular analytical chemistry, pharmacology, methods of diagnostic research and can be used in the analysis of the quality of food industry products, in detecting the presence of analyzed antibodies and antigens in the test sample to account for immune complexes, in reproductive biology and many others applications, for example, in the development of express methods for counting immune complexes, for the direct detection of antibodies and antigens, as well as a variety of biomolecules and their conjugates.
- serodiagnostic tools is largely based on the development of the concept of biosensors - portable devices attracting with their mobility, availability, low cost and intended for screening of biologically important components, including antibodies.
- Optical registration methods as well as electrochemical ones, mainly detect immune complexes using secondary antibodies labeled with nanoparticles.
- Patent RU 2527699 discloses a method for creating a biological sensor based on the use of surface plasmon resonance.
- the method allows real-time analysis of interactions by recording the properties and changes in the properties of the test substance on the matrix.
- This method has the possibility of label-free biodetection, that is, without the use of radioactive or fluorescent labels.
- the disadvantages of the plasmon resonance method are the complexity of creating a multilayer structure for selective chemical interaction only with certain biological molecules of the analyte.
- Patent RU2315313 discloses a method by which the determination of autoantibodies is carried out by changing the oscillation frequency of a piezoelectric resonator based on volumetric acoustic waves.
- the disadvantage of this method is the complexity, multi-stage and duration of the analysis.
- the task to be solved by the claimed solution is to eliminate the shortcomings identified in the prior art.
- the technical result of the claimed invention is the creation of a method for assessing the quality, biochemical parameters, for example, gametes and embryos, predicting their functional characteristics, which allow using both according to the transport scheme and in the reproduction laboratory (in point of saga) without the need for sample preparation and special requirements for personnel, will effectively select gametes and embryos for in vitro use or transfer to the uterine cavity, prevent the development of complications such as multiple pregnancies and significantly reduce the frequency of abortion in the first trimester, as well as increase the effectiveness of assisted reproduction programs, with high accuracy , will allow you to determine the presence of antibodies in biological material, determine the interaction of antigen molecules with diagnostic sera and further communication after interaction, measure the dispersion of the refractive index, blood serum, the results of which can indicate call for some diseases, since this is directly related to changes in blood components, for example, with the concentration of albumin and the appearance of its conjugated forms.
- the multispectral sounding method for diagnosing biological objects based on the spectral analysis of the environment including the steps in which the analyzed solution containing the culture medium is prepared, the prepared solution is fed into the chipped microstructural fiber located in the holder, after filling the chipped microstructural fiber analyzed solution, radiation from the source is introduced, which is adjusted, ensuring the passage of radiation from the source through the focusing lens, the analyzed solution, the collecting lens into the receiver, the spectral array is recorded in the receiver, the resulting spectral array is divided into groups in accordance with the target feature of the analyzed solution, mathematical processing of the spectral array, on the basis of the data obtained after the mathematical processing of the spectral array, the characteristics of the analyzed solution are determined, while Sounding is carried out in a wide range of wavelengths from 180 pt to 10000 pt, microstructural chiried fiber, consists of a hollow core and a structural shell, the diameters of which vary from the center to the perip
- the curture medium contains gametes and embryos, or lysates of cell suspensions from them, or lysates of somatic cells from the natural microenvironment gametes and embryos, or biological materials with antibodies or blood serum solution to measure the dispersion of the refractive index.
- Multispectral sounding of biological objects is carried out both in static and dynamic real-time modes.
- the transmission of radiation through a chirped microstructural fiber greatly increases the optical path length, which makes it possible to multiply the number of interactions of radiation with the analyzed solution.
- the processing of the spectral array is carried out using intelligent systems of artificial neural networks to solve problems of classifying biological compounds, the input parameters of which are the spectra of an unfilled fiber, the spectra of the source, the spectra of the culture medium, water and diagnostic sera, into which, in the future, molecular compounds of the studied object, leading to a change in the transmission spectra.
- the figure shows the principle of implementing the method for determining the quality, biochemical parameters and functional characteristics of gametes and embryos.
- a multispectral sounding method for diagnosing biological objects based on the spectral analysis of the medium in which sounding is carried out in a wide wavelength range from 180 pt to 10000 pt, microstructural chiried fiber as a sensitive element, consisting of a hollow core and a structural shell, the diameters of which vary from the center to the periphery, filled, for example, with a culture medium in which gametes and embryos were located, or lysates of cell suspensions from them, or lysates of somatic cells from the natural microenvironment of gametes and embryos, or, for example, biological material with antibodies, determining the interaction of antigen molecules with diagnostic sera and their further connection after interaction, or filled, for example, with a solution of blood serum to measure the dispersion of the refractive index.
- Spectral analysis is carried out on the transmission spectra of the chiried microstructural fiber, and its architecture and geometry provide the maximum number of wavelengths and the width of the resulting maxima and minima. Due to the use of a chirped microstructural fiber as a sensitive element, the optical path length increases many times, which increases the number of interactions of radiation with matter. As a result, the obtained spectral characteristics of the studied samples, when compared, accurately reflect the minimum changes, for example, in the concentrations of individual components of solutions or in the refractive index.
- the data of the transmission spectral arrays of the multispectral sounding samples are used to construct a mathematical model and subsequently to create an artificial neural network that allows one to determine changes in the optical resonance spectra in chirped microstructural fibers associated both with a change in the refractive index of the introduced bioanalyte and the possibilistic chemical interaction of substances included in composition of the bioanalyte.
- the processing of the spectral array of measurement results is carried out using intelligent systems of artificial neural networks to solve problems of classifying biological compounds, the input parameters of which are, for example, the spectra of an unfilled fiber, the spectra of the source, the spectra of the culture medium, water and diagnostic sera, i.e. spectra of the medium, in which, in the future, molecular compounds of the object under study are placed, leading to a change in the transmission spectra - the output parameters of the system.
- the neural network is based on, for example, the MATLAB FUZZY LOGIC TOOLBOX package, which allows estimating the output parameters of the system with high probability and accuracy.
- the proposed method for effective highly sensitive diagnostics of biological objects due to multispectral probing of samples, both in static and real time, and the creation of an artificial neural network, makes it possible to determine changes in the optical resonance spectra in chirped microstructural fibers, which are associated both with a change in the refractive index of the introduced bioanalyte , and the probable chemical interaction of the substances that make up the bioanalyte.
- the information processing method is carried out by processing a spectral array of measurement results, using intelligent systems of artificial neural networks to solve problems of classifying biological compounds.
- Information about the object of study is presented in the form of a data array consisting of a set of spectra depending on the intensity of the wavelength, which is then processed by the MATLAB package.
- the neural network is based on the MATLAB FUZZY LOGIC TOOLBOX package, which allows estimating the output parameters of the system with high probability.
- the principle of probing relies on detecting spectral shifts of maxima and minima in the transmission spectrum of a hollow strand surrounded by a structural sheath of an optical fiber when the bioanalyte fills the fiber. These spectral features are associated with resonances that arise due to interference during the interaction of the radiation from the core and the structural shell, the dimensions of which are commensurate with the wavelengths of the source. This method studies the spectral positions of maxima and minima, as well as their changes and shifts, which are uniquely related to the characteristics of bioanalytes, such as the refractive index, absorption, scattering and transmission of the waveguide itself.
- an artificial neural network is built, which makes it possible to classify the studied bioanalytes with a high probability, which makes it possible to calculate the output signal by analyzing the set of input signals.
- an artificial neural network significant changes in the optical resonance spectra in chirped microstructural fibers were found, associated both with a change in the refractive index of the introduced bioanalyte and the probable chemical interaction of the substances that make up the bioanalyte.
- the possibility of using a probabilistic neural network made it possible to create systems for assessing the quality, biochemical parameters, for example, gametes and embryos, and predicting their functional characteristics, with a lower sensitivity limit to the concentration of dissolved components of the test sample up to 10-18 Mol/liter. Specific spectral patterns were obtained for each group of functionally different objects under study. The method provides high sensitivity. The studied objects of the same class are combined into groups that are similar in terms of the target feature.
- a culture medium containing gametes and embryos, lysates from gametes and embryos, as well as lysates from the cellular components of their natural microenvironment is used.
- Fig.1 The principle of implementation of the method for determining the quality, biochemical parameters and functional characteristics of gametes and embryos is shown in Fig.1.
- the solution 1 selected for analysis is fed into chirped microstructural fiber 2 located on the holder 3.
- radiation from the source 4 is introduced, the radiation is adjusted so that the radiation passes through the focusing lens 5 and the analyzed sample and, passing through the lens 6, is collected by the receiver 7.
- the spectra are recorded each sample. All spectra are divided into groups in accordance with the target feature of the objects under study and mathematical processing is carried out, in which the spectra are independent variables (inputs), and the target feature is a dependent variable (output parameter). Further, based on the spectra obtained, the resulting mathematical model is used for direct practical application and determination of the quality, biochemical parameters and functional characteristics of the test sample.
- Example 1 Prediction of outcomes at 12-14 weeks of pregnancy transfer of embryos into the uterine cavity.
- the embryos are cultured individually in microdroplets with a volume of 15-300 microliters in accordance with the manufacturer's instructions for the culture medium used.
- the duration of the embryo in the microdrop should be at least 2 hours.
- samples of the culture medium with a volume of 5-200 microliters are taken with a clean disposable pipette immediately before it is put into the catheter. On the obtained samples, a spectroscopic study is performed using a microstructural chirped fiber as a sensitive element.
- All obtained spectra are divided into two groups: a group with positive outcomes - samples of the used culture medium from embryos that have reached a healthy pregnancy at 12-14 weeks, a group with negative outcomes - samples of the used culture medium from embryos that, as a result of transfer to the uterine cavity did not give pregnancy, or the pregnancy was terminated before the period of 12-14 weeks, or the pathology of the embryo was detected during the examination at 12-14 weeks
- the spectra of samples of used culture medium from embryos that gave ectopic pregnancies are not used.
- the spectra of the samples are independent variables, and the outcomes are dependent.
- the resulting mathematical model is further used to predict the achievement of physiological pregnancy for a period of 12-14 weeks after the transfer of a specific embryo into the uterine cavity and selection of the embryo for transfer.
- the parameters of the functioning of the obtained model the level of false positive answers - 0.02, the level of true positive answers - 0.94, the level of false negative answers - 0.05, the level of true negative answers - 0.98, the prediction accuracy - 96.5%.
- Example 2 Effectively detect antibodies in a biomaterial.
- an aqueous solution of antigen molecules is taken and mixed with the test samples (in this example, these are sera samples, as well as control sera samples from the control group that have not previously been vaccinated and have no contact with the pathogen.
- Analyzed antibodies if they are present in the specified sample, interact with the specified antigen to form complexes containing the antigenic molecule - the analyzed antibody.To detect the presence of these complexes, to obtain an indicator of the presence of the analyzed antibodies in the specified sample, it is placed in a microstructural chirped fiber and multispectral probing is performed.
- Antigen-antibody complexes formed are detected in real time using a broadband radiation source.Analyzed antibodies, if present in test samples, selectively bind to analyte-specific antigenic molecules, resulting in a change in the position and shape of local maxima in the transmission spectrum of the sample. In control samples that do not contain analyzed antibodies, no specific reaction occurs and no change in the shape of local maxima in the transmission spectrum of the sample is observed.
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Immunology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Zoology (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области биотехнологии, медицины, молекулярной аналитической химии, фармакологии, в частности, к методам диагностических исследований. Описан способ мультиспектрального зондирования для диагностики биологических объектов на базе спектрального анализа среды. Способ включает в себя этапы подготовки анализируемого раствора с культуральной средой, его подачу в чипированное микроструктурное волокно, введение излучения от источника, которое юстируют, обеспечивая прохождение излучения от источника через фокусирующую линзу, анализируемый раствор и собирательную линзу, и регистрацию спектрального массива с последующей математической обработкой и определением характеристик анализируемого раствора. Зондирование осуществляют в широком диапазоне длин волн от 180 нм до 10000 нм. Изобретение расширяет арсенал способов зондирования в широком диапазоне волн для диагностики биологических объектов.
Description
Способ мультиспектрального зондирования для диагностики биологических объектов
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Изобретение относится к областям биотехнологий, медицины, молекулярной аналитической химии, фармакологии, к методам диагностических исследований и может быть использовано в анализе качества продуктов пищевой промышленности, в детектировании присутствия в исследуемом образце анализируемых антител и антигенов для учета иммунных комплексов, в репродуктивной биологии и многих других приложениях, например, в разработке экспресс способов учета иммунных комплексов, для прямой детекции антител и антигенов, а также множества биомолекул и их коньюгатов.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Из существующего уровня науки и техники известны способы определения качества и имплантационного потенциала эмбрионов с помощью пред имплантационного генетического тестирования на анеуплоидии, например: «Pre-implantation genetic testing: decisional factors to accept or decline among in vitro fertilization patients», J Assist Reprod Genet. 2018 Sep; 35(9): 1605-1612, Lamb с савт., с помощью покадровой съемки развития эмбрионов in vitro, например: «Deep learning as a predictive tool for fetal heart pregnancy following time-lapse incubation and blastocyst transfer», Hum Reprod. 2019 Jun 4;34(6):1011- 1018, с помощью масс-спектрометрического исследования использованной культуральной среды: «Prediction of embryo implantation potential by mass spectrometry fingerprinting of the culture medium» - Reproduction, Volume 145: Issue 5, Page(s): 453-462.
В медицине и ветеринарии разрабатывают экспресс системы определения антиген- антитело, [Nakano S., Tsukimura Т., Togawa T., Ohashi T., Kobayashi M., Takayama К., К obayashi Y., Abiko H , Satou M , Nakahata T. Rapid immunochromatographic detection of serum anti-a-galactosidase A antibodies in fabry patients after enzyme replacement therapy. 2015 PloSOne. V. 10, N° 6. P. e0128351]. Для выявления в биоматериале, как антигенов инфекционного агента, так и специфических антител к ним, используют иммунохимические тест-системы. Наиболее распространенными методиками традиционно остаются иммуноферментный анализ, иммунофлуоресцентный анализ, иммуноагглютинация. К недостаткам метода можно отнести необходимость использования иммунофлуоресцентной метки и видоспецифичных вторичных антител и многоэтапность выполнения анализа.
Совершенствование инструментальных средств серодиагностики в значительной степени опирается на развитие концепции биосенсоров - портативных устройств,
привлекающих своей мобильностью, доступностью, дешевизной и предназначенных для скрининга биологически важных компонентов, в т. ч. антител.
Недостатками, например, электрохимических биосенсоров является их температурная и временная нестабильность применяемых биохимических рецепторов, их высокой стоимостью, а также с необходимостью введения в анализируемый раствор дополнительных реагентов и сигналообразующих веществ.
Оптические методы регистрации, как и электрохимические, в основном детектируют иммунные комплексы с использованием вторичных антител, меченных наночастицами.
В патенте RU 2527699 раскрыт способ создания биологического сенсора на основе использования поверхностного плазмонного резонанса. Метод позволяет проводить анализ взаимодействий в режиме реального времени посредством регистрации свойств и изменений свойств исследуемого вещества на матрице. Данный метод обладает возможностью безметочного биодетектирования, то есть без использования радиоактивных или флуоресцентных меток. Недостатками метода плазмонного резонанса являются сложность создания многослойной структуры для избирательного химического взаимодействия только с определенными биологическими молекулами анализируемого вещества.
В патенте RU2315313 раскрыт способ, по которому определение аутоантител осуществляют по изменению частоты колебаний пьезокварцевого резонатора на основе объемно-акустических волн. Недостатком данного метода является трудоемкость, многоэтапность и длительность проведения анализа.
Наиболее близким к заявляемому изобретению является способ, при котором для селекции эмбрионов выполняют спектроскопию комбинационного рассеяния использованной культуральной среды: «Raman profiling of embryo culture medium to identify aneuploid and euploid embryos», Fertility and Sterility, Volume 111, ISSUE 4, P753- 762. el, April 01, 2019, Bo Liang с соавт.
Недостатком данного способа является отсутствие возможности прогнозирования функциональных характеристик исследуемых объектов, что является совершенно необходимым для принятия практически значимых решений.
РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Задачей, на решение которой направлено заявленное решение заключается в устранении недостатков, выявленных в предшествующем уровне техники.
Техническим результатом заявленного изобретения, является создание способа оценки качества, биохимических показателей, например, гамет и эмбрионов, прогнозирования их функциональных характеристик, которые позволяют использовать, как по транспортной схеме, так и в лаборатории репродукции (in point of саге) без необходимости пробоподготовки и специальных требований к персоналу, позволит эффективно осуществлять селекцию гамет и эмбрионов для использования in vitro или переноса в полость матки, предотвращать развитие таких осложнений, как многоплодные беременности и существенно сократить частоту прерывания беременности в первом триместре, а также повысить эффективность программ вспомогательной репродукции, с высокой точностью, позволит определять, наличие антител в биологическом материале, определять взаимодействие молекул антигена с диагностическими сыворотками и дальнейшую связь после взаимодействия, измерять дисперсию показателя преломления, сыворотки крови, результаты которых могут указывать на некоторые заболевания, так как это напрямую связано с изменениями компонентов крови, например, с концентрацией альбумина и появлением его спряженных форм.
Заявленный технический результат достигается благодаря тому, что способ мультиспектрального зондирования для диагностики биологических объектов на базе спектрального анализа среды, включающий этапы на которых подготавливают анализируемый раствор, содержащий культуральную среду, подготовленный раствор подают в чипированное микроструктурное волокно, расположенное в держателе, после заполнения чипированного микроструктурного волокна анализируемым раствором, вводится излучение от источника, которое юстируют, обеспечивая прохождение излучения от источника через фокусирующую линзу, анализируемый раствор, собирательную линзу в приемник, регистрируют спектральный массив в приемнике, полученный спектральный массив распределяют на группы в соответствии с целевым признаком анализируемого раствора, проводят математическую обработку спектрального массива, на основании полученных данных после математической обработки спектрального массива определяют характеристики анализируемого раствора, при этом зондирование осуществляют в широком диапазоне длин волн от 180 пт до 10000 пт, микроструктурное чириированное волокна, состоит из полой жилы и структурной оболочки, диаметры которой изменяются от центра к периферии.
В куртуральной среде находятся гаметы и эмбрионы, или лизаты клеточных суспензий из них, или лизаты соматических клеток из естественного микроокружения
гамет и эмбрионов, или биологические материалы с антителами или раствор сыворотки крови для измерения дисперсии показателя преломления.
Мультиспектральное зондирование биологических объектов, проводится как в статическом, так и в динамическом режиме реального времени.
Пропускание излучения через чирпированное микроструктурное волокно многократно увеличивает оптическую длину пути, что позволяет многократно увеличить число взаимодействий излучения с анализируемым раствором.
Обработку спектрального массива осуществляют, применяя интеллектуальные системы искусственных нейронных сетей для решения задач по классификации биологических соединений, входными параметрами которых являются, спектры незаполненного волокна, спектры источника, спектры культуральной среды, воды и диагностических сывороток, в которую, в дальнейшем, помещают молекулярные соединения изучаемого объекта, приводящие к изменению спектров пропускания.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
На фигуре представлен принцип реализации способа определения качества, биохимических показателей и функциональных характеристик гамет и эмбрионов.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ.
Способ мультиспектрального зондирования для диагностики биологических обьектов на базе спектрального анализа среды, в котором зондирование осуществляют в широком диапазоне длин волн от 180 пт до 10000 пт, микроструктурного чириированного волокна в качестве чувствительного элемента, состоящего из полой жилы и структурной оболочки, диаметры которой изменяются от центра к периферии, заполненного, например, культуральной средой, в которой находились, гаметы и эмбрионы, либо лизатов клеточных суспензий из них, либо лизатов соматических клеток из естественного микроокружения гамет и эмбрионов, или например, биологическим материалом с антителами, определяя взаимодействие молекул антигена с диагностическими сыворотками и дальнейшую их связь после взаимодействия, или заполненного, например раствором сыворотки крови для измерения дисперсии показателя преломления.
Спектральный анализ проводят по спектрам пропускания чириированного микроструктурного волокна, причем его архитектура и геометрия, обеспечивает максимальное количество длин волн и ширину получаемых максимумов и минимумов.
За счет использования чирпированного микроструктурного волокна в качестве чувствительного элемента многократно увеличивается оптическая длина пути, что увеличивается число взаимодействий излучения с веществом. В результате получаемые спектральные характеристики исследуемых образцов при их сравнении точно отражают минимальные изменения, например, концентраций отдельных компонентов растворов или показателя преломления. Данные спектральных массивов пропускания образцов мультиспектрального зондирования используют для построения математической модели и в дальнейшем для создания искусственной нейронной сети, позволяющей определять изменения спектров оптического резонанса в чирпированных микроструктурных волокнах, связанные как с изменением показателя преломления вводимого биоаналита, так и возможностным химическим взаимодействием веществ, входящих в состав биоаналита.
Обработку спектрального массива результатов измерений осуществляют, применяя интеллектуальные системы искусственных нейронных сетей для решения задач по классификации биологических соединений, входными параметрами которых являются, например, спектры незаполненного волокна, спектры источника, спектры культуральной среды, воды и диагностических сывороток, т.е. спектры среды, в которую, в дальнейшем, помещают молекулярные соединения изучаемого объекта, приводящие к изменению спектров пропускания - выходных параметров системы.
Нейронная сеть построена на базе, например, пакета MATLAB FUZZY LOGIC TOOLBOX, позволяющий с большой вероятностью и точностью оценивать выходные параметры системы.
Предложенный способ эффективной высоко чувствительной диагностики биологических объектов, за счет мультиспектрального зондирования образцов, как в статическом, так и в режиме реального времени и создание искусственной нейронной сети позволяет определять изменения спектров оптического резонанса в чирпированных микроструктурных волокнах, которые связанны как с изменением показателя преломления вводимого биоаналита, так и вероятным химическим взаимодействием веществ, входящих в состав биоаналита. Способ обработки информации осуществляют путем обработки спектрального массива результатов измерений, применяя интеллектуальные системы искусственных нейронных сетей для решения задач по классификации биологических соединений.
Информацию об объекте исследования представляют в виде массива данных, состоящих из набора спектров зависимости интенсивности от длины волны, которую затем обрабатывают пакетом MATLAB.
Нейронная сеть построена на базе пакета MATLAB FUZZY LOGIC TOOLBOX, позволяющая с большой вероятностью оценивать выходные параметры системы.
Кроме того, в режиме реального времени фиксировать химические реакции взаимодействия веществ со средой, т.е. способ работает как в статическом, так и динамическом режиме.
Принцип зондирования опирается на обнаружении спектральных сдвигов максимумов и минимумов в спектре передачи полой жилы, окруженной структурной оболочкой оптического волокна, когда биоаналит заполняет волокно. Эти спектральные особенности связаны с резонансами, которые возникают за счет интерференции при взаимодействии излучения жилы и структурной оболочки, размеры которых соизмеримы с длинами волн источника. В данном способе изучаются спектральные положения максимумов и минимумов, а также их изменения и сдвиги, которые однозначно связаны с характеристиками биоаналитов, таких как показатель преломления, поглощение, рассеяние и пропускание самого волновода. Исходя из полученных спектров проводится их статистическая обработка и строится математическая модель, позволяющая классифицировать и диагностировать состояние биологического объекта. Далее строится искусственная нейронная сеть, позволяющая с высокой вероятностью классифицировать исследуемые биоаналиты, которая позволяет вычислять выходной сигнал, анализируя совокупность входных сигналов. С помощью искусственной нейронной сети обнаружены существенные изменения спектров оптического резонанса в чирпированных микроструктурных волокнах, связанные как с изменением показателя преломления вводимого биоаналита, так и вероятным химическим взаимодействием веществ, входящих в состав биоаналита. Возможность использования вероятностной нейронной сети позволила создать системы оценки качества, биохимических показателей, например, гамет и эмбрионов, и прогнозирования их функциональных характеристик, с нижним пределом чувствительности к концентрации растворенных компонентов исследуемого образца до 10-18 Моль/литр. Получены специфические спектральные паттерны для каждой группы функционально отличающихся исследуемых объектов. Способ обеспечивает высокую чувствительность.
Исследуемые объекты одного класса объединяют в группы, сходные по целевому признаку. В качестве материала для исследования используют культуральную среду, содержащую гаметы и эмбрионы, лизаты из гамет и эмбрионов, а также лизаты из клеточных компонентов их естественного микроокружения. Принцип реализации способа определения качества, биохимических показателей и функциональных характеристик гамет и эмбрионов представлен на Фиг.1. Выбранный для анализа раствор 1 подают в чирпированное микроструктурное волокно 2, расположенное на держателе 3. После заполнения образцом вводится излучение от источника 4 юстируют, чтобы излучение проходило фокусирующую линзу 5 и анализируемый образец и, пройдя через линзу 6 собиралось приемником 7. Далее проводят регистрацию спектров каждого образца. Все спектры распределяют в группы в соответствии с целевым признаком исследуемых объектов и проводят математическую обработку, при которой спектры являются независимыми переменными (входящими), а целевой признак - зависимой переменной (выходящим параметром). Далее на основании полученных спектров полученную математическую модель, которую используют для непосредственного практического применения и определения качества, биохимических показателей и функциональных характеристик исследуемого образца.
Пример 1. Прогнозирование исходов на сроке 12-14 недель беременности переноса эмбрионов в полость матки. Для этого эмбрионы культивируют индивидуально в микрокаплях объемом 15-300 микролитров в соответствии с инструкцией производителя используемой культуральной среды. Длительность нахождения эмбриона в микрокапле должна составлять не менее 2 часов. Из микрокапли выбранного для переноса в полость матки эмбриона непосредственно перед его набором в катетер чистой одноразовой пипеткой отбирают образцы культуральной среды объемом 5-200 микролитров. На полученных образцах выполняют спектроскопическое исследование при помощи микроструктурного чирпированного волокна в качестве чувствительного элемента. Все полученные спектры разделяют на две группы: группа с позитивными исходами - образцы использованной культуральной среды от эмбрионов, которые достигли здоровой беременности на сроке 12-14 недель, группа с негативными исходами - образцы использованной культуральной среды от эмбрионов, которые в результате переноса в полость матки не дали беременности, либо беременность прервалась до срока 12-14 недель, либо была выявлена патология эмбриона на обследовании в 12-14 недель
Спектры образцов использованной культуральной среды от эмбрионов, давших внематочные беременности не используются. При построении математической модели
прогнозирования исходов переноса эмбриона в полость матки спектры образцов являются независимыми переменными, а исходы - зависимыми. Полученная математическая модель в дальнейшем используется для прогноза достижения физиологической беременности на сроке 12-14 недель после переноса конкретного эмбриона в полость матки и селекции эмбриона на перенос. Параметры функционирования полученной модели: уровень ложно положительных ответов - 0,02, уровень истинно положительных ответов - 0,94, уровень ложно отрицательных ответов - 0,05, уровень истинно отрицательных ответов - 0,98, точность прогнозирования - 96,5%.
Таким образом, благодаря использованию способа возможно эффективно осуществлять селекцию гамет и эмбрионов для использования in vitro и переноса в полость матки и предотвращать развитие таких осложнений, как многоплодные беременности и существенно сократить частоту прерывания беременности в первом триместре, а также повысить эффективность программ вспомогательной репродукции.
Пример 2. Эффективно детектировать антитела в биоматериале.
Для осуществления способа детекции антител в исследуемых образцах, согласно заявляемого изобретения берется водный раствор молекул антигена смешивается с исследуемыми образцами (в данном примере это образцы сывороток, а также контрольные образцы сывороток из контрольной группы, ранее не вакцинированных и не имеющих контактов с возбудителем. Анализируемые антитела, если они присутствуют в указанном образце, взаимодействуют с указанным антигеном с образованием комплексов, содержащих антигенную молекулу - анализируемое антитело. Для детекции присутствия указанных комплексов, с получением показателя присутствия анализируемых антител в указанном образце, его помещают в микроструктурное чирпированное волокно и осуществляют мультиспектральное зондирование. Детекцию образующихся комплексов антиген-антитело проводят в режиме реального времени, с использованием широкополосного источника излучения. Анализируемые антитела, если они содержатся в опытных образцах, избирательно связываются со специфическими для аналита антигенными молекулами, в результате чего происходит изменение положения и формы локальных максимумов в спектре пропускания образца. В контрольных образцах, не содержащих анализируемые антитела, специфической реакции не происходит и изменения формы локальных максимумов в спектре пропускания образца не наблюдается.
Claims
1. Способ мультиспектрального зондирования для диагностики биологических объектов на базе спектрального анализа среды, включающий этапы на которых подготавливают анализируемый раствор, содержащий культуральную среду, подготовленный раствор подают в чипированное микроструктурное волокно, расположенное в держателе, после заполнения чипированного микроструктурного волокна анализируемым раствором вводится излучение от источника, которое юстируют, обеспечивая прохождение излучения от источника через фокусирующую линзу, анализируемый раствор, собирательную линзу в приемник, регистрируют спектральный массив в приемнике, полученный спектральный массив распределяют на группы в соответствии с целевым признаком анализируемого раствора, проводят математическую обработку спектрального массива, на основании полученных данных после математической обработки спектрального массива определяют характеристики анализируемого раствора, при этом зондирование осуществляют в широком диапазоне длин волн от 180 пт до 10000 пт, микроструктурное чирпированное волокна, состоит из полой жилы и структурной оболочки, диаметры которой изменяются от центра к периферии.
2. Способ по п.1, в котором в куртуральной среде находятся гаметы и эмбрионы, или лизаты клеточных суспензий из них, или лизаты соматических клеток из естественного микроокружения гамет и эмбрионов, или биологические материалы с антителами или раствор сыворотки крови для измерения дисперсии показателя преломления.
3. Способ по п.1, в котором мультиспектральное зондирование биологических объектов, проводится как в статическом, так и в динамическом режиме реального времени.
4. Способ по п.1, в котором пропускание излучение через чирпированное микроструктурное волокно многократно увеличивает оптическую длину пути, что позволяет многократно увеличить число взаимодействий излучения с анализируемым раствором.
5. Способ по п.1, в котором обработку спектрального массива осуществляют, применяя интеллектуальные системы искусственных нейронных сетей для решения задач по классификации биологических соединений, входными параметрами которых
являются, спектры незаполненного волокна, спектры источника, спектры культуральной среды, воды и диагностических сывороток, в которую, в дальнейшем, помещают молекулярные соединения изучаемого объекта, приводящие к изменению спектров пропускания.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2021120634 | 2021-07-13 | ||
| RU2021120634A RU2021120634A (ru) | 2021-07-13 | Способ мультиспектрального зондирования для диагностики биологических объектов |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2023287325A1 true WO2023287325A1 (ru) | 2023-01-19 |
Family
ID=84919536
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/RU2022/050216 WO2023287325A1 (ru) | 2021-07-13 | 2022-07-07 | Способ мультиспектрального зондирования для диагностики биологических объектов |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| WO (1) | WO2023287325A1 (ru) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2234242C2 (ru) * | 2002-03-19 | 2004-08-20 | Федеральное государственное унитарное предприятие Научно-исследовательский институт "Полюс" | Способ определения состояния биологической ткани и диагностическая система для его реализации |
| RU2276790C2 (ru) * | 2000-10-03 | 2006-05-20 | Вбс-Джиномикс Байосайенс Рисерч Гмбх | Микроанализ на аллергены |
| RU2437106C2 (ru) * | 2009-12-29 | 2011-12-20 | Закрытое акционерное общество "Профотек" | Волоконно-оптический датчик тока |
| RU2606796C1 (ru) * | 2015-07-21 | 2017-01-10 | Общество с ограниченной ответственностью научно-производственное предприятие "Наноструктурная Технология Стекла" | Чирпированный микроструктурный волновод и способ его изготовления |
-
2022
- 2022-07-07 WO PCT/RU2022/050216 patent/WO2023287325A1/ru active Application Filing
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2276790C2 (ru) * | 2000-10-03 | 2006-05-20 | Вбс-Джиномикс Байосайенс Рисерч Гмбх | Микроанализ на аллергены |
| RU2234242C2 (ru) * | 2002-03-19 | 2004-08-20 | Федеральное государственное унитарное предприятие Научно-исследовательский институт "Полюс" | Способ определения состояния биологической ткани и диагностическая система для его реализации |
| RU2437106C2 (ru) * | 2009-12-29 | 2011-12-20 | Закрытое акционерное общество "Профотек" | Волоконно-оптический датчик тока |
| RU2606796C1 (ru) * | 2015-07-21 | 2017-01-10 | Общество с ограниченной ответственностью научно-производственное предприятие "Наноструктурная Технология Стекла" | Чирпированный микроструктурный волновод и способ его изготовления |
Non-Patent Citations (6)
| Title |
|---|
| "Issledovanie materialov metodom zondovoi mikroskopii v nanobiotekhnologii : Uchebnoe posobie [Investigation of Materials by Probe Microscopy in Nanobiotechnology]: Tutorial", 30 November 2018, RUSSIAN MINISTRY OF EDUCATION AND SCIENCE, OMSK STATE TECHNICAL UNIVERSITY., Russia, ISBN: 978-5-8149-2943-3, article V. V. DANSHINA, E. A. ROGACHEV: "2. APPLICATION OF THE METHOD OF SCANNING PROBE MICROSCOPY IN NANOBIOTECHNOLOGY", pages: 54 - 62, XP009543110 * |
| "Ultrafast Lasers for Industrial and Scientific Application. Product Catalogue 2015", 30 November 2014, LIGHT CONVERSION, article ANONYMOUS: "Orpheus-PS, Orpheus-twins", pages: 24, 25, XP009543111 * |
| DYACHKOV E. V.; KAZARYAN M. A.; OBKHODSKIY A. V.; OBKHODSKAYA E. V.; POPOV A. S.; SACHKOV V. I.: "Algorithm for Processing and Analysis of Raman Spectra using Neural Networks", BULLETIN OF THE LEBEDEV PHYSICS INSTITUTE., ALLERTON PRESS, NEW YORK, NY., US, vol. 45, no. 11, 15 December 2018 (2018-12-15), US , pages 331 - 333, XP036658611, ISSN: 1068-3356, DOI: 10.3103/S1068335618110015 * |
| LIN SHI-WEI, CHANG CHIH-HAN, LIN CHE-HSIN: "High-throughput Fluorescence Detections in Microfluidic Systems", GENOMIC MED BIOMARK HEALTH SCI, vol. 3, no. 1, 31 March 2011 (2011-03-31), pages 27 - 38, XP093025557, DOI: 10.1016/S2211-4254(11)60005-8 * |
| SHEKHONINA A. A.: "Osnovy optiki [Fundamentals of Optics]", KONSPEKT LEKTSY [LECTURE NOTES], ST. PETERSBURG STATE UNIVERSITY, ST. PETERSBURG, RUSSIA, 1 January 2009 (2009-01-01), St. Petersburg, Russia, pages 1 - 156, XP009543112 * |
| WANG Q., LE D., RAMELLA-ROMAN J., PFEFER J.: "Experimental Evaluation of a System for Broadband UV-Vis Optical Property Measurement in Layered Tissue", CLEO:2011, LASER APPLICATIONS TO PHOTONIC APPLICATIONS, OSA, WASHINGTON, D.C., 1 January 2011 (2011-01-01), Washington, D.C., pages JWA114, XP093025558, ISBN: 978-1-55752-910-7, DOI: 10.1364/CLEO_AT.2011.JWA114 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Liao et al. | Microfluidic chip coupled with optical biosensors for simultaneous detection of multiple analytes: A review | |
| US7175811B2 (en) | Micro-array evanescent wave fluorescence detection device | |
| JP6659173B2 (ja) | マイクロ流体チップ上の蛍光検出アッセイ | |
| US6020207A (en) | Optical analysis technique and sensors for use therein | |
| CA2177362C (en) | Sensor device for sandwich assay | |
| US20090253586A1 (en) | Substrates for multiplexed assays and uses thereof | |
| US20060105469A1 (en) | Assay devices | |
| US20010023077A1 (en) | Method and apparatus for measurement of binding between a protein and a nucleotide | |
| CN108593916A (zh) | 基于外泌体的癌症检测系统及方法 | |
| CN108593416A (zh) | 微纳粒子检测系统及方法 | |
| Lee et al. | Optical immunosensors for the efficient detection of target biomolecules | |
| CN108291909B (zh) | 分析物检测及其方法 | |
| JP2007501403A (ja) | 白色光反射干渉の分光変化規則に基づく光ファイバアレイバイオチップ | |
| JP4068148B2 (ja) | アッセイ法 | |
| CN208156013U (zh) | 基于外泌体的癌症检测系统 | |
| JP2004271337A (ja) | 表面プラズモン共鳴現象を利用した細胞の多検体同時解析装置 | |
| US11499917B2 (en) | Biomarker detection apparatus | |
| WO2023287325A1 (ru) | Способ мультиспектрального зондирования для диагностики биологических объектов | |
| Cunningham | Label-free optical biosensors: An introduction | |
| US20120058507A1 (en) | Clonal Derivation and Cell Culture quality Control Screening Methods | |
| Woolley et al. | Emerging technologies for biomedical analysis | |
| JPH02170053A (ja) | 微生物の検出方法及び装置 | |
| Fang et al. | A spectral imaging array biosensor and its application in detection of leukemia cell | |
| CN207991930U (zh) | 微纳粒子检测系统 | |
| RU2753856C1 (ru) | Способ детекции антител в биоматериале с использованием стеклянных микроструктурных волноводов |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| 121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 22842554 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
| NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
|
| 122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 22842554 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |