Konzeptionelle Entwicklung eines ultra-sensitiven Biosensors auf Basis eines Quantenpunkt-beschichteten Mikroresonators zur Charakterisierung und Spezifizierung von Exosomen

• Antragstellerin: Dr. Jalali Mandana
• Fachliche Zuordnung: Statistische Physik, Nichtlineare Dynamik, Komplexe Systeme, Weiche und fluide Materie, Biologische Physik ; Biophysik ; Optik, Quantenoptik und Physik der Atome, Moleküle und Plasmen
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 494809387

Das Hauptziel des beantragten Projekts ist die Erforschung und das Design eines ultra-sensitiven exzitonisch-photonischen Biosensors, der in der Lage ist, die Physiologie von Exosomen auf Einzelpartikelebene zu analysieren. Durch die Analyse der Physiologie eines einzelnen Exosoms soll die Grundlage für eine On-Chip-Methode zur Krebsfrüherkennung mittels nicht-invasiver Flüssigkeitsbiopsie (Liquid Biopsy) gebildet werden. Der Sensor besteht aus einem mit Quantenpunkten (QD) beschichteten Mikroresonator, der in der Lage ist, Flüstergalerie-Moden aufrecht zu erhalten, die mit der exzitonischen Mode innerhalb der QD-Schicht gekoppelt sind. Das Hinzufügen einer Schicht zum Mikroresonator verbessert durch die Reduzierung der Strahlungsverluste zusammen mit der Verringerung des Modenvolumens die Erfassungsgrenze. Zusätzlich wird das Potenzial der elektromagnetisch induzierten Transparenz (EIT), aufgrund einer exzitonisch-photonischen Modenkopplung, den Qualitätsfaktor des Resonators erheblich verbessern. In direkter Nähe des Resonators befindet sich eine plasmonische Nanoantenne, die die elektrische Feldstärke am Erfassungsort verstärkt. Ein solcher Sensor hat das Potenzial, eine noch nie dagewesene Empfindlichkeit zu erreichen, die zu einer physiologischen Selektivität für ein bestimmtes Bioerkennungselement führt. Ein elektromagnetisches Modell, basierend auf der tensoriellen Darstellung der Effektiv-Medium-Theorie (EMT, unter Verwendung eines Maxwell-Garnett-Störungsansatzes), wird für die Exosomen entwickelt, um die physiologischen Eigenschaften von Exosomen wie Masse, Dichte, Form, sowie biologische Inhaltsstoffe zuverlässig mit der hierbei resultierenden charakteristischen dielektrischen Funktion in Beziehung zu setzen. Ein solches Modell ist in der Lage, die innerhalb des Biosensors auftretende Frequenzverschiebung ( mittels maschinellem Lernen basierte Klassifizierung) mit der Physiologie des Exosoms in Verbindung zu setzen und liefert damit ein hochempfindliches Maß für die Klassifizierung der physiologischen Merkmale von gesunden und krebsartigen Exosomen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen