Auf maschinellem Lernen basierte epitop-vermittelte nanoMIPs als intelligente Erkennungsmaterialien für die Viruserkennung

• Antragstellerin: Professorin Dr. Zeynep Altintas
• Fachliche Zuordnung: Analytische Chemie ; Herstellung und Eigenschaften von Funktionsmaterialien
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 557801359

Dieses Projekt hebt das erhebliche Potenzial von Fortschritten in der Viruserkennungstechnologie hervor, die durch die Integration fortschrittlicher Sensorplattformen mit intelligenten, rezeptorähnlichen bioinspirierten Materialien vorangetrieben werden, welche für die präzise und genaue Identifizierung viraler Verbindungen unerlässlich sind. Der vorgeschlagene Ansatz beginnt mit der Erstellung einer umfangreichen und sorgfältig kuratierten Bibliothek von Epitopen, die aus den Proteinmänteln mehrerer Viren extrahiert wurden. Diese Epitop-Bibliothek bildet die Grundlage für die Entwicklung von Materialien auf der Basis molekular geprägter Polymere (MIPs), die mittels fortschrittlicher und umfassender Rechenmethoden maßgeschneidert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass MIPs speziell darauf ausgelegt sind, die natürlichen Bindungsstellen viraler Moleküle nachzuahmen, was ihre Spezifität und Wirksamkeit in der Viruserkennung erheblich steigert. Um den Designprozess dieser Materialien weiter zu optimieren, werden hochmoderne maschinelle Lernmodelle (ML) eingesetzt. Diese Modelle spielen eine zentrale Rolle bei der Effizienzsteigerung des Materialdesignprozesses, indem sie eine schnelle und präzise Optimierung der MIPs ermöglichen. Durch die Analyse umfangreicher und hybrider Datensätze sowie das Erlernen von molekularen Interaktionen wird das entwickelte ML-Modell die Präzision der MIP-Entwürfe verbessern. So wird gewährleistet, dass die MIPs die höchstmögliche Genauigkeit bei der Erkennung und Bindung an ihre Zielviren erreichen. Die Einbindung von ML in den Designprozess beschleunigt die Entwicklung dieser intelligenten Rezeptoren und verbessert auch deren Bindungsleistung erheblich, wodurch sie in der Praxis zuverlässiger und effektiver werden. Nach der Design- und Optimierungsphase werden die vielversprechendsten MIP-Rezepturen synthetisiert und anschließend in rigorosen Biosensorik-Assays getestet, die speziell entwickelt wurden, um die Bindungsleistung der MIPs zu bewerten, die durch umfassende molekulare Simulationen und ML-gesteuerte Optimierung erzeugt wurden. Die leistungsstärksten MIPs werden dann zur Integration in eine ELISA-Plattform ausgewählt, die von der verbesserten Selektivität und Empfindlichkeit dieser fortschrittlichen Materialien profitiert. Diese Sensorplattformen sind speziell darauf ausgelegt, Viren mit hoher Präzision zu erkennen und zwischen eng verwandten Virusstrukturen zu unterscheiden. Der hier vorgestellte Ansatz, der die Integration optimierter MIP-Komponenten in Biosensor- und ELISA-Plattformen umfasst, stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Viruserkennung dar. Daher bietet dieses Projekt eine robuste Lösung für die bestehenden Herausforderungen in diesem Bereich und verspricht eine tiefgreifende Auswirkung auf die öffentliche Gesundheit, indem es eine schnellere, genauere und zuverlässigere Erkennung von Virusinfektionen ermöglicht und damit zu einer besseren Krankheitsbewältigung und -kontrolle beiträgt.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen