Графен как основа биологических сенсоров для диагностики нейродегенеративной деменции

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Когнитивные нарушения в настоящее время рассматриваются в рамках наиболее актуальных проблем современной клинической неврологии в частности и медицины в целом. Их значимость обусловлена существенным негативным влиянием, оказываемым как на здоровье и качество жизни пациентов, так и на состояние их ближайших родственников и общества в целом. Кроме того, широкое распространение нарушений высших корковых функций существенно влияет на финансово-экономические показатели отдельных групп лиц и государства. Эти положения предопределяют необходимость поиска новых высокоэффективных способов ведения таких пациентов. Решение данной задачи невозможно без внедрения эффективных методов диагностики, позволяющих быстро и качественно верифицировать патологический процесс, особенно на его ранних стадиях. С учетом того что основную роль в развитии деменции в пожилом возрасте играет болезнь Альцгеймера, именно на разработку методов ее диагностики направлены основные усилия исследователей. Применяющиеся в настоящее время диагностические алгоритмы, включающие в себя помимо нейропсихологического обследования такие методы, как исследование содержания β-амилоида и τ-белка в ликворе, позитронно-эмисионная томография и ряд других, либо носят инвазивный характер, либо требуют наличия дорогостоящего специализированного оборудования. Это ведет к существенному ограничению их использования в повседневной клинической практике. При этом за последнее время достигнуты определенные успехи в области внедрения продуктов нанотехнологий в медицинскую науку. Именно с этой областью связывают дальнейшие перспективы развития диагностических и терапевтических стратегий. Одним из материалов, полученных в рамках этого направления, является графен, представляющий собой двухмерную аллотропную модификацию углерода, обладающую рядом специфических физических свойств. В настоящее время ведется разработка биологических сенсоров на основе графена, обладающих высокой чувствительностью и специфичностью к биомаркерам и позволяющих определять их в крайне низких концентрациях. Работа в данном направлении может привести к созданию нового диагностического метода, позволяющего эффективно проводить диагностику болезни Альцгеймера на ранних стадиях, в том числе на уровне амбулаторно-поликлинического звена.

Об авторах

Сергей Владимирович Воробьев

Главный Национальный медицинский исследовательский центр имени В.А. Алмазова; Физико-технический институт имени А.Ф. Иоффе; Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: sergiognezdo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4830-907X
SPIN-код: 3426-6511
Scopus Author ID: 37066664500
ResearcherId: I-4445-2016

докт. мед. наук, главный научный сотрудник НИЛ неврологии и нейрореабилитации; докт. мед. наук, главный научный сотрудник НИЛ неврологии и нейрореабилитации

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Иван Константинович Терновых

Главный Национальный медицинский исследовательский центр имени В.А. Алмазова; Физико-технический институт имени А.Ф. Иоффе

Email: rik.2006@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0074-4021
SPIN-код: 8208-9241

ассистент кафедры неврологии и психиатрии с клиникой ИМО

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Александр Александрович Лебедев

Физико-технический институт имени А.Ф. Иоффе

Email: shura.lebe@mail.ioffe.ru
ORCID iD: 0000-0003-0829-5053
SPIN-код: 9912-3526

докт. физ.-мат. наук, профессор, pуководитель отделения твердотельной электроники

Россия, Санкт-Петербург

Александр Николаевич Смирнов

Физико-технический институт имени А.Ф. Иоффе

Email: alex.smirnov@mail.ioffe.ru
ORCID iD: 0000-0001-9709-5138

канд. физ.-мат. наук, старший научный сотрудник

Россия, Санкт-Петербург

Александр Сергеевич Усиков

Физико-технический институт имени А.Ф. Иоффе; ООО «Нитридные кристаллы – Алюминий-Н»

Email: alexander.usikov@nitride-crystals.com
ORCID iD: 0000-0002-5320-3632
SPIN-код: 2035-7935

канд. физ.-мат. наук, ведущий научный сотрудник

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Сергей Павлович Лебедев

Физико-технический институт имени А.Ф. Иоффе

Email: lebedev.sergey@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5078-1322
SPIN-код: 2308-7971

канд. физ.-мат. наук, научный сотрудник

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Reitz C., Brayne C., Mayeux R. Epidemiology of Alzheimer disease // Nat. Rev. Neurol. 2011. Vol. 7, No. 3. P. 137–152. doi: 10.1038/nrneurol.2011.2
  2. Tahami Monfared A.A., Byrnes M.J., White L.A., Zhang Q. Alzheimer’s Disease: Epidemiology and Clinical Progression // Neurol. Ther. 2022. Vol. 11, No. 2. P. 553–569. doi: 10.1007/s40120-022-00338-8
  3. Elonheimo H.M., Andersen H.R., Katsonouri A., Tolonen H. Environmental Substances Associated with Alzheimer’s Disease-A Scoping Review // Int. J. Environ. Res. Public Health. 2021. Vol. 18, No. 22. P. 11839. doi: 10.3390/ijerph182211839
  4. McKhann G.M., Knopman D.S., Chertkow H., et al. The diagnosis of dementia due to Alzheimer’s disease: recommendations from the National Institute on Aging-Alzheimer’s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer’s disease // Alzheim. dement. 2011. Vol. 7, No. 3. P. 263–269. doi: 10.1016/j.jalz.2011.03.005
  5. Jack C.R., Albert M.S., Knopman D.S., et al. Introduction to the recommendations from the National Institute on Aging–Alzheimer’s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer’s disease // Alzheim. dement. 2011. Vol. 7, No. 3. P. 257–262. doi: 10.1016/j.jalz.2011.03.004
  6. Sperling R.A., Aisen P.S., Beckett L.A., et al. Toward defining the preclinical stages of Alzheimer’s disease: recommendations from the National Institute on Aging–Alzheimer’s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer’s disease // Alzheim. dement. 2011. Vol. 7, No. 3. P. 280–292. doi: 10.1016/j.jalz.2011.03.003
  7. Albert M.S., DeKosky S.T., Dickson D., et al. The diagnosis of mild cognitive impairment due to Alzheimer’s disease: recommendations from the National Institute on Aging–Alzheimer’s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer’s disease // Alzheim. Dement. 2011. Vol. 7, No. 3. P. 270–279. doi: 10.1016/j.jalz.2011.03.008
  8. Емелин А.Ю., Лобзин В.Ю., Воробьев С.В. Когнитивные нарушения: руководство для врачей. М.: Т 8 Издательские Технологии, 2019. 416 с.
  9. d’Abramo C., D’Adamio L., Giliberto L. Significance of Blood and Cerebrospinal Fluid Biomarkers for Alzheimer’s Disease: Sensitivity, Specificity and Potential for Clinical Use // J. Pers. Med. 2020. Vol. 10, No. 3. P. 116. doi: 10.3390/jpm10030116
  10. Harada R., Okamura N., Furumoto S., et al. Characteristics of Tau and Its Ligands in PET Imaging // Biomolecules. 2016. Vol. 6, No. 1. P. 7. doi: 10.3390/biom6010007
  11. Camus V., Payoux P., Barré L., et al. Using PET with 18F-AV-45 (florbetapir) to quantify brain amyloid load in a clinical environment // Eur. J. Nucl. Med. Mol. Imaging. 2012. Vol. 39, No. 4. P. 621–631. doi: 10.1007/s00259-011-2021-8
  12. Mielke M.M., Hagen C.E., Wennberg A.M.V., et al. Association of plasma total tau level with cognitive decline and risk of mild cognitive impairment or dementia in the mayo clinic study on aging // JAMA Neurol. 2017. Vol. 74. P. 1073–1080. doi: 10.1001/jamaneurol.2017.1359
  13. Hanon O., Vidal J.S., Lehmann S., et al. Plasma amyloid levels within the Alzheimer’s process and correlations with central biomarkers // Alzheimers Dement. 2018. Vol. 14. P. 858–868. doi: 10.1016/j.jalz.2018.01.004
  14. Jia L., Qiu Q., Zhang H., et al. Concordance between the assessment of Aβ42, T-tau, and P-T181-tau in peripheral blood neuronal-derived exosomes and cerebrospinal fluid // Alzheimers Dement. 2019. Vol. 15. P. 1071–1080. doi: 10.1016/j.jalz.2019.05.002
  15. Лебедев А.А., Давыдов В.Ю., Новиков С.Н., и др. Биосенсоры на основе графена // Письма в Журнал технической физики. 2016. Т. 42, № 14. С. 28–35. DOI: journals.ioffe.ru/articles/viewPDF/43411
  16. Chauhan N., Maekawa T., Kumar D.N.S. Graphene based biosensors-Accelerating medical diagnostics to new-dimensions // J. Mater. Res. 2017. Vol. 32, No. 15. P. 2860–2882. doi: 10.1557/jmr.2017.91
  17. Li M., Yang X., Ren J., et al. Using graphene oxide high near-infrared absorbance for photothermal treatment of Alzheimer’s disease // Adv. Mater. 2012. Vol. 24, No. 13. P. 1722–1728. doi: 10.1002/adma.201104864
  18. Demeritte T., Nellore B.P., Kanchanapally R., et al. Hybrid Graphene Oxide Based Plasmonic-Magnetic Multifunctional Nanoplatform for Selective Separation and Label-Free Identification of Alzheimer’s Disease Biomarkers // ACS Appl. Mater. Interfaces. 2015. Vol. 7, No. 24. P. 13693–13700. doi: 10.1021/acsami.5b03619
  19. Chae M.S., Kim J., Jeong D., et al. Enhancing surface functionality of reduced graphene oxide biosensors by oxygen plasma treatment for Alzheimer’s disease diagnosis // Biosens Bioelectron. 2017. Vol. 92. P. 610–617. doi: 10.1016/j.bios.2016.10.049
  20. Leszek J., Md Ashraf G., Tse W.H., et al. Nanotechnology for Alzheimer Disease // Curr. Alzheimer Res. 2017. Vol. 14, No. 11. P. 1182–1189. doi: 10.2174/1567205014666170203125008
  21. Speranza G. Carbon Nanomaterials: Synthesis, Functionalization and Sensing Applications // Nanomaterials (Basel). 2021. Vol. 11, No. 4. P. 967. doi: 10.3390/nano11040967
  22. Sainz-Urruela C., Vera-López S., San Andrés M.P., Díez-Pascual A.M. Graphene-Based Sensors for the Detection of Bioactive Compounds: A Review // Int. J. Mol. Sci. 2021. Vol. 22, No. 7. P. 3316. doi: 10.3390/ijms22073316
  23. Rembach A., Faux N.G., Watt A.D., et al. Changes in plasma amyloid beta in a longitudinal study of aging and Alzheimer’s disease // Alzheimers Dement. 2014. Vol. 10. P. 53–61. doi: 10.1016/j.jalz.2012.12.006
  24. Davies D.R., Sheriff S., Padlan E.A. Antibody-Antigen Complexes // J. Biological Chemistry. 1988. Vol. 263, No. 22. P. 10541–10544. doi: 10.1146/annurev.biochem.59.1.439
  25. Усиков A.С., Лебедев С.П., Роенков А.Д., и др. Исследование чувствительной способности графена для применений в качестве биосенсоров // Письма в журнал технической физики. 2020. Т. 46, № 10. С. 3–6.
  26. Sun L., Zhong Y., Gui J., et al. A hydrogel biosensor for high selective and sensitive detection of amyloid-beta oligomers // Int. J. Nanomedicine. 2018. Vol. 13. P. 843–856. doi: 10.2147/IJN.S152163
  27. Toyos-Rodríguez C., García-Alonso F.J., de la Escosura-Muñiz A. Electrochemical Biosensors Based on Nanomaterials for Early Detection of Alzheimer’s Disease // Sensors (Basel). 2020. Vol. 20, No. 17. P. 4748. doi: 10.3390/s20174748

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Эко-Вектор, 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».