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Fluoresyst – Detektionsplattform soll Bakterien schneller aufspüren als im Labor!

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Die UN will die Tuberkulose-Epidemie bis 2030 beenden. Dabei helfen soll die Photonik. Acht Forschungspartner wollen bis 2024 ein kompaktes Nachweissystem entwickeln, um gefährliche Multiresistenzen schnell zu diagnostizieren.

Multiresistenten sind ein großes Problem bei Infektionskrankheiten. Multiresistente Varianten des Bakteriums Mycobacterium tuberculosis beispielsweise sind vor allem aufgrund mangelnder Laborinfrastruktur in Entwicklungsländern ein zunehmendes Problem bei der Diagnose und damit bei der erfolgreichen Behandlung.

Mithilfe einer photonischen Plattform soll es auch außerhalb einer Laborumgebung möglich sein, beispielsweise Tuberkulose sicher zu diagnostizieren. Das Prinzip der Detektionsplattform beruht auf zeitaufgelöster Fluoreszenzmessung. Damit kann man auf komplexe Optiken und Wellenllängenfilter verzichten. Im Projekt „Zeitaufgelöste Fluoreszenzdetektion für die integrierte Multiparameter-Analyse von Multiresistenzen beispielgebend bei Tuberkulose“, kurz FluoResYst, entwickeln acht Partner eine Methode für eine beschleunigte Diagnostik von Multiresistenzen von bakteriellen Erregern am Beispiel der Tuberkulose.

Um Fluoreszenz erfassen zu können, werden die entsprechenden Fluoreszenz-Farbstoffe mit Licht einer bestimmten Wellenlänge angeregt und geben daraufhin Licht einer anderen Wellenlänge ab, das gemessen wird. Um das Nachweissystem günstig zu gestalten, sollen Anregungs- und Fluoreszenzlicht nicht über teure optische Filter, sondern über ihre Abklingzeiten unterschieden werden.

Die am Projekt beteiligten Verbundpartner sind

  • LIONEX (Verbundkoordinator),
  • IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH,
  • iC-Haus,
  • X-FAB,
  • DITABIS Digital Biomedical Imaging Systems,
  • Fraunhofer-Institut für Zelltherapie und Immunologie, Institutsteil Bioanalytik & Bioprozesse IZI-BB,
  • microfluidic ChipShop und
  • Institut für Molekulare Diagnostik und Bioanalytik (IMDB).