DiaScreen - PN-III-P2-2.1-PED-2019-3268

---

Proiectul reunește cercetători entuziaști dintr-o instituție universitară publică, Universitatea Babeș-Bolyai (BBU) și de la o întreprindere privată, laboratorul clinic (Pro-Vitam SRL). În acest proiect ne propunem să dezvoltăm și să validăm într-un laborator acreditat un demonstrator experimental bazat pe împrăștierea Raman și Raman Ultrasenzitiv - SERS pentru detectarea exactă a concentrațiilor de proteine glicate (albumină glicată și hemoglobină glicată) în sânge, ca o alternativă fiabilă la metodele clinice standard de laborator. Mai mult, ne propunem să dezvoltăm un model statistic pentru clasificarea probelor de sânge diabetic, pre-diabetic și normal, pe baza spectrelor Raman și SERS ale lizatului celular (RBC) și, respectiv, a serului sanguin. Astfel, impactul economic major al acestui demonstrator ar fi implementarea unei metode de screening bazate pe Raman, ieftine și ușor de utilizat, pentru detectarea precoce a diabetului.

 

Scurtă prezentare

În cadrul proiectului PED_3268 a fost dezvoltat un demonstrator experimental format dintr-un spectrometru Raman portabil, ce poate fi operat în mediul de laborator clinic, împreună cu modele statistice tip Machine Learning pentru clasificarea probelor în diabetic, prediabetic și sănătos precum și modele statistice de predicție a concentrațiilor de hemoglobină și albumină glicată. Modelele dezvoltate se bazează pe informația spectrală Raman a eritrocitelor precum și pe informația spectrală Raman amplificat de nanoparticule plasmonice (SERS) a probelor de plasmă, colectate de la 210 pacienți diabetici, prediabetici și sănătoși.
Rezultatele obținute indică o acuratețe de 70% pentru identificarea pacienților diabetici, pe baza modelului tip Random Forest, și 63.3% pentru clasificarea probelor în trei clase diabetic, prediabetic și sănătos pe baza unui model tip Support Vector Machine, ambele modele construite și validate (extern) pe baza spectrelor SERS a plasmei. La determinarea concentrațiilor proteinelor glicate, de asemenea, spectrele SERS obținute și analizate cu ajutorul demonstratorului experimental au livrat cele mai bune rezultate. Pentru determinarea concentrațiilor de albumină glicată modelul PLS aplicat pe spectrele SERS ale probelor de plasmă a rezultat într-o eroare medie între 0.5 și 1.02 mg/ml și un factor de corelare între R=0.67 și R=0.72.

Demonstratorul experimental format din spectrometrul Raman portabil și modele statitice de clasificare și predicție bazate pe modele tip Machine Learning poate fi utilizat în mediu clinic pentru analize rapide de plasmă (5 minute) la un pret redus. Datorită acestor avantaje, demonstratorul experimental prezintă potențial pentru analize de tip screening pentru detecția și monitorizarea diabetului, datorită unei bune acurateți pentru identificarea probelor diabetice de plasmă (de exemplu, o senzitivitate de detecție a pacienților diabetici de 90.62% pe baza modelului tip Support Vector Machine). Rezultatele obținute în cadrul acestui proiect se alinează cu rezultatele grupului nostru din ultimii 4 ani în domeniul diagnosticului medical prin biopsie lichidă SERS, și contribuie la translatarea metodei Raman/SERS în mediul clinic.

Figura 1. Demonstratorul experimental, format dintr-un spectrometru portabil și modele statistice de analiză tip Machine Learning, operat în mediu de laborator clinic.

Figura 2. Spectre SERS a probelor de plasmă înregistrate și analizate cu demonstratorul experimental în vederea clasificării probelor în clasele diabetic, prediabetic și sănătos precum și pentru predicția concentrațiilor de albumină glicată.

Figura 3. Imagine ilustrativă pentru predicția concentrațiilor de albumină glicată pe baza spectrelor SERS a probelor de plasmă, cu ajutorul demonstratorului experimental.

Echipa Rezultate Diseminare