Foodborne Krankheitserreger Screening mit Magneto-fluoreszierende Nanosensor: Schnellnachweis von E. Coli O157: H7

Das dauerhafte auftreten der bakteriellen Kontamination in beiden kommerziell produzierte Lebensmittel und Wasser-Quellen müssen zunehmend schnellen und spezifischen diagnostischen Plattformen geschaffen hat. ^{1 , 2} einige der häufigeren bakterielle Verunreinigungen für Nahrung und Wasser Kontamination verantwortlich sind aus den Salmonellen, Staphylokokken, Listerien, Vibrio, Shigella, Bacillus und Escherichia Gattungen. ^{3 , 4} bakterielle Kontamination durch diese Erreger häufig führt zu Symptomen wie Durchfall, Fieber, Cholera und Gastroenteritis. ⁴ Kontamination von Wasser-Quellen oft hat drastische und nachteilige Auswirkungen auf die Gemeinden ohne Zugang zu ausreichend gefiltertes Wasser und Kontamination von Lebensmitteln führte zu zahlreichen Erkrankungen und Produkt-Rückruf-Bemühungen. ^{5 , 6}

Um das Auftreten von Erkrankungen durch bakterielle Kontamination zu reduzieren, wurden eine Reihe von Maßnahmen, Methoden zu entwickeln, mit denen Wasser und Nahrung effizient vor Verkauf oder Verbrauch gescannt werden können. ³ Techniken wie PCR,^1,7,8,9,10 ELISA,^11,12 Schleife-vermittelten isothermen Verstärkung) Lampe),^13,14 u. a.^{15,16,17,18,19,20,21, 22,23,24} haben vor kurzem für die Erkennung von verschiedenen Krankheitserregern verwendet worden. Im Vergleich zu traditionellen bakterielle Kultivierung Methoden, sind diese Techniken wesentlich effizienter im Hinblick auf Spezifität und Zeit. Diese Techniken kämpfen noch mit falsch positive und negative, komplexe Verfahren und Kosten. ^{1 , 3 , 25} es ist aus diesem Grund, dass multiparametric Magneto-fluoreszierende Nanosensoren (MFnS) als eine alternative Methode für bakterielle Erkennung vorgeschlagen werden.

Diese Nanosensoren Paaren eindeutig zusammen magnetische Entspannung und fluoreszierende Modalitäten, so dass für eine Dual-Erkennung-Plattform, die eine schnelle und genaue. Mit E. Coli O157: H7 als eine Verunreinigung der Probe, zeigt die Fähigkeit des MFnS, so wenig wie 1 KBE innerhalb von Minuten erkennen. Erreger-spezifischen Antikörper werden verwendet, um die Spezifität zu erhöhen, und die Kombination von magnetischen und fluoreszierenden Modalitäten ermöglicht die Erkennung und Quantifizierung von bakteriellen Verunreinigungen in beiden Bereichen Low – und High-Kontamination. ¹⁶ bei bakteriellen Kontamination werden die Nanosensoren um die Bakterien durch die gezielten Fähigkeiten der Erreger-spezifischen Antikörper schwärmen. Die Bindung zwischen der magnetische Nanosensoren und Bakterien schränkt die Interaktion zwischen der magnetischen Eisenkern und die umliegenden Wasser Protonen. Dies bewirkt eine Erhöhung der T2-Relaxationszeiten von magnetischen Relaxometer aufgenommen. Da die Konzentration von Bakterien in Lösung steigt zu zerstreuen die Nanosensoren mit der erhöhten Anzahl von Bakterien, was zu niedrigeren T2-Werten. Im Gegensatz dazu erhöht Fluoreszenzemission proportional mit der Konzentration von Bakterien durch die gestiegene Zahl der Nanosensoren direkt pathogen gebunden. Zentrifugation der Proben und Isolation des bakteriellen Pellets werden nur die Nanopartikel direkt angeschlossen, die Bakterien, entfernen alle schwebenden Nanosensoren und direkt korrelieren die Fluoreszenz-Emission mit der Anzahl der sparen Bakterien in Lösung. Eine schematische Darstellung dieses Mechanismus ist in Abbildung 1dargestellt.

Diese MFnS-Plattform wurde mit Point-of-Care-Screening im Auge, was zu Low-Cost und tragbaren Eigenschaften entwickelt. MFnS sind bei Raumtemperatur stabil und müssen dann nur in sehr geringen Konzentrationen für präzise Erkennung von bakteriellen Verunreinigungen. Darüber hinaus nach der Synthese, Einsatz von der MFnS ist einfach und erfordert nicht die Verwendung von ausgebildeten Fachleuten auf dem Gebiet. Schließlich ermöglicht dieses Diagnoseplattform für hochgradig anpassbare targeting, ein Mittel, durch welche diese eine Plattform verwendet werden, um Krankheitserreger aller Art in vielen verschiedenen Einstellungen zu erkennen.