Optische Biosensoren

Borreliose früher erkennen

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Die Ixodes-Zecke überträgt die Lyme-Borreliose. Mit den Ergebnissen der Fraunhofer-Forscher kann die Infektion nun früher entdeckt und behandelt werden (Bild: © Diarect AG)
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In einem translationalen Projekt entwickeln Forscher ein Diagnostiksystem auf Basis optischer Mikrosensorik, um frühzeitig Lyme-Borreliose zu detektieren.

Lyme-Borreliose ist die häufigste durch Zecken übertragende Krankheit in Deutschland. Nur wenn die Infektion rechtzeitig festgestellt und behandelt wird, bleiben dem Patienten zusätzliche Komplikationen erspart. Mit den derzeitigen Diagnosemethoden kann eine Lyme-Borreliose-Infektion allerdings nicht zuverlässig im Frühstadium erkannt werden.

Sensor detektiert eine Biomarke

In dem Projekt Poc-Bosens wird ein tragbares, hochempfindliches Diagnostiksystem auf Basis von optischen Mikrosensoren entwickelt, dass eine Lyme-Borreliose-Infektion zuverlässig und frühzeitig erkennen kann. Der Sensor detektiert dabei eine Biomarke, die auftritt, wenn ein Mensch mit den Bakterien infiziert ist.

In dem Projekt werden erstmalig so genannte Flaschenmikroresonatoren mit einem mikrofluidischen System kombiniert. Flaschenmikroresonatoren sind attraktive Sensorik-Strukturen, die sich durch eine hohe Empfindlichkeit, gute Integrierungsmöglichkeiten und eine geringe Größe auszeichnen. Projektkoordinatorin Dr. Alethea Vanessa Zamora Gómez vom Fraunhofer-Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration IZM sagt: „Der technologische Kern des Projektes ist der Einsatz von Glasflaschenresonatoren als Sensorelement. Sie eignen sich hervorragend für eine mehrkanalige Detektion von Zielmolekülen.“

Internationales Konsortium

In dem Projekt arbeitet ein internationales Konsortium aus den Forschungsbereichen Photonik, Mikrofluidik, Biochemie, Elektronik und Biomedizin zusammen. Aus Deutschland beteiligen sich das Fraunhofer-Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration IZM, die Diarect AG, die Scienion AG, der MDX Devices GmbH und der IfU Diagnostics Systems GmbH.

www.izm.fraunhofer.de

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