KI und Optik beschleunigen die Virenerkennung

Forscher haben eine automatisierte Version des Virus-Plaque-Assays entwickelt, der Goldstandardmethode zum Nachweis und zur Quantifizierung von Viren. Die neue Methode nutzt holographische Zeitraffer-Bildgebung und Deep Learning, um die Erkennungszeit erheblich zu verkürzen und Flecken und manuelles Zählen zu vermeiden. Dieser Fortschritt könnte dazu beitragen, die Entwicklung neuer Impfstoffe und antiviraler Medikamente zu rationalisieren.

Yuzhu Li vom Ozcan Lab an der University of California, Los Angeles (UCLA), wird diese Forschung auf der Frontiers in Optics + Laser Science (FiO LS) vorstellen, die vom 9. bis 12. Oktober 2023 im Greater Tacoma Convention Center in Tacoma stattfindet (Großraum Seattle), Washington.

„Durch die Verkürzung der Nachweiszeit im Vergleich zu herkömmlichen viralen Plaque-Assays könnte diese Technik dazu beitragen, die Impfstoff- und Medikamentenentwicklungsforschung zu beschleunigen, indem sie die erforderliche Nachweiszeit erheblich verkürzt und chemische Färbungen und manuelles Zählen vollständig eliminiert“, erklärt Li. „Im Falle eines neuen Bei einem Virusausbruch könnten Impfstoffe oder antivirale Behandlungen deutlich schneller entwickelt, getestet und der Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden, was zu einer schnelleren Reaktion auf virusbedingte Gesundheitsnotfälle führen würde.“

Obwohl der Virus-Plaque-Assay eine kostengünstige Methode zur Beurteilung der Virusinfektiosität und zur Quantifizierung der Virusmenge in einer Probe ist, ist seine Durchführung zeitaufwändig. Die Proben werden zunächst verdünnt und dann zu kultivierten Zellen gegeben. Tötet das Virus die infizierten Zellen ab, entsteht ein zellfreier Bereich – ein Plaque. Experten zählen dann manuell die gefärbten Plaque-bildenden Einheiten (PFUs), ein Prozess, der anfällig für Färbungsunregelmäßigkeiten und menschliche Zählfehler ist.

Das neue fleckenfreie, automatisierte virale Plaque-Assay-System ersetzt die manuelle Plaque-Zählung durch ein linsenloses holographisches Bildgebungssystem, das die räumlich-zeitlichen Merkmale von PFUs während der Inkubation abbildet. Anschließend wird ein Deep-Learning-Algorithmus verwendet, um PFUs basierend auf den beobachteten Änderungen zu erkennen, zu klassifizieren und zu lokalisieren.

Um die Wirksamkeit ihres Systems zu zeigen, infizierten die Forscher kultivierte Zellen mit dem Vesikulären Stomatitis-Virus. Nach nur 20 Stunden Inkubation erkannte das automatisierte System mehr als 90 % der viralen PFUs ohne falsch positive Ergebnisse. Dies war viel schneller als der herkömmliche Plaque-Assay, der für dieses Virus eine Inkubationszeit von 48 Stunden erfordert. Sie wandten den automatisierten Ansatz auch auf das Herpes-simplex-Virus Typ 1 und das Enzephalomyokarditis-Virus an. Sie zeigten sogar noch kürzere Inkubationszeiten für diese Viren und sparten durchschnittlich etwa 48 bzw. 20 Stunden.

Die Forscher berichten, dass zu allen Zeitpunkten keine falsch positiven Ergebnisse festgestellt wurden. Da das System außerdem einzelne PFUs während ihres frühen Wachstums identifizieren kann, bevor sich PFU-Cluster bilden, kann es zur Analyse von Virusproben mit etwa zehnmal höheren Viruskonzentrationen als bei herkömmlichen Ansätzen verwendet werden.

„Was die nächsten Schritte betrifft, verbessern die UCLA-Forscher ihr Systemdesign, um dessen Empfindlichkeit und Spezifität für verschiedene Arten von Viren weiter zu erhöhen und so den Weg für eine breite Einführung in Labor- und Industrieumgebungen zu ebnen“, sagte Li. „Sie untersuchen auch andere potenzielle Anwendungen.“ dieser Technik in der Virologieforschung für ein kosteneffektives Screening antiviraler Medikamente mit hohem Durchsatz.

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