Desarrollo de una plataforma escalable para la monitorización molecular humana

Los dispositivos electrónicos de salud portátiles son ahora omnipresentes, pero la monitorización molecular continua sólo está ampliamente disponible para la glucosa. Décadas de investigación han ampliado el monitoreo continuo a otras moléculas, pero estas técnicas están restringidas a laboratorios de investigación y permanecen desconectadas del uso humano diario. Proponemos una plataforma para traducir y distribuir estas tecnologías emergentes, permitiendo el mapeo del metaboloma humano que varía en el tiempo y el diseño de dispositivos de circuito cerrado para una salud personalizada.

Los humanos somos los mejores organismos modelo para los humanos, sin embargo, tenemos pocas herramientas para estudiar la bioquímica humana in situ y en tiempo real. La base de datos del metabolismo humano enumera ~20 000 compuestos detectados, de los cuales sólo ~3000 han sido cuantificados. Aún menos de estas biomoléculas se han estudiado con resolución temporal en estudios longitudinales en humanos.

Los fenómenos cardiovasculares, metabólicos/endocrinos y farmacocinéticos de fármacos son impulsados ​​por biomoléculas que varían en escalas de tiempo de segundos a minutos y horas, lo que afecta el comportamiento y el bienestar en escalas de tiempo similares. Actualmente, la única forma de medir estas moléculas es mediante pruebas de laboratorio, lo que resulta complicado en la vida diaria. Además, las pruebas de laboratorio no pueden realizarse con la frecuencia necesaria para capturar todas estas variaciones.

Por el contrario, los monitores portátiles son fáciles de usar y permiten mediciones continuas en la escala de tiempo correcta. Estos monitores requieren biosensores especialmente diseñados, ya que existe un número limitado de enzimas naturales que generan señales eléctricas continuas que varían en el tiempo, como las que utilizan los monitores continuos de glucosa, que actualmente son el único dispositivo de este tipo disponible comercialmente. Sin embargo, la mayoría de los laboratorios que son pioneros en estrategias de biodetección no desarrollan dispositivos compatibles con los humanos y viceversa, lo que crea un abismo entre estas dos áreas de investigación y desarrollo.

Este proyecto tiene como objetivo lograr un monitoreo continuo mínimamente invasivo de más de 100 analitos en el cuerpo humano y entregar dispositivos a los investigadores. Este proyecto desarrollará un banco de pruebas de dispositivos médicos que pueda utilizar innumerables estrategias de biodetección aplicadas por los laboratorios académicos para desarrollar dispositivos para experimentos en humanos. Nuestro enfoque técnico combina canales de iones sintéticos e interruptores conformacionales junto con una matriz CMOS para evaluar muchos analitos en paralelo. Ya tenemos acceso a técnicas de fabricación personalizadas, y los costos y las barreras en el diseño y fabricación de proteínas y sensores de silicio tienen una tendencia a la baja.

El proyecto avanzará a través de cuatro etapas interdependientes:

El proyecto avanzará a través de cuatro etapas interdependientes.

Las Organizaciones de Investigación Enfocada (FRO) son equipos de investigación enfocados en una misión por tiempo limitado, organizados como una startup para abordar un desafío científico o tecnológico específico de mediana escala. Los proyectos FRO buscan producir nuevas herramientas, tecnologías, procesos o conjuntos de datos transformadores que sirvan como bienes públicos, creando nuevas capacidades para la comunidad de investigación con el objetivo de acelerar el progreso científico y tecnológico de manera más amplia. Fundamentalmente, los proyectos FRO son aquellos que a menudo quedan entre las grietas que dejan las fuentes de financiamiento de investigación existentes debido a incentivos, procesos, misión o cultura conflictivos. Es probable que exista una amplia gama de conceptos de proyectos para los cuales las agencias podrían aprovechar entidades estilo FRO para lograr su misión y avanzar en el progreso científico.

Este proyecto se adapta a un modelo estilo FRO porque las cuatro etapas de investigación requieren circuitos de retroalimentación estrechos y estandarización, y la industria de dispositivos médicos no está incentivada a realizar este tipo de investigación. Las empresas privadas suelen centrarse en un puñado de moléculas más relevantes para el cuidado de la diabetes, aprovechando biosensores probados y reembolsos de seguros predecibles. Un instituto independiente sin fines de lucro es el más adecuado para estandarizar y eliminar riesgos de experimentos sobre monitoreo molecular para catalizar la formación de un consorcio de experimentadores. Así como la organización sin fines de lucro AddGene ha estandarizado y democratizado el acceso al material genético, buscamos desarrollar la institución análoga para dispositivos médicos.

La fisiología humana es actualmente un espacio de alta dimensión poco explorado y los laboratorios científicos carecen de las herramientas para medir la bioquímica humana a lo largo del tiempo. Los dispositivos desarrollados a través de este proyecto ayudarán en primer lugar a los científicos a estudiar cuestiones específicas en ámbitos como la etiología de las enfermedades, el comportamiento humano y el descubrimiento de fármacos. La validez del estudio se mejorará proporcionando cursos de tiempo moleculares adicionales que aclararán las relaciones entre condiciones, biomarcadores específicos e intervenciones. A continuación, estos estudios permitirán desarrollar un atlas molecular humano, similar a la Base de Datos del Metaboloma Humano pero con resolución temporal. Esta base de datos podría actuar como una poderosa herramienta para desarrollar modelos matizados de fisiología humana para descubrir fenómenos que antes se pasaban por alto. Por último, dispositivos similares acabarán siendo accesibles como productos de salud para el consumidor, permitiendo la próxima generación de salud personalizada.

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La estrategia general implica convertir interacciones bioquímicas en una señal eléctrica que varía en el tiempo y aislar interacciones específicas en canales separados en un chip CMOS. Imaginamos una plataforma universal que pueda aceptar una gran variedad de biosensores de laboratorios de todo el mundo. Los avances en biología sintética e ingeniería de proteínas han desbloqueado varios modos de biodetección. Las oxidorreductasas, como la glucosa oxidasa utilizada en los MCG, proporcionan una conversión directa de la concentración del ligando local en una corriente eléctrica. Los avances recientes en la ingeniería de proteínas con aprendizaje profundo han demostrado una prueba de concepto para el diseño de novo de enzimas, pero algunas clases de biomoléculas, como los ácidos nucleicos y las proteínas, estarían fuera del alcance de la detección enzimática. A su vez, podemos imitar los canales iónicos de la naturaleza o crear nuestros propios sistemas de transducción electrónica. Los aptámeros son susceptibles de evolución de alto rendimiento para unirse a una variedad de objetivos y proporcionar un movimiento en horquilla que puede mover sondas redox hacia y lejos de la superficie de un electrodo (cf. ejemplo de un sensor de cortisol). Los avances recientes en el origami de ADN han permitido nanoporos sintéticos autoensamblados cuya corriente puede modularse mediante la unión de otras biomoléculas. Tanto los nanoporos biológicos como los de estado sólido se utilizan cada vez más en equipos científicos comerciales, lo que proporciona un viento de cola para los dispositivos médicos.

Todos estos sistemas de biosensores y transducción se pueden integrar en transistores de efecto de campo (FET). Incluso las estrategias que involucran proteínas de membrana ahora pueden interconectarse con transistores gracias a transistores electroquímicos orgánicos con bicapas lipídicas soportadas que albergan canales iónicos y nanoporos. Los procesos modernos de semiconductores complementarios de óxido metálico (CMOS) nos permiten paralelizar muchos sensores en un solo dispositivo a un bajo costo por unidad. Cada sensor consta de una unidad de detección FET, donde la presencia de moléculas de interés induce un potencial de superficie en la puerta FET. Esto modula la corriente en el FET, que luego se mide con un circuito de lectura. Luego, la corriente de cada sensor se digitaliza y se utiliza como indicador de concentraciones moleculares. Dado que se requieren relativamente pocos canales (~100 s) en comparación con los dispositivos CMOS convencionales, se podrían utilizar procesos de fabricación más gruesos (por ejemplo, 130 nm) que reducirían el costo y el tiempo y al mismo tiempo permitirían un área activa compacta (~mm2).

El dispositivo CMOS se empaquetará en un factor de forma portátil miniaturizado para mediciones en el cuerpo usando una batería y transmisión de datos inalámbrica a un teléfono inteligente (por ejemplo, usando Bluetooth de baja energía). Extraeremos líquido intersticial mediante iontoforesis inversa para llegar al chip CMOS que se encuentra junto a la superficie de la piel. Dado que diferentes analitos tienen diferentes tasas de variación y rangos de concentración, modelaremos la resolución temporal y la SNR apropiadas que podemos lograr. Este factor de forma del dispositivo y el método de iontoforesis inversa se han validado para mediciones de glucosa ~mM con resolución ~mínima. Por el contrario, las hormonas pueden estar presentes en concentraciones ~6 órdenes de magnitud más bajas, pero solo varían a lo largo de días o semanas. Usando nuestra configuración CMOS, se pueden leer diferentes canales individualmente. Para capturar eficientemente estos cambios, se utilizarán diferentes frecuencias de muestreo para garantizar que capturemos sus picos y valles mientras minimizamos el consumo de energía. Para analitos con concentraciones iniciales más bajas, es posible que se requieran técnicas como el promedio (en múltiples muestras y canales CMOS) para mejorar la sensibilidad. La diferencia relativa absoluta media (MARD) se calculará en comparación con la verdad fundamental de LC-MS en sangre.

Estamos en una posición en la que nuestros métodos de ciencia de datos superan a los conjuntos de datos de calidad. Por ejemplo, el aprendizaje profundo geométrico es útil para mapear interacciones en un metaboloma, y ​​la memoria a corto plazo está bien establecida para analizar y predecir datos de series temporales. Estos datos pueden volverse procesables en un dispositivo de circuito cerrado donde un evento de biodetección desencadena una alerta o una intervención farmacológica como en un páncreas artificial. Una vez más, los enfoques de la teoría del control en fisiología son suficientemente maduros.

Para abordar la brecha entre los incentivos académicos y comerciales, el gobierno estadounidense debería financiar programas de investigación centralizados, conocidos como FRO, para abordar desafíos bien definidos.