2025-126-31
Povrchově-zesílena Ramanová spektroskopie a umělá inteligence pro expresní medicinskou analýzu (II)
Vedoucí práce: Mgr. Maria Erzina, Ph.D.
Konzultant: -
Podstata a cíl práce
Povrchově-zesílena Ramanová spektroskopie (v angličtině – SERS, surface enhanced Raman spectroscopy) je unikátní detekční metoda schopná dosáhnout „absolutního“ detekčního limitu, tj. rozlišit přítomnost I jedné (pouze jedné!) molekuly na povrchu SERS-aktivního substrátu. Zároveň je to metoda nenáročná z hlediska přístrojového vybavení i "výcviku" operátora. SERS má ostrovský potenciál zejména v medicinské diagnostice a analýze markérů onemocnění nebo léků. V reální praxe SERS je ovšem omezena složitým složením biologických vzorků, které obsahují hodně biomolekul. Všechny molekuly produkují SERS signál a tak není možné separovat signál od jednotlivých molekul. Právě proto jsme v roce 2018 navrhli kombinací SERS s umělou inteligencí pro detekci cílových biomolekul. Tato kombinace je založena na unikátním detekčním limitu SERS a schopnosti umělé inteligence analyzovat velice složitá vstupní data. Již teď jsme úspěšně aplikovali SERS a neuronové sítě pro detekcí antibiotik-rezistencích bakterií, karcinogenního onemocnění, poškození DNA a tak dále. Tato práce bude navazovat na naše předchozí výsledky a zkušenosti a zaměří se na detekci relevantních biomolekul (markérů onemocnění, léků a jejích metabolitů) na pozadí složitých biologických vzorků.Povrchově-zesílena Ramanová spektroskopie (v angličtině – SERS, surface enhanced Raman spectroscopy) je unikátní detekční metoda schopná dosáhnout „absolutního“ detekčního limitu, tj. rozlišit přítomnost I jedné (pouze jedné!) molekuly na povrchu SERS-aktivního substrátu. Zároveň je to metoda nenáročná z hlediska přístrojového vybavení i "výcviku" operátora. SERS má ostrovský potenciál zejména v medicinské diagnostice a analýze markérů onemocnění nebo léků. V reální praxe SERS je ovšem omezena složitým složením biologických vzorků, které obsahují hodně biomolekul. Všechny molekuly produkují SERS signál a tak není možné separovat signál od jednotlivých molekul. Právě proto jsme v roce 2018 navrhli kombinací SERS s umělou inteligencí pro detekci cílových biomolekul. Tato kombinace je založena na unikátním detekčním limitu SERS a schopnosti umělé inteligence analyzovat velice složitá vstupní data. Již teď jsme úspěšně aplikovali SERS a neuronové sítě pro detekcí antibiotik-rezistencích bakterií, karcenogenního onemocnění, poškození DNA a tak dále. Tato práce bude navazovat na naše předchozí výsledky a zkušenosti a zaměří se na detekci relevantních biomolekul (markérů onemocnění, léků a jejích metabolitů) na pozadí složitých biologických vzorků.
Náplň činnosti studenta
Příprava SERS substrátů, modifikace povrchu SERS substrátů a jejích použití v SERS měřeních (v automatickém režimu) pro přípravu databází pro učení látek pomocí neuronové sítě.
Doplňující informace
Místo řešení: Ústav inženýrství pevných látek (126)