Povrchově zesílena Ramanova spektroskopie a umělá inteligence pro expresní medicinskou analýzu

Povrchově zesílena Ramanová spektroskopie (SERS – Surface Enhanced Raman Spectroscopy) je detekční metoda schopná dosáhnout „absolutního“ detekčního limitu – rozlišit přítomnost i jedné (pouze jedné!) molekuly na povrchu SERS-aktivního substrátu. Zároveň je tato metoda nenáročná z hlediska přístrojového vybavení a výcviku operátora. SERS má obrovský potenciál zejména v medicínské diagnostice a analýze markerů onemocnění nebo léků. V reálné praxi SERS je ovšem omezena složitým složením biologických vzorků, které obsahují velké množství biomolekul. Přítomné bio-molekuly produkují SERS signál a tak není možné separovat signál od jednotlivých markerů onemocnění a biologického pozadí. Tento problém ovšem lze vyřešit přes kombinací SERS s umělou inteligencí pro detekci cílových biomolekul. Tato kombinace je založena na detekčním limitu SERS a schopnosti umělé inteligence analyzovat velice složitá vstupní spektrální data. Již teď jsme úspěšně aplikovali SERS a neuronové sítě pro detekcí antibiotik-rezistencích bakterií, karcinogenních onemocnění, poškození DNA a celé řady markerů dalších onemocněni. Tato práce bude navazovat na předchozí výsledky a zaměří se na detekci relevantních biomolekul (markerů onemocnění, léků a jejích metabolitů) na pozadí složitých biologických vzorků.

Příprava SERS substrátů, modifikace povrchu SERS substrátů a jejích použití v SERS měřeních (v automatickém režimu) pro přípravu databáze pro učení neuronové sítě.