Proteasen haben sich kürzlich als vielversprechende neue Klasse von Biomarkern mit einem breiten diagnostischen, prognostischen und therapeutischen Potenzial für verschiedene menschliche Krankheiten herausgestellt, darunter neurologische und psychiatrische Erkrankungen, verschiedene Krebsarten und Störungen des Immunsystems. Es mangelt jedoch an Werkzeugen zur Echtzeit-Aktivitätsanalyse krankheitsbedingter Protease-Biomarker. Um dieses Problem anzugehen, schlagen wir die Entwicklung einer hochempfindlichen Biosensorplattform auf Graphenbasis für den parallelen Nachweis mehrerer Proteasen im Serum vor. Wir werden einen neuen markierungsfreien Sensormechanismus nutzen, der auf der Ladungsentfernung aufgrund der Spaltung von Designerpeptiden durch Proteasen basiert. Als konkreten Geschäftsfall planen wir die Vorhersage des Therapieansprechens bei der Behandlung einer Major Depression (MDD). MDD ist eine der häufigsten und belastendsten psychischen Störungen weltweit. MDD gehört auch zu den teuersten Hirnerkrankungen in Europa. Zwar gibt es wirksame Behandlungen, doch das Ansprechen auf die Behandlung schwankt stark. Es gibt keine serumbasierten Tests zur Vorhersage einer personalisierten Therapie für MDD-Patienten. Die wirksame Behandlung wird durch Versuch und Irrtum ermittelt, was eine große Belastung für Patienten und das Gesundheitssystem darstellt. Ein schneller, empfindlicher und benutzerfreundlicher Test würde eine schnellere und präzisere Identifizierung der Behandlung ermöglichen, die Therapieergebnisse verbessern und die Krankenhausaufenthaltsdauer verkürzen. Hier planen wir, zwei mit MDD assoziierte Protease-Biomarker zu erkennen. Die Biosensoren werden in klinischen Serumproben validiert. Arrays von Graphen-Biosensoren werden auf Siliziumwafern mit einer Multiplex-Auslesematrix integriert, um ein miniaturisiertes Sensorsystem mit Multianalyt-Detektionsfähigkeit, hohem Dynamikbereich, hoher Präzision, niedriger Nachweisgrenze und geringem Materialverbrauch zu realisieren. Die daraus resultierende Plattformtechnologie könnte verschiedene Tools für die Point-of-Care-Diagnose und Therapievorhersage ermöglichen. Dies wird dazu beitragen, die industrielle Führungsrolle der EU in der gesamten Wertschöpfungskette neuartiger bioanalytischer Werkzeuge auf Graphenbasis zu sichern.

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