Graphene as the basis of biological sensors for the diagnosis of neurodegenerative dementia

封面

如何引用文章

全文:

详细

Cognitive disorders are currently being considered within the framework of the most pressing problems of modern clinical neurology in particular and medicine in general. Their significance is due to both the significant negative impact on the health and quality of life of patients, as well as the condition of their immediate relatives and society as a whole. In addition, widespread violations of higher cortical functions significantly affect the financial and economic indicators of individual groups of individuals and the state. These provisions determine the need to search for new highly effective ways of managing patients. The solution of this problem is impossible without the introduction of effective diagnostic methods that allow rapid and qualitative verification of the pathological process, especially at its early stages. Given the fact that Alzheimer’s disease plays a major role in the development of dementia in old age, the development of its diagnostic methods is the interest area for the researchers. Currently used diagnostic algorithms, which include, in addition to neuropsychological examination, such methods as the study of the content of β-amyloid and τ-protein in the cerebrospinal fluid, positron emission tomography, a number of others are either invasive or require expensive specialized equipment and have a high financial cost. This leads to a significant limitation of their use in everyday clinical practice. At the same time, certain successes have been achieved recently in the field of the introduction of nanotechnology products into medical science. This is the direction for the further prospects for the development of diagnostic and therapeutic strategies. One of the materials obtained in this direction is graphene, which is a two-dimensional allotropic modification of carbon with a number of specific physical properties. Currently biological sensors based on graphene are being developed, which have high sensitivity and specificity to the biomarkers under study and allow them to be determined in extremely low concentrations. The research in this direction may lead to the creation of a new diagnostic method that allows for the effective diagnosis of Alzheimer’s disease in the early stages, including at the outpatient level.

作者简介

Sergey Vorobev

Almazov National Medical Research Centre; Ioffe Physico-Technical Institute; Saint Petersburg State Pediatric Medical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: sergiognezdo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4830-907X
SPIN 代码: 3426-6511
Scopus 作者 ID: 37066664500
Researcher ID: I-4445-2016

M.D., D.Sc. (Medicine), Chief researcher of the Neurology and Neurorehabilitation Research Laboratory; Professor of the Clinical Laboratory Diagnostics Department

俄罗斯联邦, Saint Petersburg; Saint Petersburg; Saint Petersburg

Ivan Ternovykh

Almazov National Medical Research Centre; Ioffe Physico-Technical Institute

Email: rik.2006@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0074-4021
SPIN 代码: 8208-9241

M.D., Assistant of the Neurology and Psychiatry Department with the clinic of IMO

俄罗斯联邦, Saint Petersburg; Saint Petersburg

Aleksandr Lebedev

Ioffe Physico-Technical Institute

Email: shura.lebe@mail.ioffe.ru
ORCID iD: 0000-0003-0829-5053
SPIN 代码: 9912-3526

D.Sc. (Physical and Mathematical), Professor, the Head of the Solid-state Electronics Department

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Aleksandr Smirnov

Ioffe Physico-Technical Institute

Email: alex.smirnov@mail.ioffe.ru
ORCID iD: 0000-0001-9709-5138

Ph.D. (Physical and Mathematical), Senior Researcher

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Aleksandr Usikov

Ioffe Physico-Technical Institute; Nitride Crystals Aluminum-N

Email: alexander.usikov@nitride-crystals.com
ORCID iD: 0000-0002-5320-3632
SPIN 代码: 2035-7935

Ph.D. (Physical and Mathematical), Leading researcher

俄罗斯联邦, Saint Petersburg; Saint Petersburg

Sergey Lebedev

Ioffe Physico-Technical Institute

Email: lebedev.sergey@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5078-1322
SPIN 代码: 2308-7971

Ph.D. (Physical and Mathematical), Researcher

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

参考

  1. Reitz C, Brayne C, Mayeux R. Epidemiology of Alzheimer disease. Nat Rev Neurol. 2011;7(3):137–152. doi: 10.1038/nrneurol.2011.2
  2. Tahami Monfared AA, Byrnes MJ, White LA, Zhang Q. Alzheimer’s Disease: Epidemiology and Clinical Progression. Neurol Ther. 2022;11(2):553–569. doi: 10.1007/s40120-022-00338-8
  3. Elonheimo HM, Andersen HR, Katsonouri A, Tolonen H. Environmental Substances Associated with Alzheimer’s Disease-A Scoping Review. Int J Environ Res Public Health. 2021;18(22):11839. doi: 10.3390/ijerph182211839
  4. McKhann GM, Knopman DS, Chertkow H, et al. The diagnosis of dementia due to Alzheimer’s disease: recommendations from the National Institute on Aging–Alzheimer’s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer’s disease. Alzheim dement. 2011;7(3):263–269. doi: 10.1016/j.jalz.2011.03.005
  5. Jack CR, Albert MS, Knopman DS, et al. Introduction to the recommendations from the National Institute on Aging–Alzheimer’s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer’s disease. Alzheim dement. 2011;7(3):257–262. doi: 10.1016/j.jalz.2011.03.004
  6. Sperling RA, Aisen PS, Beckett LA, et al. Toward defining the preclinical stages of Alzheimer’s disease: recommendations from the National Institute on Aging–Alzheimer’s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer’s disease. Alzheim dement. 2011;7(3):280–292. doi: 10.1016/j.jalz.2011.03.003
  7. Albert MS, DeKosky ST, Dickson D, et al. The diagnosis of mild cognitive impairment due to Alzheimer’s disease: recommendations from the National Institute on Aging-Alzheimer’s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer’s disease. Alzheim Dement. 2011;7(3):270–279. doi: 10.1016/j.jalz.2011.03.008
  8. Emelin AYu, Lobzin VYu, Vorob’ev SV. Cognitive disorders: a guide for doctors. Moscow: T8 Izdatel’skiуe Tekhnologii Publishing House; 2019. 416 p. (In Russ.)
  9. d’Abramo C, D’Adamio L, Giliberto L. Significance of Blood and Cerebrospinal Fluid Biomarkers for Alzheimer’s Disease: Sensitivity, Specificity and Potential for Clinical Use. J Pers Med. 2020;10(3):116. doi: 10.3390/jpm10030116
  10. Harada R, Okamura N, Furumoto S, et al. Characteristics of Tau and Its Ligands in PET Imaging. Biomolecules. 2016;6(1):7. doi: 10.3390/biom6010007
  11. Camus V, Payoux P, Barré L, et al. Using PET with 18F-AV-45 (florbetapir) to quantify brain amyloid load in a clinical environment. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2012;39(4):621–631. doi: 10.1007/s00259-011-2021-8
  12. Mielke MM, Hagen CE, Wennberg AMV, et al. Association of plasma total tau level with cognitive decline and risk of mild cognitive impairment or dementia in the mayo clinic study on aging. JAMA Neurol. 2017;74:1073–1080. doi: 10.1001/jamaneurol.2017.1359
  13. Hanon O, Vidal JS, Lehmann S, et al. Plasma amyloid levels within the Alzheimer’s process and correlations with central biomarkers. Alzheimers Dement. 2018;14:858–868. doi: 10.1016/j.jalz.2018.01.004
  14. Jia L, Qiu Q, Zhang H, et al. Concordance between the assessment of Aβ42, T-tau, and P-T181-tau in peripheral blood neuronal-derived exosomes and cerebrospinal fluid. Alzheimers Dement. 2019;15:1071–1080. doi: 10.1016/j.jalz.2019.05.002
  15. Lebedev AA, Davydov VYu, Novikov SN, et al. Graphene-based biosensors. Technical Physics Letters. 2016;42(14):28–35. (In Russ.) DOI: journals.ioffe.ru/articles/viewPDF/43411
  16. Chauhan N, Maekawa T, Kumar DNS. Graphene based biosensors-Accelerating medical diagnostics to new-dimensions. J Mater Res. 2017;32(15):2860–2882. doi: 10.1557/jmr.2017.91
  17. Li M, Yang X, Ren J, et al. Using graphene oxide high near-infrared absorbance for photothermal treatment of Alzheimer’s disease. Adv Mater. 2012;24(13):1722–1728. doi: 10.1002/adma.201104864
  18. Demeritte T, Nellore BP, Kanchanapally R, et al. Hybrid Graphene Oxide Based Plasmonic-Magnetic Multifunctional Nanoplatform for Selective Separation and Label-Free Identification of Alzheimer’s Disease Biomarkers. ACS Appl Mater Interfaces. 2015;7(24): 13693–13700. doi: 10.1021/acsami.5b03619
  19. Chae MS, Kim J, Jeong D, et al. Enhancing surface functionality of reduced graphene oxide biosensors by oxygen plasma treatment for Alzheimer’s disease diagnosis. Biosens Bioelectron. 2017;92: 610–617. doi: 10.1016/j.bios.2016.10.049
  20. Leszek J, Md Ashraf G, Tse WH, et al. Nanotechnology for Alzheimer Disease. Curr Alzheimer Res. 2017;14(11):1182–1189. doi: 10.2174/1567205014666170203125008
  21. Speranza G. Carbon Nanomaterials: Synthesis, Functionalization and Sensing Applications. Nanomaterials (Basel). 2021;11(4):967. doi: 10.3390/nano11040967
  22. Sainz-Urruela C, Vera-López S, San Andrés MP, Díez-Pascual AM. Graphene-Based Sensors for the Detection of Bioactive Compounds: A Review. Int J Mol Sci. 2021;22(7):3316. doi: 10.3390/ijms22073316
  23. Rembach A, Faux NG, Watt AD, et al. Changes in plasma amyloid beta in a longitudinal study of aging and Alzheimer’s disease. Alzheimers Dement. 2014;10:53–61. doi: 10.1016/j.jalz.2012.12.006
  24. Davies DR, Sheriff S, Padlan EA. Antibody-Antigen Complexes. J Biological Chemistry. 1988.263(22):10541–10544. doi: 10.1146/annurev.biochem.59.1.439
  25. Usikov AS, Lebedev SP, Roenkov AD, et al. Investigation of the sensitivity of graphene for use as biosensors. Technical Physics Letters. 2020; 46(10): 3–6. (In Russ.) doi: 10.21883/PJTF.2020.10.49421.18250
  26. Sun L, Zhong Y, Gui J, et al. A hydrogel biosensor for high selective and sensitive detection of amyloid-beta oligomers. Int J Nanomedicine. 2018;13:843–856. doi: 10.2147/IJN.S152163
  27. Toyos-Rodríguez C, García-Alonso FJ, de la Escosura-Muñiz A. Electrochemical Biosensors Based on Nanomaterials for Early Detection of Alzheimer’s Disease. Sensors (Basel). 2020;20(17):4748. doi: 10.3390/s20174748

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Eco-Vector, 2022

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».