Zusammenfassung
Im Rahmen dieses Beitrags fassen wir unsere neuesten Arbeiten auf dem Gebiet innovativer Raman-Technologien zur Beantwortung biomedizinischer Fragestellungen zusammen. Raman-Methoden sind ideale Werkzeuge für die Medizin und Lebenswissenschaften: Sie messen kontaktfrei und liefern Informationen über molekulare Prozesse in Zellen, ohne diese zu zerstören. Raman-Messungen sind schnell, was in vielen Fällen den Einsatz von zeitaufwendigen Laboranalysen ersetzten kann. Schließlich sind Raman-Messungen sehr präzise und ermöglichen die ultrasensitive Detektion, die in den Lebenswissenschaften nötig ist. Um jedoch im Nachweis ultrasensitiv zu sein, muss die Raman-Spektroskopie oft mit Verstärkungsmethoden wie beispielsweise Plasmonen-Resonanzen (SERS = surface enhanced Raman scattering) kombiniert werden. Die Raman-Spektroskopie ermöglicht die Untersuchung biologischer Proben unterschiedlicher Größen von ganzen Organen über Gewebeschnitte, Zellen, Viren bis hin zur DNA/RNA. Durch die Kombination des SERS-Verfahrens mit einem Rasterkraftmikroskop (TERS = Tip-enhanced Raman spectroscopy) lassen sich einzelne Viren molekularspezifisch analysieren, die mit klassischen mikrobiologischen Methoden wie z. B. PCR nur schwer zugänglich sind. Durch die Kombination Raman-spektroskopischer Technologien mit einem Lichtmikroskop ist es möglich, Strukturen im Submikrometer-Bereich zu untersuchen. Dieser Ansatz lässt sich für einen schnellen Vor-Ort-Nachweis von einzelnen Mikroorganismen (z. B. pathogene Keime) anhand ihres charakteristischen Raman-Fingerabdrucks für eine effiziente Gesundheitsdiagnostik, Luft- und Bodenkontrolle sowie Lebensmittelanalytik nutzen. Die Implementierung der Raman-Spektroskopie in einen Mikrofluidikchip ermöglicht die automatische Klassifizierung von Zellen wie z. B. blutzirkulierende Tumorzellen. Neben einzelnen Zellen lassen sich auch ganze Gewebeschnitte, wie sie z. B. bei Biopsien anfallen, mit der Raman-Mikrospektroskopie charakterisieren. Die Auswertung der chemischen Raman-Bilder mittels mathematischer Verfahren zur Spektrenanalyse und Klassifizierung ermöglicht eine objektive Beurteilung des Gewebes zur Frühdiagnose von Krankheiten wie z. B. Krebs. Die Aufnahme eines Raman-Bildes größerer Gewebeflächen ist jedoch aufgrund des niedrigen Raman-Streuquerschnitts sehr zeitaufwendig, was für klinische Anwendungen problematisch sein kann. Mit nicht linearen Raman-Ansätzen wie der kohärenten Anti-Stokes-Raman-Streuung (CARS) lassen sich die Aufnahmezeiten herabsetzen und Raman-Bilder einzelner charakteristischer Raman-Banden in Echtzeit aufnehmen.
Abstract
In this contribution we review our recent results on Raman approaches to address important biomedical questions. Raman based methods are ideal tools for medical and life science research: Raman measures without contact, providing information on processes within living cells without disturbing them. Raman measures quickly, often overcoming the need for complex and time-consuming laboratory analyses. Raman measures precisely, providing the ultra-sensitive detection capabilities needed for life science research. However, in order to achieve ultra-sensitive detection limits, Raman signal enhancing techniques like e. g. surface enhanced Raman scattering (SERS) must be employed. Raman spectroscopy enables the investigation of biological samples of different sizes i. e. organs via tissue sections, cells, viruses towards DNA/RNA. The combination of SERS with an atomic force microscope enables a molecular specific analysis of single viruses, which is hard to accomplish by conventional microbiological methods like e. g. PCR. Raman-spectroscopic technologies can be coupled with a microscope to investigate structures down to a submicron range. This approach can be used for an online / on-site identification of microorganisms (e. g. pathogens) based on their characteristic Raman fingerprint and is therefore of great relevance for an efficient medical diagnosis, air- and soil monitoring or food analysis. The implementation of Raman spectroscopy in a microfluidic chip allows for an automated classification of cells like e. g. circulating tumor cells. Besides single cells whole tissue sections like biopsy specimens can be characterized by means of Raman-microspectroscopy. The processing of the chemically specific Raman-maps via mathematical approaches for subsequent spectral analysis and classification enables an objective evaluation of the tissue samples for an early disease diagnosis like e. g. cancer. The low Raman scattering cross section results in long acquisition times limiting the recording of Raman images of large tissue areas and thus, clinical applications. The acquisition times can be reduced by utilizing non-linear Raman approaches like CARS (coherent anti-Stokes Raman scattering) and allows recording Raman images of single characteristic Raman bands in real time.
Schlüsselwörter
Raman-Spektroskopie - Viren-Diagnostik - Pathogendiagnostik - Raman-Zellsortierer - Gewebediagnostik
Key words
Raman spectroscopy - single virus analysis - pathogen diagnostics - Raman cell sorter - tissue diagnostics
