Mejora de la cuantificación de proteínas con superespectros SERS y aprendizaje automático

Área de la Ciencia:

• Química Analítica
• Espectroscopia
• Análisis de Biomoléculas

Sus antecedentes:

• El análisis cuantitativo de proteínas mediante espectroscopia Raman de superficie mejorada (SERS) se ve obstaculizado por la adsorción inconsistente de proteínas en superficies plasmónicas.
• El desarrollo de métodos SERS robustos es crucial para la cuantificación precisa de proteínas en diversas aplicaciones biológicas y químicas.

Objetivo del estudio:

• Introducir y validar un marco SERS guiado por superespectros para el análisis cuantitativo mejorado de proteínas.
• Investigar el impacto de diferentes químicas de superficie y combinaciones espectrales en la precisión de la cuantificación.
• Establecer principios de diseño para la construcción eficaz de superespectros en SERS.

Principales métodos:

• Funcionalización de sustratos de nanobarras de plata (AgNR) con cisteamina (CM), cisteína (CN), 6-mercapto-1-hexanol (MCH) y AgNRs no modificadas (B) para crear diversos entornos de interacción.
• Construcción de superespectros concatenando señales SERS de varias combinaciones de estas superficies funcionalizadas.
• Evaluación del rendimiento de los superespectros utilizando regresión de vectores de soporte (SVR) y regresión de bosque aleatorio (RFR) para el análisis cuantitativo de albúmina de suero bovino (BSA).

Principales resultados:

• La construcción selectiva de superespectros es fundamental; los espectros de una sola superficie carecen de diversidad y la inclusión de todas las superficies puede disminuir la precisión debido a características no informativas.
• Los superespectros derivados de químicas de superficie complementarias, específicamente el par CM&CN o el triplete B&CM&CN, mejoraron significativamente la precisión de la predicción cuantitativa.
• La regresión de bosque aleatorio (RFR) demostró un rendimiento superior sobre SVR en la integración de datos espectrales químicamente heterogéneos.

Conclusiones:

• El estudio establece principios de diseño para la construcción de superespectros eficaces para el análisis SERS de proteínas.
• La complementariedad en las interacciones analito-superficie es clave para lograr una cuantificación de proteínas precisa y escalable utilizando SERS.
• El marco desarrollado ofrece un enfoque prometedor para superar las limitaciones en la cuantificación de proteínas basada en SERS.