Projektid

Heaoluteaduste tippkeskus

Aasta: 2024 - 2030
HTTK toob kokku juhtivad psüühika, keha, sotsiaalse konteksti ja ruumilise konteksti uurijad, et luua distsipliinide ülene arusaam komplekssüsteemidest, mis mõjutavad heaolu: elu kvaliteeti erinevates valdkondades objektiivses ja eriti subjektiivses mõttes. Me käsitleme 4 uurimisvaldkonda. 1) KORRELAADID: Millised bio-psühholoogilised ja sotsiaal-ruumilised omadused on seotud heaolu püsivamate komponentidega nagu eluga rahulolu? 2) MEHHANISMID: Kuidas rulluvad inimestes lahti heaolu dünaamilised komponendid, näiteks emotsioonid? 3) ENESEHOOL: Kuidas inimesed ise oma heaolu enesehoole ökosüsteemides mõistavad ja juhivad? 4) SEKKUMISED: Kuidas heaolu isikustatud ja kohandatud sekkumistega edendada? HTTK rahastab interdistsiplinaarseid ametikohti; registriandmetega lõimitud longituud-uuring; doktorikooli; tippsündmusi; ja rändluse ja koostöö toetusmeedet. HTTK tõstab osalevate rühmade, asutuste ja Eesti heaoluteaduste tulemuslikkust ja mõjukust.

Biomimeetilised polümeersed retseptorid integreeritud sensormassiiviga keeruliste keskkondade odavaks ja kiireks analüüsiks

Aasta: 2024 - 2028
Projekti eesmärk on välja töötada odavad ja kiired analüütilised tööriistad kliiniliselt oluliste biomarkerite ja keskkonnasaasteaineite tuvastamiseks keerulistes keskkondades, kasutades sensormassiiviga integreeritud molekulaarselt jäljendatud polümeere (MIP) kui robustseid ja odavaid biomimeetilisi retseptoreid. Projekt keskendub MIP mugavate ja keskkonnasõbralike sünteesimeetodite väljatöötamisele, mis võimaldavad MIP-ide automatiseeritud ja tõhusat integreerimist sensormassiiviga, samuti sobivate andmetöötlusmeetodite väljatöötamisele MIP-põhiste sensormassiivide genereeritud signaalide tõhusaks tõlgendamiseks. Usume, et projekti raames välja töötatud lahendused loovad uue põlvkonna analüütilised tööriistad, mis, aitavad kaasa rahvatervise ja ohutuse parandamisele kriitilistes tööstusharudes, nagu meditsiiniline diagnostika ja keskkonnaseire.

Sensormaterjalid molekulaarselt jäljendatud polümeeridest meditsiiniliseks diagnostikaks ja keskkonnaseireks​​​ ​​​

Aasta: 2019 - 2023
Töötati välja uued molekulaarselt jäljendatud polümeeridele (MIP) põhinevad sünteetilised retseptorid, ning integreeriti neid erinevate sensorplatvormidega, et luua kiireid, töökindlaid ja kulutõhusaid analüütilisi tööriistu meditsiiniliseks diagnostikaks või keskkonna seisundi jälgimiseks. Valmistati kliiniliselt oluliste valkude või esilekerkivate keskkonna saasteainete suhtes selektiivseid MIP-e ning integreeriti neid kaasaskantavate või mitmekanaliliste muunduritega. Loodud MIP-sensorid olid võimelised 15-20 minutiga kvantitatiivselt määrata analüüti relevantses kontsentratsioonide vahemikus. Näiteks, suutis MIP-sensor tuvastada antibiootikume, nagu sulfametisool ja makroliidid, nanomolaarseid kontsentratsioone vees. Märkimisväärne on neurotroofsete faktorite (BDNF ja CDNF) ning viirusvalkude (HCV-E2, SARS-CoV-2 N ja S1) suhtes selektiivsete MIP retseptorite valmistamine. Tulemused lõid head eeldused patsiendimanuste testide (PoCT) arendamiseks neuroloogiliste häirete ja C-hepatiidi varajaseks diagnoosiks ja jälgimiseks. Üheks silmapaistvamaks väljundiks on MIP-retseptoril põhinev koroonaviiruse kiirtesti prototüüp. Valmistatud sensori üks eeliseid võrdluses laialt kasutatavate koroonaviiruse antigeeni kiirtestidega (külgvoolutestid) on võimekus määrata ka viirusvalgu kontsentratsiooni proovis ning märgatavalt madalam avastamispiir, mis võimaldab varajases staadiumis nakkuse tuvastamist. Kuna MIP-tehnoloogia on kohandatav põhimõtteliselt iga patogeeni tuvastamiseks, aitavad need uuringud kaasa võitlusele uute pandeemiate vastu. Projekti tulemused loovad eeldused oluliselt odavamate, kiiremate ja töökindlate analüütiliste seadmete valmistamiseks, mis sobivad kasutamiseks patsiendimanustena (PoCT) ja välimõõtmisteks sobivate keskkonnasensoritena, pakkudes alternatiivi kallitele ja töömahukatele laborianalüüsi meetoditele.

Uued diagnostilised SARS-CoV-2 viirusnakkuse tuvastamise meetodid kliiniliseks ja portatiivseks kasutamiseks

Aasta: 2020 - 2021
Projektis arendati välja COVID-19 diagnostilise kiirtesti prototüüp, mis põhineb radikaalselt teistsugusel meetodil võrreldes praegu laialt kasutatavate külgvoolutestidega. Nimelt, on tegemist elektrokeemilse sensoriga, kus tundliku elemendina on polümeerne sünteetiline retseptor ja analüütiline signaal genereeritakse elektrokeemilise redoksreaktsiooni tulemusena (Joonis 1). Polümeerse sünteetilise retseptori valmistasime molekulaarse jäljendamise tehnoloogia abil. Sihtanalüüdina kasutasime kahte SARS-CoV-2 antigeeni: nukleokapsiidi valku (N-valk) ja ogavalku (S-valk). Valmistasime N- ja S-valgu suhtes selektiivseid sünteetiliseid retseptoreid otse elektrokeemiliste andurite pinnale, milliseid ühendati kaasaskantava potentsiostaadiga signaali mõõtmiseks. Näitasime, et loodud sensor oli võimeline tuvastama SARS-CoV-2 antigeeni patsiendi ninaneelu proovides ca 15 min. Ilmnesid sensori selged eelised võrreldes külgvoolutestidega: sünteetilise retseptori kasutamine sensori tundliku elemendina on stabiilsem ja odavam võrreldes bioloogiliste retseptoritega; kuni 100 korda madalam avastamispiir, mis võimaldab juba varajases staadiumis nakatumist diagnoosida; antigeeni kontsentratsiooni määramise võimalus, mis võimaldab hinnata viiruskoormust. Seega on arendatud sensoril väga hea innovaatiline potentsiaal edasiseks arendamiseks, et COVID-19 diagnostilise kiirtesti reaalsesse kasutusele viia. Seda saaks kasutada esmatasandi testina meditsiiniasutustes, näiteks perearstikeskustes, erakorralises meditsiinis jm, mis vähendaks tervishoiusüsteemi koormust ning meditsiinipersonali kokkupuuteid võimaliku nakkusallikaga. Edasiarendamiseks on vaja kaasata lisarahastust. Kokkuvõtteks rõhutame, et antud projekti raames oleme saanud edukalt rakendada molekulaarse jäljendamise meetodit SARS-CoV-2 viiruse valkude selektiivseks tuvastamiseks, projekti tulemusena valminud artikkel oli esimene antud valdkonnas ja see on saanud juba alates esimesest ilmumise aastast märkimisväärselt palju tsiteeringuid.