Rapid quantitative viral detection using organic electronic sensors in lateral flow devices

I dette prosjektet har vi utviklet en effektiv lavkostnadsteknologi for feltdeteksjon av biologiske arter, ved å bruke en kombinasjon av tre teknologier: fluorescensanalyser, lavpris LED’er og fotodioder, samt sensitiv signalbehandlingsmaskinvare. Tilnærmingen ble brukt for kvantifisering av kolesterol, og kan brukes til påvisning av smittestoffer som virus, bakterier, protozoer og sopp. Et nøkkelresultat fra dette prosjektet har vært utviklingen av en lavpris "lock-in forsterker" - et følsomt instrument som gjør at svake signaler kan oppdages i nærvær av støy eller uønskede signaler som lys fra omgivelsene. Systemet vi har utviklet bruker Arduino-kompatibel maskinvare, og har blitt utgitt fritt på en åpen maskinvare-basis som "OLIA: the Open Lock-In Amplifier" (https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fsens.2023.1102176/full). Selv om systemet kun koster USD 35, tilbyr det funksjonalitet som kan sammenlignes med kommersiell maskinvare til tusenvis av dollar. Ved å kombinere en tidlig versjon av OLIA med en fluorescensanalyse overvåket av lysdioder og fotodioder, har vi utviklet en kompakt og følsom sensor for kolesteroldeteksjon. Et ytterligere resultat av dette prosjektet har vært opprettelsen av en åpen, søkbar database med fargestoffmolekyler fra litteraturen, noe som gir nyttig informasjon om fargestoffenes molekylære strukturer og deres fysikalske egenskaper. Informasjonen i databasen har bred relevans, f.eks. innen optisk filterdesign, fotodynamisk terapi og solcelleoptimalisering. Vi har designet, syntetisert og karakterisert 20 nye fargestoffer med potensiale for bruk som optiske filtre. Vi har også utviklet maskinlæringsmetoder som lar oss forutsi de spektrale egenskapene til faste filmer basert på deres (lett tilgjengelige) egenskaper i løsning. Maskinlæringsmetodene kan brukes til å akselerere utviklingen av nye filtre og solceller ved å identifisere lovende kandidatmaterialer uten å måtte teste dem først. Prediksjonsmodellene er integrert i programvare med åpen tilgang (https://gitlab.com/vishsoft/aggregationpredictor). Vi har videreutviklet flere nye fargestoffer for bruk i fargesensibiliserte fotodetektorer og solceller for integrering i våre detektorer.

The work carried out within RAPVIR has led to the development of several open databases, software products and hardware products that are expected to be of broad use to the wider scientific community. Key outputs include two openly accessible databases for dye-sensitised solar cells and photodetectors, relating to the behaviour of dyes on metal oxide surfaces, and two open-access software packages “DENOPTIM” and “Aggregation Predictor” for the computational design of functional dyes. These databases and software products are likely to be widely used by the dye-sensitised photovoltaics communities to simplify the selection of dye molecules for target applications and to design new higher-performing dyes for solar cells, photodetectors and optical filters. A separate software package “Drugsniffer” based on computational methods developed within the course of RAPVIR has also been released. Drugsniffer is capable of searching huge libraries of known molecules in search of compounds that will potentially exhibit a good binding affinity to target SARS CoV2 proteins. In the long term, it is expected that computational methods such as those used in “Drugsniffer” will greatly accelerate the discovery of new medicines. RAPVIR also led to the release of design plans for an integrated fluorescence sensor for biomolecules that uses a reader based on lock-in amplification to achieve sensitive, low-noise detection. The results achieved in RAPVIR are an important step towards the development of inexpensive, disposable, fast, quantitative and easy-to-use diagnostic tests for infectious diseases that would, for instance, allow medical practitioners and field-specialists to determine the occurrence, nature and severity of infection without sending samples to remote labs. A stand-alone lock-in amplifier (OLIA) was also developed in RAPVIR for general-purpose scientific measurements. Despite having a build cost of just US$35, OLIA offers many features associated with far costlier commercial instruments and has the potential to greatly expand the use of lock-in amplification as a highly sensitive detection technique.

The project seeks to develop an extremely low cost technology for the detection of viral pathogens, using two complementary technologies: lateral flow immunoassays and organic semiconductor devices. By integrating transducers based on organic transistors, light-emitting diodes (LEDs) and photodiodes into the lateral flow assays, we aim to create a miniaturised technology that is capable of carrying out both the initial chemical analysis and the subsequent signal transduction in a single integrated package, greatly reducing the cost, size and weight of the overall device. Two forms of detection will be integrated into the devices: (i) direct label-free detection using bio-functionalised organic transistors; and (ii) absorption- and fluorescence-based labelled detection using organic LEDs and photodiodes as light-sources and photodetectors. The transistors will be used for semi-quantitative detection at trace level, while the LED/photodiode pairs will be used for quantitative detection at higher concentrations. Although applied here to the detection of viruses, the underlying technology is equally applicable to the detection of bacteria, protozoa, and (some) fungi, making it a highly versatile approach for the detection of infectious agents in the field and for general healthcare.