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Interaktion von Fibroin mit Enzymen aus infizierten Wunden

Response of fibroin matrices to enzymes of infected wounds

Alexandra Rollett (ORCID: )
  • Grant-DOI 10.55776/J3677
  • Förderprogramm Erwin Schrödinger
  • Status beendet
  • Projektbeginn 06.10.2014
  • Projektende 05.08.2015
  • Bewilligungssumme 30.067 €

Wissenschaftsdisziplinen

Chemie (77%); Industrielle Biotechnologie (20%); Medizinisch-theoretische Wissenschaften, Pharmazie (3%)

Keywords

    Enzymes, Wound Infection, Silk Fibroin, Elastase, Functional Matrix

Abstract Endbericht

Infektionen sind mehr als jemals zuvor ein globales Problem bei traumatischen, post-operativen oder chronischen Wunden. Patienten mit infizierten Wunden leiden oftmals unter Schmerzen, Beeinträchtigungen oder sozialer Isolation. Die Lebensqualität kann dramatisch verändert werden und im schlimmsten Fall zu Krankenhausaufenthalten oder Sepsis und Tod führen. Die frühe Behandlung einer beginnenden Wundinfektion ist entscheidend für den Heilungsprozess. Bis heute müssen Ärzte leider auf konventionelle Methoden zur Diagnose von Wundinfektionen zurückgreifen. Diese basieren auf der Beobachtung klassischer Anzeichen wie Rötung, erhöhte Temperatur, Schwellungen und Schmerzen. Andere Methoden, wie die Kultivierung von Bakterien, nehmen noch mehr Zeit in Anspruch. Das Hauptproblem der heutzutage verwendeten Methoden besteht darin, dass Infektionen nur in einem fortgeschrittenem Stadium diagnostiziert werden können. Die Entwicklung eines Diagnose-Kits zur frühzeitigen Erkennung von Wundinfektionen wäre deshalb von großem Nutzen für Ärzte und Patienten. Kürzlich konnte gezeigt werden, dass die Enzyme Lysozym, neutrophile Serinproteasen wie Elastase oder Cathepsin G und Myeloperoxidase eine stark erhöhte Aktivität in infizierten Wunden aufweisen und dadurch als Infektionsmarker genutzt werden können. Durch die Messung dieser Enzymaktivitäten, basierend auf der Freisetzung gefärbter Indikatormoleküle aus einer Matrix, können Wundinfektionen beobachtet und kontrolliert werden. Das Biomaterial Seidenfibroin wäre ein idealer Kandidat für eine solche Matrix. Dieses Material bietet hervorragende mechanische Eigenschaften und seine Proteinstruktur erweist sich als ideal, um als Substrat für Elastase oder Proteasen in infizierten Wunden zu fungieren. Dadurch kann ein Indikatormolekül, welches in einer Seidenfibroinmatrix eingeschlossen wird, durch enzymatischen Abbau der Matrix freigesetzt werden und durch ein visuelles Signal erhöhte Enzymaktivitäten anzeigen. Das spezifische Ziel dieses Projektes ist es, Seidenfibroinmatricen mit einem Potenzial für Sensoren, für die frühzeitige Erkennung von Wundinfektionen zu erforschen. Verschiedene Varianten von Seidenfibroingerüsten basierend auf der Herstellung von Partikeln oder Kapseln werden studiert werden. Diese Partikel werden im Detail hinsichtlich ihrer Formulierung, Beladungsmenge und Freisetzungskinetik analysiert werden. Zusätzlich wird ein großes Screening von anderen Enzymen in Wundflüssigkeiten durchgeführt werden um einerseits unspezifische Freisetzung durch nicht-infizierte Wunden auszuschließen und andererseits die Einsatzfähigkeit des Sensors zu erweitern. Die Zusammenarbeit mit Prof. Kaplan, einem Experten auf dem Gebiet von hochtechnologischen Materialien basierend auf Seidenfibroin für medizinische Anwendungen und der Antragstellerin, Expertin auf dem Gebiet Proteinnanopartikel, bilden die ideale Basis um die Ziele dieses Projektes zu erreichen.

Das in der Natur vorkommende Protein Seidenfibroin wurde für seine Anwendung in Sensoren für die Detektion von Wundinfektionen erforscht. Infektionen sind mehr als jemals zuvor ein globales Problem bei traumatischen, post- operativen oder chronischen Wunden. Patienten mit infizierten Wunden leiden oftmals unter Schmerzen, Beeinträchtigungen oder sozialer Isolation. Die Lebensqualität kann dramatisch verändert werden und im schlimmsten Fall zu Krankenhausaufenthalten oder Sepsis und Tod führen. Die frühe Behandlung einer beginnenden Wundinfektion ist entscheidend für den Heilungsprozess. Bis heute müssen Ärzte leider auf konventionelle Methoden zur Diagnose von Wundinfektionen zurückgreifen. Diese basieren auf der Beobachtung klassischer Anzeichen wie Rötung, erhöhte Temperatur, Schwellungen und Schmerzen. Andere Methoden, wie die Kultivierung von Bakterien, nehmen noch mehr Zeit in Anspruch. Das Hauptproblem der heutzutage verwendeten Methoden besteht darin, dass Infektionen nur in einem fortgeschrittenen Stadium diagnostiziert werden können. Die Entwicklung eines Diagnose-Kits zur frühzeitigen Erkennung von Wundinfektionen wäre deshalb von großem Nutzen für Ärzte und Patienten. Kürzlich konnte gezeigt werden, dass die Enzyme Lysozym, neutrophile Serinproteasen wie Elastase oder Cathepsin G und Myeloperoxidase eine stark erhöhte Aktivität in infizierten Wunden aufweisen und dadurch als Infektionsmarker genutzt werden können. Durch die Messung dieser Enzymaktivitäten, basierend auf der Freisetzung gefärbter Indikatormoleküle aus einer Matrix, können Wundinfektionen beobachtet und kontrolliert werden. In diesem Projekt wurden Matrizen aus Seidenfibroin einem in der Natur von der Seidenraupengattung Bombyx Morii produzierten Protein hinsichtlich ihres Potentials als Sensormaterial erforscht. Am Projektbeginn wurden Fibroinfilme hergestellt und funktionalisiert, um Effekte verschiedener Farbstoffmoleküle auf das Protein und den Abbau mit unterschiedlichen Elastasen zu studieren. Es konnte bewiesen werden, dass Seidenfibroin tatsächlich von humaner neutrophiler Elastase als Substrat akzeptiert und abgebaut wird. Deshalb wurden in einem weiteren Schritt neue Methoden zur Produktion von funktionalisierten Seidenpartikeln entwickelt. Seidenpartikel stellen im Gegensatz zu Filmen ein weitaus geeigneteres Material für spätere Anwendungen wie das Drucken der Substrate auf unterschiedliche Sensormaterialien dar. Ein neues natürliches Substrat für enzymatische Infektionsmarker wurde entdeckt und optimiert für die Anwendung in Sensoren zur schnellen und frühen Detektion von Wundinfektionen.

Forschungsstätte(n)
  • Tufts University - 100%

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