SERS活性的芯-壳型分子印记传感器对青霉素类药物中过敏原的快速检测

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21275075
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    78.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0406.生命与公共安全分析
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Penicillins are the most important antibiotics used in the clinical practice. However, it can cause allergic reactions, its use more should pay close attention in clinical application. Therefore, there is an urgent demand for highly selective separation and rapid detection technique of sensibiligen (high molecular weight impurities) from penicillins in the drug quality control. In this study, to aim directly at the problems existed in common separation and analysis of high molecular weight impurities from penicillins, which hasn't molecular selectivity and their separation efficiency is low, we will combine high selectivity of molecularly imprinted polymer (MIP) and high sensitivity of surface enhanced Raman spectroscopy (SERS) analysis, to synthesize novel core-shell structural MIP as sensor which have the ultrahigh Raman enhancement effect, and explore the recognition process of high molecular weight impurities by core-shell structural MIP and mechanism of Raman signal enhancement after the MIP absorbed target analytes, and establish technology platforms for separation and analysis of high molecular weight impurities from penicillins, and realize rapid detection for the high molecular weight impurities from penicillins. The anticipate results of this project will open a new pathway to fast identification and detection for the high molecular weight impurities from penicillins. Meanwhile, it is very important for our country to promote the capability of drug quality control and to ensure the safety of clinical medication.
青霉素类药物是目前临床上使用的最重要的一类抗生素,其临床应用中倍受关注的问题是过敏反应,因此,发展针对其中的过敏原- - 高分子杂质的高选择性分离和快速检测技术,在青霉素类药物质量控制等方面具有紧迫需求。本项目拟对当前青霉素类药物中高分子杂质的常规分离分析存在的问题(选择性差且分离效率低),将分子印记聚合物的选择性与表面增强拉曼光谱(SERS)敏感性结合起来,制备出具有SERS活性的芯-壳型分子印记传感器材料;探索芯-壳型分子印记聚合物对青霉素类药物中高分子杂质的识别过程与拉曼信号的放大输出机制和规律;建立青霉素类药物中微量高分子杂质分离分析的技术平台;实现对青霉素类药物中高分子杂质的快速鉴定与检测。本项目预期成果将会极大扩展分子印记技术在临床药物分析领域中的应用,从技术层面上为青霉素类药物中微量高分子杂质分离检测开辟一条新的途径,同时对提高我国药品质量以及保障临床用药安全具有十分重要的意义。

结项摘要

青霉素类药物是目前临床上使用的最重要的一类抗生素,其临床应用中倍受关注的问题是过敏反应,因此,发展针对其中的过敏原——高分子杂质的高选择性分离和快速检测技术,在青霉素类药物质量控制等方面具有紧迫需求。本项目拟对当前青霉素类药物中高分子杂质的常规分离分析存在的问题(选择性差且分离效率低),将分子印记聚合物的选择性与表面增强拉曼光谱(SERS)敏感性结合起来,制备出具有SERS活性的芯-壳型分子印记传感器材料;探索芯-壳型分子印记聚合物对青霉素类药物中高分子杂质的识别过程与拉曼信号的放大输出机制和规律;建立青霉素类药物中微量高分子杂质分离分析的技术平台;实现对青霉素类药物中高分子杂质的快速鉴定与检测。本项目预期成果将会极大扩展分子印记技术在临床药物分析领域中的应用,从技术层面上为青霉素类药物中微量高分子杂质分离检测开辟一条新的途径,同时对提高我国药品质量以及保障临床用药安全具有十分重要的意义。. 项目执行期间,发表论文为12篇;培养硕士研究生6名和博士研究生2名; 授权发明专利2项;参加国际学术会议4次和国内学术会议3次。现已圆满完成预定计划。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Ligand replacement approach to Raman-responded molecularly imprinted monolayer for rapid determination of penicilloic acid in penicillin
拉曼响应分子印迹单层的配体置换方法快速测定青霉素中的青霉烯酸
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Analytical Chemistry
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Xiaoyan Huang;Yujie Zhou;Shuhu Du;Zhongping Zhang
  • 通讯作者:
    Zhongping Zhang
A single dual-emissive nanofluorophore test paper for highly sensitive colorimetry-based quantification of blood glucose
单一双发射纳米荧光团试纸,用于基于比色法的高灵敏度血糖定量
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Biosensors and Bioelectronics
  • 影响因子:
    12.6
  • 作者:
    Shuhu Du;Bianhua Liu;Ming-Yong Han;Zhongping Zhang
  • 通讯作者:
    Zhongping Zhang
Color-multiplexing-based fluorescent test paper: dosage-sensitive visualization of arsenic(III) with discernable scale as low as 5 ppb
基于颜色多重的荧光试纸:砷 (III) 的剂量敏感可视化,可辨别范围低至 5 ppb
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Analytical Chemistry
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Changlong Jiang;Liying Zhang;Shuhu Du;Zhongping Zhang
  • 通讯作者:
    Zhongping Zhang
Discrimination of sibutramine and its analogues based on surface-enhanced Raman spectroscopy and chemometrics: toward the rapid detection of synthetic anorexic drugs in natural slimming products
基于表面增强拉曼光谱和化学计量学的西布曲明及其类似物的鉴别:快速检测天然减肥产品中合成的厌食药物
  • DOI:
    10.1039/c4ra09636c
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    RSC Advances
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Liying Zhang;Yang Jin;Yan Peng;Shuhu Du
  • 通讯作者:
    Shuhu Du
Coordinate Bonding Strategy for Molecularly Imprinted Hydrogels: Toward pH-Responsive Doxorubicin Delivery
分子印迹水凝胶的协调键合策略:实现 pH 响应性阿霉素递送
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Journal of Pharmaceutical Sciences
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Qing Zhang;Liying Zhang;Peng Wang;Shuhu Du
  • 通讯作者:
    Shuhu Du

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其他文献

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    --
  • 发表时间:
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  • 作者:
    都述虎
  • 通讯作者:
    都述虎
A single dual-emissive nanofluorophore test paper for highly sensitive colorimetry-based quantification of blood glucose
单一双发射纳米荧光团试纸,用于基于比色法的高灵敏度血糖定量
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Biosensors and Bioelectronics
  • 影响因子:
    12.6
  • 作者:
    黄晓燕;周玉洁;刘翠;张瑞龙;张丽颖;都述虎;刘变化;韩明勇;张忠平
  • 通讯作者:
    张忠平
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    都述虎
  • 通讯作者:
    都述虎
Label-Free Surface-Enhanced Raman Scattering Imaging to Monitor the Metabolism of Antitumor Drug 6?Mercaptopurine in Living Cells
无标记表面增强拉曼散射成像监测活细胞中抗肿瘤药物 6·巯基嘌呤的代谢
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Analytical Chemistry
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    王建萍;都述虎;刘变化;张忠平
  • 通讯作者:
    张忠平
Color-Multiplexing-Based Fluorescent Test Paper: Dosage-Sensitive Visualization of Arsenic(III) with Discernable Scale as Low as 5 ppb
基于彩色多路复用的荧光试纸:砷 (III) 的剂量敏感可视化,可辨别浓度低至 5 ppb
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Anal. Chem.
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    周玉洁;刘翠;张瑞龙;关贵俭;蒋长龙;都述虎;刘变化;张忠平
  • 通讯作者:
    张忠平

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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