Käänteisviritteisten nanopartikkelileimojen käyttö SARS-CoV-2 antigeenitesteissä - Talvinen, Arto (My University, 2021)
Koronavirukset ovat vaipallisia oman heimon muodostavia RNA-viruksia, joille on tyypillistä pinnan piikkimäinen rakenne. Kokonaisuudessaan koronavirukset ovat suuri heimo, joka koostuu sadoista eri viruksista, jotka esiintyvät pääosin nisäkkäiden ja lintujen keskuudessa. Toistaiseksi ihmiseen tarttuvia koronaviruksia on tavattu seitsemän, joista neljä ovat tavallisia joka vuosi esiintyviä flunssaviruksia. Loput kolme ovat aiheuttaneet vakavamman epidemian, jolle on ollut tyypillistä korkea kuolleisuus tai erittäin tehokas leviäminen. Vakavan epidemian ovat aiheuttaneet SARS-CoV-1 (2002), MERS-CoV (2012) sekä tällä hetkellä maailmaa kiusaava SARS-CoV-2. Toistaiseksi SARS-CoV-2 -viruksen aiheuttamaa Covid-19 -tautia on testattu lähes poikkeuksetta PCR-testeillä, joka on suhteellisen hidas ja kallis menetelmä suurien ihmismäärien testaamiseen. Erilaisia pikatestejä on tullut markkinoille, mutta niiden laajempi käyttö on vielä vähäistä. Tämän työn tarkoituksena oli kehittää herkkä lateraalivirtauspikatesti viruksen nukleoproteiinin tunnistamiseksi. SARS-virusten nukleoproteiini on keskenään hyvin samankaltainen, minkä vuoksi tavoitteena oli kehittää testi, joka toimisi mahdollisesti myös seuraavassa SARS-epidemiassa. Testissä käytettiin UCNP-leimapartikkeleja (upkonvertoivat nanopartikkelit, engl. upconverting nanophosphor), joiden havaitseminen vaatii erillisen lukijalaitteen. Tähän päädyttiin, jotta testistä saataisiin mahdollisimman herkkä. Alustavissa kaivotesteissä nukleoproteiinia vastaan testatut vasta-aineet toimivat ongelmitta, mutta varsinaisessa lateraalivirtaustestissä esiintyi ongelmia fab-fragmenteilla päällystettyjen leimapartikkelien aggregoitumisen vuoksi. Ongelmat paikallistettiin fab-fragmentteihin, sillä partikkelien suodattamisen jälkeen ongelma pieneni merkittävästi. Testiolosuhteita optimoimalla emme onnistuneet ratkaisemaan ongelmaa, mutta perinteisessä kaivotestissä onnistuimme kehittämään menetelmän, jolla kyetään tunnistamaan luotettavasti noin 100 pM pitoisuuksia analyyttiä.