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Electrochemical synthesis and signal generation dominate among the almost 1200 articles published annually on protein-imprinted polymers. Such polymers can be easily prepared directly on the electrode surface, and the polymer thickness can be precisely adjusted to the size of the target to enable its free exchange. In this architecture, the molecularly imprinted polymer (MIP) layer represents only one ‘separation plate’; thus, the selectivity does not reach the values of ‘bulk’ measurements. The binding of target proteins can be detected straightforwardly by their modulating effect on the diffusional permeability of a redox marker through the thin MIP films. However, this generates an ‘overall apparent’ signal, which may include nonspecific interactions in the polymer layer and at the electrode surface. Certain targets, such as enzymes or redox active proteins, enables a more specific direct quantification of their binding to MIPs by in situ determination of the enzyme activity or direct electron transfer, respectively.
Neuroinflammatory and neurodegenerative diseases such as Parkinson's (PD) and multiple sclerosis (MS) often result in a severe impairment of the patient´s quality of life. Effective therapies for the treatment are currently not available, which results in a high socio-economic burden. Due to the heterogeneity of the disease subtypes, stratification is particularly difficult in the early phase of the disease and is mainly based on clinical parameters such as neurophysiological tests and central nervous imaging. Due to good accessibility and stability, blood and cerebrospinal fluid metabolite markers could serve as surrogates for neurodegenerative processes. This can lead to an improved mechanistic understanding of these diseases and further be used as "treatment response" biomarkers in preclinical and clinical development programs. Therefore, plasma and CSF metabolite profiles will be identified that allow differentiation of PD from healthy controls, association of PD with dementia (PDD) and differentiation of PD subtypes such as akinetic rigid and tremor dominant PD patients. In addition, plasma metabolites for the diagnosis of primary progressive MS (PPMS) should be investigated and tested for their specificity to relapsing-remitting MS (RRMS) and their development during PPMS progression.
By applying untargeted high-resolution metabolomics of PD patient samples and in using random forest and partial least square machine learning algorithms, this study identified 20 plasma metabolites and 14 CSF metabolite biomarkers. These differentiate against healthy individuals with an AUC of 0.8 and 0.9 in PD, respectively. We also identify ten PDD specific serum metabolites, which differentiate against healthy individuals and PD patients without dementia with an AUC of 1.0, respectively. Furthermore, 23 akinetic-rigid specific plasma markers were identified, which differentiate against tremor-dominant PD patients with an AUC of 0.94 and against healthy individuals with an AUC of 0.98. These findings also suggest more severe disease pathology in the akinetic-rigid PD than in tremor dominant PD. In the analysis of MS patient samples a partial least square analysis yielded predictive models for the classification of PPMS and resulted in 20 PPMS specific metabolites. In another MS study unknown changes in human metabolism were identified after administration of the multiple sclerosis drug dimethylfumarate, which is used for the treatment of RRMS. These results allow to describe and understand the hitherto completely unknown mechanism of action of this new drug and to use these findings for the further development of new drugs and targets against RRMS.
In conclusion, these results have the potential for improved diagnosis of these diseases and improvement of mechanistic understandings, as multiple deregulated pathways were identified. Moreover, novel Dimethylfumarate targets can be used to aid drug development and treatment efficiency. Overall, metabolite profiling in combination with machine learning identified as a promising approach for biomarker discovery and mode of action elucidation.
An electrochemical assay for the indication of the activity of the cell bound differentiation marker alkaline phosphatase (ALP) is proposed using voltammetry on an in-vitro cell culture. The basis of the assay is cultivation of cells on gold microelectrodes in wells of a microplate, catalytic hydrolysis of p-aminophenyl phosphate by ALP and indication of p-aminophenol oxidation by square wave voltammetry (SWV) with the sensors onto which the cells attached. The morphology of the bone marrow stromal cell line (MBA-15) on the electrode surface was investigated and it exhibited in vitro osteogenic characteristics. Since ALP is expressed on the cell surface in early differentiation stage of osteoblastic cells, its activity was followed after different culture times over a period of 144 h by recording repetitive voltammograms at different time points upon addition of the substrate p-aminophenyl phosphate. The ALP activity was estimated from the signal increase related to formation rate of p-aminophenol and the number of cells. The highest value was measured at 120 h, when the cells reached confluence. The results of the electrochemical activity assay are consistent with the colorimetric acquired value from p-nitrophenol formation rate.
Die Qualität von Nutzpflanzen ist von zahlreichen Einflussfaktoren wie beispielsweise Lagerbedingungen und Sorteneigenschaften abhängig. Um Qualitätsmängel zu minimieren und Absatzchancen von Nutzpflanzen zu steigern sind umfangreiche Analysen hinsichtlich ihrer stofflichen Zusammensetzung notwendig. Chromatographische Techniken gekoppelt an ein Massenspektrometer und die Kernspinresonanzspektroskopie wurden dafür bislang verwendet. In der vorliegenden Arbeit wurde ein Gaschromatograph an ein Flugzeitmassenspektrometer (GC-TOF-MS) gekoppelt, um physiologische Prozesse bzw. Eigenschaften (die Schwarzfleckigkeit, die Chipsbräunung, das Physiologische Alter und die Keimhemmung) von Nutzpflanzen aufzuklären. Als Pflanzenmodell wurde dafür die Kartoffelknolle verwendet. Dazu wurden neue analytische Lösungsansätze entwickelt, die eine zielgerichtete Auswertung einer Vielzahl von Proben, die Etablierung einer umfangreichen Referenzspektrenbibliothek und die sichere Archivierung aller experimentellen Daten umfassen. Das Verfahren der Probenvorbereitung wurde soweit modifiziert, dass gering konzentrierte Substanzen mittels GC-TOF-MS analysiert werden können. Dadurch wurde das durch die Probenvorbereitung limitierte Substanzspektrum erweitert. Anhand dieser Lösungsansätze wurden physiologisch relevante Stoffwechselprodukte identifiziert, welche indikativ (klassifizierend) bzw. prädiktiv (vorhersagend) für die physiologischen Prozesse sind. Für die Schwarzfleckigkeitsneigung und die Chipseignung wurde jeweils ein biochemisches Modell zur Vorhersage dieser Prozesse aufgestellt und auf eine Züchtungspopulation übertragen. Ferner wurden für die Schwarzfleckigkeit Stoffwechselprodukte des Respirationsstoffwechsels identifiziert sowie Aminosäuren, Glycerollipide und Phenylpropanoide für das Physiologische Alter als relevant erachtet. Das physiologische Altern konnte durch die Anwendung höherer Temperaturen beschleunigt werden. Durch Anwendung von Keimhemmern (Kümmelöl, Chlorpropham) wurde eine Verzögerung des physiologischen Alterns beobachtet. Die Applikation von Kümmelöl erwies sich dabei als besonders vorteilhaft. Kümmelöl behandelte Knollen wiesen im Vergleich zu unbehandelten Knollen nur Veränderungen im Aminosäure-, Zucker- und Sekundärstoffwechsel auf. Chlorpropham behandelte Knollen wiesen einen ähnlichen Stoffwechsel wie die unbehandelten Knollen auf. Für die bislang noch nicht identifizierten Stoffwechselprodukte wurden im Rahmen dieser Arbeit das Verfahren der „gezielten An-/Abreicherung“, der „gepaarten NMR/GC-TOF-MS Analyse“ und das „Entscheidungsbaumverfahren“ entwickelt. Diese ermöglichen eine Klassifizierung von GC-MS Signalen im Hinblick auf ihre chemische Funktionalität. Das Verfahren der gekoppelten NMR/GC-TOF-MS Analyse erwies sich dabei als besonders erfolgversprechend, da es eine Aufklärung bislang unbekannter gaschromatographischer Signale ermöglicht. In der vorliegenden Arbeit wurden neue Stoffwechselprodukte in der Kartoffelknolle identifiziert, wodurch ein wertvoller Beitrag zur Analytik der Metabolomik geleistet wurde.