Anwendung von Random Forest basierten Methoden zur Analyse von Biomolekül-Strukturen und -Wechselwirkungen in SERS Experimenten

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professorin Dr. Janina Kneipp; Professor Dr. Stephan Seifert
• Fachliche Zuordnung: Analytische Chemie
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 511107129

Die oberflächenverstärkte Raman-Streuung (engl. surface-enhanced Raman scattering, SERS) in Abwesenheit spezifischer Labels oder Reportermoleküle wird vermehrt zur Charakterisierung der Zusammensetzung und Struktur von biologischen Proben eingesetzt. SERS basiert auf der Wechselwirkung von Molekülen bzw. spezifischen funktionellen Gruppen mit Metallnanostrukturen und macht diese sichtbar. Aufgrund der variierenden Interaktionen zwischen Molekülen und Metallnanopartikeln entstehen hochkomplexe Daten, die einer anspruchsvollen Auswertung bedürfen, wenn sie der Charakterisierung von Struktur bzw. Molekül-Metall- oder Molekül-Molekül-Wechselwirkung dienen sollen. Dies ist besonders dann der Fall, wenn Proben untersucht werden, die aus unterschiedlichen molekularen Spezies bestehen und durch verschiedene Bedingungen, wie z.B. den pH-Wert oder relative Konzentrationen, beeinflusst werden. Um SERS Daten überhaupt nutzbar zu machen, ist es deshalb notwendig, leistungsfähige Auswertungsverfahren zu entwickeln. In diesem Projekt werden Random Forest (RF) basierte Methoden, die sich in ersten Anwendungen auf reale SERS-Daten als sehr robust erwiesen haben, für die Analyse von Daten aus Modellversuchen konzeptuell erprobt und angepasst. Die Daten werden unter genau definierten experimentellen Bedingungen erzeugt. Dabei wird die Komplexität der hier verwendeten Systeme schrittweise von einzelnen molekularen Komponenten wie Lipidmembranen oder Wirkstoffmolekülen, über die Kombination zweier Komponenten bis zur komplexen Umgebung endolysosomaler Vesikel in Zellen erhöht. Die RF-Analyse dient dabei der Erreichung der drei folgenden Ziele: (i) der Selektion spektraler Merkmale (Variablen) für eine direkte Strukturinterpretation, (ii) der Identifizierung gleichzeitig auftretender spektraler Merkmale, damit die Wechselwirkung verschiedener Moleküle beobachtet werden kann und (iii) der Integration von a priori Wissen. Hierzu gehören insbesondere SERS-Spektren aus jeweils anderen Experimenten in diesem Projekt. Die Nutzbarmachung der RF-Analyse-Modelle beruht auf dem unterschiedlichen Komplexitätsgrad der SERS-Experimente sowie auf einer systematischen Wahl und Modifizierung der experimentellen Bedingungen. Zusätzlich zu den experimentell generierten Daten werden im Laufe des Projekts auch SERS-Daten simuliert, um die Auswirkungen bestimmter Umgebungsbedingungen gezielt einzubeziehen und die Ergebnisse iterativ mit denen der Experimente zu vergleichen. Die Ergebnisse dieses Projekts sind ein wichtiger Schritt hin zum Einsatz von SERS für die Charakterisierung von biophysikalischen Modellen und von Molekülen in komplexen biologischen Umgebungen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen