Hausärzt:in 06/2025
Ärzt:in Assistenz 03/2024

Neuer Schnelltest zur Erkennung von Viren, Bakterien und Pilzsporen

An der Montanuniversität Leoben wurde ein neuer Schnelltest zur Erkennung von Viren, Bakterien und Pilzsporen entwickelt. Der Test ermöglicht es, Mikroben mit höchster Sensibilität zu erkennen. Das Ergebnis liegt dabei innerhalb weniger Minuten vor.

Die Entwicklungsidee entstand während der Covid-Pandemie: "Wir haben uns schon damals gedacht, ob es nicht möglich ist, einen Test zu entwickeln, der genauso einfach und schnell funktioniert wie ein Alkoholtester, also ein Gerät, bei dem man einfach in eine Röhre bläst und innerhalb von Minuten ein Ergebnis erhält - beschwerdefreier als bei derzeitigen Testsystemen", erzählt Christian Mitterer, Leiter des Lehrstuhls für funktionale Werkstoffe und Werkstoffsysteme an der Montanuni Leoben. Von Beginn an wurde das Konzept neben den damals im Mittelpunkt stehenden Viren auch auf die Identifizierung von Pilzsporen und anderen Mikroorganismen ausgeweitet. Nun liegt die Machbarkeitsstudie vor. 

Nikolas Kostoglou, Professor am Lehrstuhl für funktionale Werkstoffe und Werkstoffsysteme der Montanuni, erläutert das Konzept: "Wir gehen von einem Filter aus, der typischerweise aus Glasfasermaterial besteht und mit speziellen Nanopartikeln funktionalisiert wird." Diese nur wenige Nanometer großen Partikel aus Edelmetallen sind in der Lage, die Wechselwirkung eines Laserstrahls mit bestimmten chemischen Bindungen in Proteinen zu verstärken. Damit sollen Proteine besser sichtbar gemacht werden, die als chemische Bindungen in jedem Mikroorganismus vorkommen und diesen und die zugehörige Gruppe an Mikroorganismen charakterisiert werden.

Bei der Testung bläst man in ein Röhrchen, das mit diesem Filter ausgestattet wurde. Winzige Tröpfchen der ausgeatmeten Luft – die bei einer Infektion Viren, Bakterien oder Sporen enthält – landen dabei auf der Oberfläche des Filters. Durch die optische Methode "Surface Enhanced Raman Spectroscopy" (SERS) können diese nachgewiesen werden. Um die spezifischen "Fingerabdrücke" der Proteinstrukturen von Viren, Bakterien und anderen Mikroorganismen zu identifizieren, kommen Machine Learning-Algorithmen und Materialsystemdatenbanken ins Spiel. 

Die Forscher:innen sind überzeugt, dass der entwickelte Schnelltest große Vorteile bieten könnte – z.B. auch in der Krebsfrüherkennung oder bei der Identifizierung von Umweltrisikofaktoren wie Pilzsporen. Veröffentlicht wurden die Ergebnisse der Studie im "Journal of Vacuum Science & Technology A".