Schnelltest erkennt schädliche Bakterien in Wasser und Lebensmitteln

Der Großteil der Bakterien in unserer Umgebung sind für den Menschen harmlos. Andere wiederum – etwa Salmonellen, coliforme Bakterien oder Cholera-Erreger – können Krankheiten auslösen. Solche pathogenen Bakterien können in Lebensmitteln und Getränken vorkommen oder das Trinkwasser kontaminieren. Vor wenigen Wochen etwa kam es in der niederösterreichischen Marktgemeinde Zeillern zu einer temporären Verunreinigung des Trinkwassers mit Coli-Bakterien. Vermutungen zufolge waren sie durch Einspülungen von Oberflächenwasser in die Trinkwasserquellen gelangt. 

Um in solchen Fällen die Verbreitung von Krankheiten zu verhindern und gegebenenfalls betroffene Produkte der Lebensmittelindustrie rechtzeitig zurückzurufen, braucht es einen raschen Nachweis. Die Diagnose infektiöser Bakterien in Wasser, Getränken oder Essen basiert normalerweise auf einer Bakterienanzucht im Labor. Die Ergebnisse liegen dann allerdings erst in zwei bis drei Tagen vor. Schnellere molekularbiologische Verfahren hingegen sind teurer und häufig nicht empfindlich genug.

Zuverlässiger Schnelltest

Eine Alternative bietet nun ein Forschungsteam rund um Ivan Barisic vom Center for Health & Bioresources am Austrian Institute of Technology (AIT). Gemeinsam mit internationalen Partnern wurde ein neuartiges spektrometrisches Verfahren entwickelt, mit dem pathogene Bakterien kostengünstig, zuverlässig und binnen 3 Stunden nachgewiesen werden können. Zur Anwendung kommt eine Methode, welche auf biotechnologisch hergestellten Proteinen basiert, die mit DNA-Strängen gekoppelt sind. „Wir entwickeln neuartige Enzyme – sogenannte Peroxidasen“, sagt Barisic gegenüber der futurezone.

Wesentlich ist, dass diese künstlich hergestellten Biomoleküle die richtige Struktur aufweisen. Um ihren komplexen Bauplan exakt berechnen und Simulationen durchführen zu können, hat das Forschungsteam ein auf eine künstliche Intelligenz (KI) basiertes System namens Catana entwickelt. „Das ist ein browserbasiertes Werkzeug, mit dem man in Nanogröße modellieren kann. Man kann damit Proteine, DNA, DNA-Nanostrukturen und andere Strukturen auf molekularer Ebene bauen“, so der Forscher. Wird die Aminosäuresequenz, also die Abfolge der einzelnen primären Bausteine des Proteins, in das Programm eingegeben, spuckt die integrierte KI „AlphaFold“ von Google auf dieser Basis seine exakte 3D-Struktur aus. „Die Datenbank beinhaltet alle Protein-Strukturen, die öffentlich zugänglich sind“, so der Forscher. Die nötige Arbeit im Labor kann auf diese Weise deutlich verkürzt werden. 

Weitere Anwendungen

Sind infektiöse Bakterien im Trinkwasser oder im Wasser, das in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie verwendet wird, enthalten, verändern die erzeugten Moleküle ihre Struktur. „Die Enzyme generieren einen Farbumschlag im Wasser, den man auch mit bloßem Auge erkennen kann“, sagt Barisic. Das langfristige Ziel sei, einen Bakterien-Schnelltest, wie auch bei einem Corona-Test bekannt, für Laien anwendbar zu machen. Das Verfahren könnte etwa in die Leitungen von Wasserversorgern integriert und von Techniker*innen ohne Fachwissen abgelesen werden. Eine Hardware müsse dafür aber noch entwickelt werden.

Aktuell befindet sich der Test noch in der Entstehungsphase. Wie präzise die Methode ist, wird eine Validierungsstudie zeigen. Das Forschungsprojekt läuft noch bis kommendes Jahr – das System soll in Folge zu einer kommerziell nutzbaren Anwendung weiterentwickelt und durch ein Spin-off-Unternehmen in etwa 3 bis 5 Jahren am Markt angeboten werden. Die Entwicklung des Test-Prototyps wird im Rahmen des EU-Forschungsprogramms „Horizon 2020“ mit rund 2 Millionen Euro gefördert.

Die Software Catana selbst ist für Forscher*innen weltweit frei zugänglich – diese Art der Nano-Modellierung könnte in Zukunft laut Barisic aber mehrere Anwendungen finden. Unter anderem könnten damit molekulare Maschinen entworfen werden, die etwa in der Diagnostik genutzt werden können. Bereits entstanden sei ein Rotor aus 4 Komponenten und einer Größe von 200 Nanometer. Auch könnte die Technologie bei der Entwicklung von Medikamenten und bei der Verbesserung von Enzymen helfen.