Bubble Bots: Biokompatible Mikroroboter navigieren autonom zu Tumoren

Robotics & Automation INSIDER

Die Wissenschaftler erstellten zwei verschiedene Arten von Bubble Bots. Die oben im Bild dargestellten sind mit magnetischen Nanopartikeln modifiziert und werden mit externen Magneten auf ein Tumorziel gelenkt. Die unten dargestellten Bots haben verschiedene Enzyme an der Oberfläche gebunden und folgen einem chemischen Gradienten, um das Tumorziel unabhängig zu lokalisieren. (Bild: Gao Lab/Caltech)

Das Potenzial von Mikrorobotern ist enorm. Diese winzigen Objekte können dafür designed werden, Aktionen im Körper auszuführen, wie Biomarker-Erkennung, Manipulation von Objekten wie Blutgerinnseln oder die Abgabe von Medikamenten an Tumorstellen. Doch die winzigen Bots effektiv, biokompatibel und kosteneffizient zu machen, ist herausfordernd. Jetzt hat ein Caltech-geführtes Team einen großen Schritt in Richtung der nächsten Generation von Mikrorobotern für Medikamentenabgabe gemacht. Sie haben sowohl die Struktur der Mikroroboter als auch ihre Herstellungsmethode vereinfacht, während sie die Bots hochwirksam und „intelligent“ genug machten, sich selbst zu einem Tumor zu navigieren.

Das Team aus Caltech- und USC-Wissenschaftlern beschreibt die Bubble Bots und ihre erfolgreiche Anwendung bei der Behandlung von Blasentumoren bei Mäusen in einem Paper, das in der Ausgabe vom 2. Februar des Journals Nature Nanotechnology erscheint.

Das Team, geleitet von Wei Gao, Professor für Medical Engineering an Caltech und Heritage Medical Research Institute Investigator, nutzte zuvor Ultraschallbildgebung und magnetische Führung in einem Tiermodell, um miniature 3D-gedruckte Roboter zu einem Tumor zu bringen, wo sie biologisch abbauen und ihre Fracht freisetzen konnten: Krebsmedikamente. Diese Mikroroboter wurden in einem Reinraum mit spezialisierter Ausrüstung gefertigt und wiesen eine Hydrogel-Schale aus einem gelartigen Polymer um eine Mikroblase auf. Diese Schale half beim Antrieb der Bots und bot hervorragenden Bildgebungskontrast, um sie im Körper zu verfolgen.

„Wir dachten: Was, wenn wir das noch simpler machen und die Blase selbst zum Roboter machen?“, sagte Gao. „Wir können Blasen leicht herstellen und wissen bereits, dass sie sehr biokompatibel sind. Und wenn man sie platzen lassen will, kann man das sofort tun.“

Das Team entwickelte eine Methode zur Erstellung solcher simplen Bubble Bots. Mit einer Ultraschallsonde agitierten sie eine Lösung aus BSA (Bovines Serumalbumin, ein Standard-Tierprotein, oft in Laborexperimenten verwendet), um Tausende von Mikroblasen mit Proteinschalen zu erzeugen.

Als Nächstes nutzten die Wissenschaftler ein weiteres Merkmal der Proteinschale, die reichlichen Aminogruppen an der Oberfläche. Aminogruppen sind Atomgruppen mit einer Kohlenstoff-Stickstoff-Bindung, die sich leicht chemisch modifizieren lassen. Durch Bindung an diese Aminogruppen erstellten die Forscher zwei Arten von Mikrorobotern mit unterschiedlichen Bewegungssteuerungsarten. Und Krebsmedikamente wie Doxorubicin können erfolgreich an der Oberfläche beider Versionen binden.

Die Wissenschaftler befestigten das Enzym Urease an der Oberfläche beider Versionen der Bubble Bots. Urease wirkt wie ein winziger Motor, der die Roboter in Bewegung setzt. Das Enzym katalysiert eine Reaktion mit Harnstoff, einem reichlich vorhandenen Abfallprodukt im Körper, das als eine Art Biokraftstoff für die Roboter dient und Ammoniak und Kohlendioxid erzeugt. Da Urease nicht gleichmäßig auf der Blasenoberfläche verteilt ist, bauen sich im Laufe der Zeit mehr dieser Produkte auf einer Seite als auf der anderen auf. Dieses Ungleichgewicht schafft eine asymmetrische chemische Umgebung um die Blase, was einen netten „Schub“ erzeugt, der die Mikroroboter vorwärts treibt.

In der ersten Version befestigte das Team magnetische Nanopartikel an der Oberfläche der Bubble Bots, was sie magnetisch ansprechbar machte. Mit Hilfe von Ultraschallbildgebung der inneren Mikroblasen der Bots konnten die Bubble Bots mit externen Magneten auf ein Ziel im Körper gesteuert werden.

Aber die Forscher wollten einen Schritt weitergehen. „Wir wollten die Roboter intelligenter machen“, sagte Gao. Da Tumoren und Entzündungen hohe Konzentrationen an Wasserstoffperoxid im Vergleich zu normalen Zellen produzieren, entschied sich das Team, ein zusätzliches Enzym namens Katalase an der Oberfläche einer zweiten Version der Mikroroboter zu binden. Katalase treibt eine Reaktion mit Wasserstoffperoxid an, wodurch Wasser und Sauerstoff entstehen. Durch sogenanntes chemotaktisches Verhalten bewegen sich die katalase-gebundenen Blasen automatisch in Richtung höherer Wasserstoffperoxid-Konzentrationen und steuern so auf Tumoren zu.

„In diesem Fall brauchen Sie keine Bildgebung; Sie brauchen keine externe Steuerung. Der Roboter ist intelligent genug, den Tumor zu finden“, erklärt Gao. „Die autonome Bewegung des Blasenroboters, zusammen mit seiner Fähigkeit, den Wasserstoffperoxid-Gradienten zu spüren, führt zu diesem Targeting, das wir chemotaktisches Tumor-Targeting nennen.“

Sobald die Bubble Bots ihr Ziel erreichen, können die Wissenschaftler fokussierten Ultraschall anwenden, um die Blasen platzen zu lassen und ihre therapeutische Fracht freizusetzen. Diese starke Plätzaktion verbessert die Penetration des Medikaments in den Tumor im Vergleich zu den langsam abbauenden Hydrogel-Robotern, die das Team zuvor nutzte.

Als die Wissenschaftler Mäusen Bubble Bots zur Abgabe von Anti-Tumor-Therapeutika injizierten, beobachteten sie eine etwa 60-prozentige Abnahme des Gewichts von Blasentumoren über 21 Tage im Vergleich zu Mäusen, die nur das Medikament erhielten.

„Diese Bubble-Roboter-Plattform ist simpel, aber sie integriert, was man für Therapie braucht: Biokompatibilität, kontrollierbare Bewegung, Bildgebungsführung und einen On-Demand-Auslöser, der dem Medikament hilft, tiefer in den Tumor einzudringen. Unser Ziel war immer, Mikroroboter näher an den echten klinischen Einsatz zu bringen, und dieses Robotik-Design ist ein großer Schritt in diese Richtung“, sagte der Erstautor des Papers, Songsong Tang, der die Arbeit während seiner Zeit als Postdoktorand in Gaos Labor an Caltech durchführte.

Quelle