Dank Graphen-Biosensoren

Revolution in der medizinischen Diagnose

4. März 2022, 9:54 Uhr | Heinz Arnold
Graphen, ein reiner, biokompatibler Werkstoff, zeigt große Veränderungen seiner Leitfähigkeit, wenn sich ionische Moleküle daran anlagern. Dies ermöglicht Biosensoren mit sehr hoher Empfindlichkeit für DNA, Antikörper und Enzyme. 
Graphen, ein reiner, biokompatibler Werkstoff, zeigt große Veränderungen seiner Leitfähigkeit, wenn sich ionische Moleküle daran anlagern. Dies ermöglicht Biosensoren mit sehr hoher Empfindlichkeit für DNA, Antikörper und Enzyme. 
© Paragraf

Paragraf will mit Biosensoren auf Basis von Graphen und der Lab-on-a-Chip-Technologie die Point-of-Care-Diagnostik revolutionieren und hat sich eine neue Investitionsrunde gesichert.

Mit Hilfe der Finanzierungsrunde der Serie B über 60 Mio. Dollar will Paragraf seine Familie graphenbasierter Biosensoren schnell auf den Markt bringen. Die Roadmap zur Entwicklung von Graphen-Biosensoren schließt Single-Chip-Geräte ein, die eine sofortige Erkennung einer Vielzahl verschiedener Biomoleküle – einschließlich DNA, Antikörper und Enzyme – ermöglichen. Diagnosegeräte auf der Grundlage dieser neuen Biosensoren liefern schnellere und genauere Ergebnisse als die heute üblichen Immunoassays oder PCR-Tests (Polymerase-Kettenreaktion). Weil die Erkennung bei Graphen auf elektronischem statt optischem Weg erfolgt, benötigen Graphen-Biosensoren keine aufwendige Vorbereitung der Proben und liefern ihr Ergebnis am Einsatzort innerhalb von Minuten.

Die neue finanzielle Unterstützung durch bestehende und neue Risikokapitalinvestoren ermöglicht es Paragraf, mit Partnern in den Bereichen Medizingeräte und Gesundheitspflege zusammenzuarbeiten, um die Bereitstellung kommerzieller Graphen-Biosensoren für den medizinischen Einsatz auf der ganzen Welt zu beschleunigen. 

Massenproduktion von Graphen-Geräten

Paragraf ist das erste Unternehmen, das eine kostengünstige und skalierbare Technologie für die Massenproduktion hochreinen Graphens mit gleichbleibender Qualität auf in der Halbleiterindustrie üblichen Standard-Wafern entwickelt hat. Paragraf setzt diese Technologie bereits ein, um Elektronik auf Graphenbasis zu produzieren. Dazu gehören beispielsweise Hall-Sensoren mit äußerst geringem Energiebedarf, sehr hoher Empfindlichkeit, niedrigem Grundrauschen und hoher Genauigkeit. 

Graphen, ein reiner, biokompatibler Werkstoff, zeigt große Veränderungen seiner Leitfähigkeit, wenn sich ionische Moleküle daran anlagern. Dies ermöglicht Biosensoren mit sehr hoher Empfindlichkeit für DNA, Antikörper und Enzyme. 

Kompatibel zu gängigen Halbleiterprozessen

Der zuverlässig reproduzierbare Prozess zur Herstellung von Graphen ist kompatibel zu gängigen Halbleiterprozessen, mit denen zahlreiche Testzellen auf einem einzigen Chip hergestellt werden können. Das bedeutet, dass mit einer einzigen kleinen Probe eines Patienten mehrere Tests durchgeführt werden können. Das verbessert die Patientenerfahrung und die Genauigkeit der Diagnose. Außerdem beschleunigt es die Erkennung mehrerer Krankheiten. 

»Die Unzulänglichkeiten von Immunoassays und PCR-Tests sind den Ärzten nur zu bekannt. Sie haben sich bisher damit abgefunden, weil es keine bessere Alternative gegeben hat. Es gibt eine enorme potenzielle Nachfrage nach besserer Diagnosetechnologie. Die neue Unterstützung durch die Investoren wird es Paragraf ermöglichen, zugelassene Diagnoseprodukte auf Graphen-Basis zu entwickeln, die diese Nachfrage befriedigen«, sagt Dr. Simon Thomas, CEO von Paragraf.

Das sind die Teilnehmer B-Finanzierungsrunde: Die bestehenden Investoren Parkwalk, Amadeus Molten Ventures und IQ Capital sowie die neuen Investoren New Science Ventures, British Patient Capital über deren Future Fund Breakthrough, und In-Q-Tel in den USA.

Paragraf mit Sitz in der Nähe von Cambridge entwickelt zweidimensionale Werkstoffe mit einer Dicke von einer Atomschicht, wobei sich das Unternehmen besonders auf Graphen konzentriert hat. 

Anbieter zum Thema

zu Matchmaker+

Das könnte Sie auch interessieren

Verwandte Artikel

elektroniknet