SERS (Surface-Enhanced Raman Scattering) ist im Jahr 2026 als einer der am schnellsten wachsenden Zweige der Raman-Spektroskopie gestartet – mit Schwerpunkt auf flexiblen plasmonischen Substraten, Integration mit Deep-Learning-Modellen und ersten Anwendungen in der Arzneimitteltherapie. Bei Gekko Photonics entwerfen und produzieren wir in Deutschland Prozess-Raman-Analysatoren (Spectrally X1 INLINE, LAB, PORTABLE) zusammen mit einer Softwareplattform. Spectrally OS. Wir selbst deklarieren kein Referenzportfolio in der Pharmazie – die meisten Implementierungen haben wir in der Prozesschemie (Phenol-Formaldehyd-Harze, Kosmetika,, Düngemittel, Kohlenwasserstoffe). Im pharmazeutischen Bereich gehen wir projektbasiert vor: An Kundenproben prüfen wir in einem Machbarkeitszyklus, ob Raman oder SERS die geeignete Methode für den jeweiligen Analyten und die Matrix ist, bevor der Kunde CAPEX bindet. Nachfolgend fassen wir die wichtigsten Neuigkeiten der letzten Wochen zusammen.

Worin unterscheidet sich SERS vom klassischen Raman

Die klassische Raman-Messung basiert auf der inelastischen Streuung von Photonen an Molekülschwingungen. Das Signal ist schwach – typischerweise ein Raman-Photon pro 10⁶–10⁸ Anregungsphotonen. Dies reicht aus, wenn der Analyt in prozentualen Konzentrationen vorliegt (z. B. freies Formaldehyd in Harz, Harnstoff in Düngemitteln), wird jedoch bei Spurensubstanzen – Arzneimittelmetaboliten, Reaktionsrückständen, Arzneimitteln im Serum – zur Einschränkung.

SERS nutzt die Verstärkung des elektromagnetischen Feldes in der Nähe metallischer Nanostrukturen (meist Au, Ag) – in sogenannten. Hot Spots steigt das Raman-Signal um Größenordnungen (laut Literatur bis zu 10⁶–10⁸×, in realen analytischen Anwendungen jedoch häufiger 10³–10⁵×). Dies ermöglicht den Nachweis nanomolarer und pikomolarer Konzentrationen – es entsteht ein Fenster, in dem Raman bei bestimmten Screening- und Überwachungsaufgaben mit LC-MS konkurrieren kann.

Neuigkeiten 2026 – flexible SERS-Substrate

Das Jahr 2025 und die erste Hälfte 2026 wurden von Arbeiten an flexiblen SERS-Substraten dominiert.. Der Grund: Starre Silizium- oder Glassubstrate eignen sich im Labor, sind jedoch unter industriellen Bedingungen unpraktisch – sie umschließen unregelmäßige Oberflächen nicht, brechen leicht und sind pro Messung teuer.

In aktuellen Veröffentlichungen erscheinen unter anderem:

• PVDF-Membranen, gepfropft mit Au-Ag-Legierung und Kohlenstoffnanoröhren – mit einer deklarierten Nachweisgrenze in der Größenordnung von 10⁻¹¹ M und einer RSD unter 10 %. Flexibles Substrat, das um Proben mit unregelmäßiger Form gewickelt werden kann.
• SERS-Pflaster auf Basis von Ag-Nanostrukturen – ein Konzept nach Art eines „Klebebands” zur Entnahme von Analytrückständen von Oberflächen und zur Ex-situ-Messung.
• Tragbare Substrate (Wearables) mit porösen HOF-Gerüsten (Hydrogen-Bonded Organic Frameworks) und Au-Nanoplättchen – Konzept für eine Station zum Nachweis von Resten zytostatischer Arzneimittel auf Arbeitsflächen und Verpackungen.
• Polyamid-Gewebe mit abgeschiedenem Silber als wiederverwendbares Substrat für Spurenverunreinigungen – ein Trend, der durch steigende Kosten der Nanofabrikation erzwungen wird.

Der gemeinsame Nenner ist der Versuch, vom Labor auf die „Field-Ready”-Ebene zu gelangen – mit der Möglichkeit der Integration in ein tragbares Raman-Spektrometer.

SERS plus Deep Learning – Durchbruch bei der Spektreninterpretation

Der zweite Wachstumszweig ist die Integration von SERS mit Deep-Learning-Modellen. Der Grund ist praktischer Natur: Ein SERS-Spektrum trägt eine enorme Menge molekularer Informationen, ist aber auch besonders anfällig für Schwankungen durch die Geometrie der Hot Spots,, die Orientierung des Moleküls relativ zur Oberfläche, Temperaturdrift und Matrixeigenschaften. Klassische Chemometrie (PLS, PCR) funktioniert, stößt jedoch bei stark verrauschten Spektren oder der Klassifizierung eng verwandter Moleküle an ihre Grenzen.

Aktuelle Arbeiten zeigen unter anderem:

• Deep Learning-Assisted SERS zur Überwachung von Clozapin im Serum (Nano Letters, 2025) – Ein CNN, trainiert auf Spektren von plasmonischen Metaoberflächen, ermöglicht die quantitative Bestimmung des Antipsychotikums im Serum in einem für das therapeutische Drug Monitoring relevanten Bereich.
• Rapid Identification of Drug Mechanisms (ACS Sensors, 2025) – Mehrkanal-SERS plus CNN unterscheidet Wirkmechanismen von Chemotherapeutika, einschließlich strukturell ähnlicher Arzneimittelklassen.
• System „SERSome” (Spectroscopy Online, 2025) – Kombiniert SERS mit KI zur Identifizierung von Inhaltsstoffen medizinischer Lebensmittel mit einer deklarierten Klassifikationsgenauigkeit von 98 % bei minimaler Überwachung.

Dies ist eine Richtung, die die Ökonomie der Methode verändert – SERS, bisher als Labortechnik mit hoher Ergebnisvariabilität zwischen Messungen behandelt, beginnt sich durch maschinelles Lernen zu stabilisieren, das aus einem unvollkommenen Spektrum ein reproduzierbares quantitatives Signal extrahieren kann.

Therapeutic Drug Monitoring – erster realer Anwendungsfall jenseits des Screenings

SERS für TDM (Therapeutic Drug Monitoring) ist der am weitesten in Richtung klinischer Implementierung fortgeschrittene Bereich. Ein Übersichtsartikel in der Zeitschrift Molecules (MDPI, 2025) fasst den aktuellen Stand zusammen: Hohe Empfindlichkeit, keine Zerstörung der Probe, charakteristisches Fingerabdruckspektrum – all dies macht SERS zu einer attraktiven Alternative zu HPLC beim Monitoring von Arzneimitteln mit enger therapeutischer Breite (Immunsuppressiva, Antiepileptika, Antibiotika mit engem therapeutischen Fenster).

Was einer routinemäßigen Implementierung im Wege steht:

1. Standardisierung der Substrate – Unterschiede in der Nanostrukturgeometrie zwischen Chargen führen zu einer Verstärkungsstreuung, die algorithmisch oder durch einen internen Standard kompensiert werden muss.
2. Biologische Matrices – Serumproteine adsorbieren auf der Au/Ag-Oberfläche und konkurrieren um aktive Stellen; Lösungen sind Trenn membranen, Oberflächenfunktionalisierung, Mikrotrennplatten.
3. Regulatorische Validierung – Die Anforderungen der Arzneibücher für quantitative Methoden im TDM (Reproduzierbarkeit, Linearität, Wiederfindung, Bestimmungsgrenze) sind anspruchsvoll; SERS muss diese ebenso erfüllen wie die Chromatographie.

Standardisierung der Substrate – heißes Thema 2026

Ein Marktbericht vom Anfang 2026 gibt an, dass über 40 % der SERS-Substrathersteller Probleme mit der Skalierung der Produktion unter Beibehaltung der Chargenhomogenität erklären. Dies bleibt eine Barriere zwischen „funktioniert in einem Labor” und „funktioniert überall gleich”. Wachsende Richtungen sind:

• Papier- und Polymersubstrate – günstiger, Einweg, bessere RSD als teure wiederverwendbare Siliziumsubstrate in bestimmten Anwendungen.
• Interne Standards (deuterierte Analoga, isotopenmarkierte Referenzen) – kompensieren die Verstärkungsstreuung zwischen Messungen.
• Validierungsverfahren basierend auf Spectral Consistency Tests – etwas, das Spectrally OS in unserer Produktfamilie routinemäßig für klassische PLS/PCA-Modelle umsetzt, und das für SERS erst im Entstehen ist.

Spectrally X1 – Anpassungsmöglichkeiten für SERS- und pharmazeutische Untersuchungen

Bei Gekko Photonics haben wir unsere Raman-Produktfamilie rund um die chemische Industrie aufgebaut, aber die optische Architektur und Software sind universell genug, dass eine Anpassung an eine spezifische SERS-Aufgabe nach einer Machbarkeitsstudie an Kundenproben möglich ist.

• Spectrally X1 PORTABLE – Tragbarer Raman-Analysator mit 785 nm Laser und 600 mW (alternativ 1064 nm 800 mW als Katalogoption). Integrierter Touchscreen, IP54. Natürliche Plattform für Forschungsarbeiten mit flexiblen SERS-Substraten am Lagertor oder im QC-Labor, wenn es um schnelles Screening von Rohstoffen oder Fertigformulierungen geht.
• Spectrally X1 LAB – Stationärer Analysator mit Karussell für bis zu 25 Proben, Through-Package-Analyse, optionale externe Sonde. Die Variante LAB+ enthält eine Bibliothek mit ca. 28.000 Referenzspektren. Bewährt sich bei Kalibrierarbeiten, Validierung chemometrischer Modelle, Untersuchungen der SERS-Methodik unter Laborbedingungen – wo wir weniger eine einmalige Zahl als einen stabilen Workflow vor dem Übergang zu Inline suchen.
• Spectrally X1 INLINE – Prozessanalysator mit immersiver Sonde, PROFIBUS/PROFINET, selbstreinigendem Modul Retractex in Varianten für schwierige Matrices. SERS im Inline-Modus bleibt eine Herausforderung (plasmonische Substrate degradieren in der Prozessumgebung), aber für ausgewählte Anwendungen – Messung von Spurenverunreinigungen in Nachreaktionsströmen – ist dies eine Richtung, die in Projektüberlegungen eingeht.
• Spectrally OS – Gemeinsame Softwareschicht (Debian GNU/Linux 13.2, PLS/PCA/CNN-Modelle, Export CSV/PDF/RAW, RBAC, Audit Trail), die die gesamte X1-Familie unterstützt. In ihr verankern wir chemometrische Modelle und, projektbezogen, CNNs, die nach der Machbarkeitsstudie zur Interpretation von SERS-Spektren trainiert werden.

Realistisch betrachtet: Für eine vollwertige SERS-Implementierung in der Pharmazie ist ein dediziertes Projekt unter Beteiligung des F&E-Teams des Kunden, des Lieferanten des plasmonischen Substrats und unsererseits – als Lieferant von Spektrometer, Software und Integration – erforderlich. Wir verkaufen dies nicht von der Stange.

Vollständige Liste der Prozessanalysatoren in unserem Angebot zeigt, wo heute unser Schwerpunkt liegt – Prozesschemie, Kosmetik, Düngemittel, Abwasser. Pharmazie ist ein Bereich, der für Projektgespräche offen ist. Für den Kontext empfehlen wir auch unseren früheren Überblick über Raman-Spektroskopie in Bioprozessen (2025–2026) sowie das Material zu maschinelles Lernen in der Prozesschemometrie erläutert..

FAQ – häufigste Fragen zu SERS

Wird SERS die klassische Raman-Spektroskopie in der Prozessanalytik ersetzen?

Nein. Die klassische Raman-Spektroskopie ist stabil, deterministisch, leicht validierbar und bewältigt Analyten in Konzentrationen ab Bruchteilen eines Prozents – also im typischen Fenster von Prozessanwendungen. SERS kommt dort zum Einsatz, wo die klassische Raman-Spektroskopie empfindlichkeitsmäßig nicht hinreicht – insbesondere in der Spurenanalytik (TDM, Mikroverunreinigungen, Schmuggelwaren-Screening). Es handelt sich um komplementäre, nicht um konkurrierende Techniken.

Warum sind flexible SERS-Substrate so wichtig?

Weil sie den Weg für Messungen in situ auf unregelmäßig geformten Oberflächen ebnen – auf Medikamentenverpackungen, Blistern, pharmazeutischen Formen, Laborgeräten. Starre Siliziumsubstrate erforderten eine Probenvorbereitung; flexible Substrate ermöglichen Messungen dort, wo die Probe ist. Dies ist ein Paradigmenwechsel, ähnlich dem, den die Raman-Spektroskopie vor etwa einem Jahrzehnt beim Übergang vom Labor zu kontinuierlichen Prozessen vollzogen hat.

Sind KI und Deep Learning für die Interpretation von SERS-Spektren unerlässlich?

Nicht immer. Für einzelne Analyten und einfache Matrizes reicht eine gut vorbereitete PLS oder PCA aus. KI wird dann benötigt, wenn wir strukturell ähnliche Verbindungen klassifizieren, wenn sich die Substratgeometrie zwischen den Messungen ändert oder wenn wir Signale mit überlappenden Banden unterscheiden wollen. Der Trend 2026 ist nicht „KI überall”, sondern „KI dort, wo die klassische Chemometrie ins Stocken gerät”.

Setzt Gekko Photonics SERS in der Pharmazie ein?

Die meisten Implementierungen haben wir in der Prozesschemie – bei Harzen, Kosmetika, Düngemitteln, Klebstoffen, Kohlenwasserstoffen. In der Pharmazie agieren wir im Projektmodus, beginnend mit einer Machbarkeitsstudie an Kundenproben. Wir prüfen, ob Raman oder SERS die geeignete Methode für den jeweiligen Analyten und die Matrix ist, bewerten die Signalsstabilität und schlagen eine Gerätekonfiguration sowie ein chemometrisches Modell vor. Fällt die Machbarkeitsstudie positiv aus, gehen wir zum Implementierungsprojekt über.

Welche Gekko-Ausrüstung eignet sich am besten für erste SERS-Versuche?

Aus unserer Familie – Spectrally X1 PORTABLE für mobile Tests auf flexiblen Substraten und Screening, Spectrally X1 LAB (insbesondere LAB+ mit einer Bibliothek von 28.000 Spektren) für Kalibrierarbeiten im Labor. Die Auswahl der spezifischen Konfiguration (Wellenlänge – 785 oder 1064 nm, Messgeometrie, externe Sonde) legen wir nach Analyse der Aufgabenstellung fest.

Pomiar testowy i konsultacja inżynierska

Wenn Sie SERS für Ihre pharmazeutische, biopharmazeutische oder analytische Anwendung in Betracht ziehen – empfehlen wir, mit zwei Schritten zu beginnen:

1. 30-minütiges Gespräch mit unserem Applikationsingenieur – Wir beschreiben die Aufgabenstellung, wählen das passende Spektrometermodell und das Testmessformat aus. Form: Videokonferenz, kostenfrei.
2. Testmessung an Ihren Proben – Wir führen die Messung innerhalb von 2 Wochen nach Erhalt der Proben durch. Der Bericht enthält Referenzspektren, eine Machbarkeitsbewertung, einen vorläufigen Vorschlag für ein chemometrisches Modell und die Konfiguration.

Die Ergebnisse der Testmessung liefern wir innerhalb von 10 Arbeitstagen in Form eines technischen Berichts. Wir laden Sie zur Kontaktaufnahme ein – Kontaktformular oder direkt per E-Mail an spectrally@gekkophotonics.com.