Группа ученых во главе с SANKEN (Институт научных и промышленных исследований) Университета Осаки продемонстрировала, что одиночные вирусные частицы, проходящие через нанопоры, можно точно идентифицировать с помощью машинного обучения. Созданная ими тестовая платформа была настолько чувствительной, что коронавирусы, вызывающие простуду, SARS, MERS и COVID, можно было отличить друг от друга. Эта работа может привести к созданию быстрых, портативных и точных скрининговых тестов на COVID и другие вирусные заболевания.
Глобальная пандемия коронавируса выявила острую необходимость в быстром скрининге на патогены. Однако текущий золотой стандарт для обнаружения РНК-вирусов, включая SARS-CoV-2, вирус , вызывающий COVID, — это тестирование с помощью полимеразной цепной реакции с обратной транскрипцией (ОТ-ПЦР). Хотя этот метод точен, он относительно медленный, что затрудняет своевременное вмешательство, необходимое для борьбы со вспышкой.
Теперь ученые из Университета Осаки разработали интеллектуальную систему нанопор, которую можно использовать для обнаружения вирусных частиц SARS-CoV-2. Используя методы машинного обучения, платформа может точно различать коронавирусы одинакового размера, ответственные за различные респираторные заболевания. «Наша инновационная технология обладает высокой чувствительностью и может даже электрически идентифицировать отдельные вирусные частицы», — говорит первый автор, профессор Масатеру Танигучи. Используя эту платформу, исследователи смогли достичь чувствительности 90% и специфичности 96% для обнаружения SARS-CoV-2 всего за пять минут с использованием клинических образцов слюны.
Для изготовления устройства нанопоры диаметром всего 300 нанометров были просверлены в мембране из нитрида кремния. Когда вирус протягивался через нанопору за счет электрофоретической силы, отверстие частично блокировалось. Это временно уменьшило ионный поток внутри нанопоры, что было обнаружено как изменение электрического тока . Ток как функция времени дает информацию об объеме, структуре и поверхностном заряде анализируемой цели. Однако для интерпретации тонких сигналов, размер которых может составлять всего несколько наноампер, требовалось машинное обучение. Команда использовала 40 ПЦР-положительных и 40 ПЦР-отрицательных образцов слюны для обучения алгоритму.
«Мы ожидаем, что это исследование позволит проводить быстрые анализы по месту лечения и скрининговые тесты на SARS-CoV-2 без необходимости извлечения РНК», — объясняет профессор Масатеру Танигучи. «Такой удобный и неинвазивный метод, как этот, больше подходит для немедленной диагностики в больницах и скрининга в местах скопления большого количества людей». Полная испытательная платформа состоит из программного обеспечения машинного обучения на сервере, портативного высокоточного измерителя тока и экономичных полупроводниковых модулей с нанопорами . Используя машинное обучениеИсследователи ожидают, что эту систему можно будет адаптировать для использования при обнаружении возникающих инфекционных заболеваний в будущем. Команда надеется, что этот подход произведет революцию в общественном здравоохранении и борьбе с болезнями.
Источник: