Berta Sándor
Percek alatt felismerhetők a veszélyes baktériumok
Egy új módszer számos eszközt használ az életmentő diagnózisokhoz.
A Stanford Egyetem kutatói lézereket, tintasugaras nyomtatókat, fényérzékeny érzékelőket és mesterséges intelligenciát használnak az egészséget veszélyeztető baktériumok azonosítására. Amikor a lézersugarat egy folyadékcseppre irányítják, a benne lévő molekulák a fény egy részét elnyelik, a többit pedig más frekvenciájú fénnyé alakítják át. A molekulák által kibocsátott fénymintázat olyan jellegzetes, mint az emberi ujjlenyomat. A szakemberek szerint a módszerrel perceken belül eredmény kapható.
Egy csepp vér vagy szennyvíz a fény egész spektrumát bocsátja ki, amikor lézerrel kezelik. Jennifer Dionne csapatának művészete a számos fényjel intelligens szétválasztásában rejlik, hogy azok konkrét molekulákra vagy baktériumokra legyenek jellemzőek. "Minden mikrobának megvan a maga optikai ujjlenyomata" - ecsetelt Dionne. "A vörös és fehérvérsejtek, valamint a minta egyéb összetevői saját jeleket bocsátanak ki, ami megnehezíti a mikrobiális minták megkülönböztetését a többi sejt zajától" - tette hozzá Dionne PhD-hallgatója, Fareeha Safir.
Egy csepp folyadékkal azonban nem működik a szétválasztásuk. A kibocsátott jelek bősége egyszerűen túl nagy. Dionne és Safir ezért egy trükköt vetett be. Átalakítottak egy klasszikus tintasugaras nyomtatót úgy, hogy az több ezer apró pontnyi szennyvíz- vagy vértintát tudjon nyomtatni. A kutatók emellett arany nanorudakat is bejuttattak a mintákba, amelyek rátapadnak az esetlegesen bennük lévő baktériumokra. Ezek antennaként viselkednek, amelyek mintegy 1500-szorosára erősítik az általuk kibocsátott fényjelet. Így az utóbbi úgy lóg ki a fényspektrumból, mint egy világítótorony, így könnyen felismerhetővé és értelmezhetővé válik.
A kirakós utolsó darabja a mesterséges intelligencia alapú gépi tanulás alkalmazása a baktériumok spektrumának és így árulkodó jeleinek azonosítására. "Ez az eljárás sok életet menthet meg, mivel a betegségek korán diagnosztizálhatók" - emelte ki Amr Saleh, aki posztdoktori kutatóként vett részt a fejlesztésben, jelenleg pedig a Fayoum Egyetem villamosmérnöki tanszékének az oktatója.
A Stanford Egyetem kutatói lézereket, tintasugaras nyomtatókat, fényérzékeny érzékelőket és mesterséges intelligenciát használnak az egészséget veszélyeztető baktériumok azonosítására. Amikor a lézersugarat egy folyadékcseppre irányítják, a benne lévő molekulák a fény egy részét elnyelik, a többit pedig más frekvenciájú fénnyé alakítják át. A molekulák által kibocsátott fénymintázat olyan jellegzetes, mint az emberi ujjlenyomat. A szakemberek szerint a módszerrel perceken belül eredmény kapható.
Egy csepp vér vagy szennyvíz a fény egész spektrumát bocsátja ki, amikor lézerrel kezelik. Jennifer Dionne csapatának művészete a számos fényjel intelligens szétválasztásában rejlik, hogy azok konkrét molekulákra vagy baktériumokra legyenek jellemzőek. "Minden mikrobának megvan a maga optikai ujjlenyomata" - ecsetelt Dionne. "A vörös és fehérvérsejtek, valamint a minta egyéb összetevői saját jeleket bocsátanak ki, ami megnehezíti a mikrobiális minták megkülönböztetését a többi sejt zajától" - tette hozzá Dionne PhD-hallgatója, Fareeha Safir.
Egy csepp folyadékkal azonban nem működik a szétválasztásuk. A kibocsátott jelek bősége egyszerűen túl nagy. Dionne és Safir ezért egy trükköt vetett be. Átalakítottak egy klasszikus tintasugaras nyomtatót úgy, hogy az több ezer apró pontnyi szennyvíz- vagy vértintát tudjon nyomtatni. A kutatók emellett arany nanorudakat is bejuttattak a mintákba, amelyek rátapadnak az esetlegesen bennük lévő baktériumokra. Ezek antennaként viselkednek, amelyek mintegy 1500-szorosára erősítik az általuk kibocsátott fényjelet. Így az utóbbi úgy lóg ki a fényspektrumból, mint egy világítótorony, így könnyen felismerhetővé és értelmezhetővé válik.
A kirakós utolsó darabja a mesterséges intelligencia alapú gépi tanulás alkalmazása a baktériumok spektrumának és így árulkodó jeleinek azonosítására. "Ez az eljárás sok életet menthet meg, mivel a betegségek korán diagnosztizálhatók" - emelte ki Amr Saleh, aki posztdoktori kutatóként vett részt a fejlesztésben, jelenleg pedig a Fayoum Egyetem villamosmérnöki tanszékének az oktatója.