Электрохимия и машинное обучение распознают вирусы | Популярный Университет

Электрохимия и машинное обучение распознают вирусы

Электрохимия и машинное обучение распознают вирусы

Японские исследователи продемонстрировали новый способ быстрого и дешёвого обнаружения вирусных частиц. В его основе лежит электрофорез вирионов через нанопоры в нитриде кремния и обработка данных при помощи машинного обучения. Новый метод точнее, быстрее и дешевле существующих. Исследование опубликовано в журнале ACS Sensors.

К сожалению, на сегодняшний день мы всё ещё находимся в ситуации продолжающейся и разрастающейся пандемии. В это время перед учёными всего мира стоит множество непростых задач. Одна из них — разработка более совершенных, дешёвых и удобных способов выявления возбудителя инфекции.

С вирусами в этом плане довольно сложно работать — по большей части из-за их крошечного размера. Поэтому исследователям приходится изобретать различные косвенные методы обнаружения и распознавания вирусных частиц. Например, японские учёные разработали метод, сочетающий в себе электрохимию и машинное обучение.

Идея метода достаточно проста и изящна. Вирусные частицы — вирионы — обычно несут на своей поверхности некоторый отрицательный заряд. Поэтому если раствор, содержащий вирионы и какой-либо фоновый электролит, поместить во внешнее электрическое поле — вирионы начнут двигаться. Если на их пути встретятся сужения — поры — то большие (по сравнению с ионами фонового электролита) частицы вирионов будут проходить через них медленно, а ток в такой цепи будет снижаться. Как именно изменяется сила тока во времени, зависит от физических свойств проходящих частиц. Это значит, что можно по характеру изменения силы тока в цепи определить, какие частицы (вирионы) проходят через поры.

Для создания такой системы японские ученые вытравили поры в тонком слое (50 нм) нитрида кремния SiNx, нанесённом на кремниевую подложку. Диаметр пор составил всего 300 нм. Технологию протестировали на вирусах гриппа А и Б, аденовирусе, респираторно-синцитиальном вирусе и, конечно же, коронавирусе SARS-CoV-2.

Однако, изначальная версия технологии оказалась недостаточно чувствительной. Из-за естественных вариаций физических свойств вирусных частиц однозначно разделить и определить вирусы оказалось непосильной задачей. Поэтому авторы обратились к машинному обучению.

Учёные создали алгоритм классификации, позволяющий на основе большого числа различных экспериментальных параметров определить вирус. Как утверждают авторы, в отдельных случаях точность обнаружения достигала 99%, что является неплохим результатом для диагностики возбудителя инфекции.

Такое сочетание методов электрохимии, нанотехнологии и машинного обучения для обработки экспериментальных данных открывает новый путь к быстрому обнаружению вирусов. В отличие от привычных методов обнаружения (полимеразная цепная реакция, скрининг на основе антител), новая технология не только дешевле, но и быстрее даёт желаемый результат.

Автор: Максим Мазурин
Редактор: Никита Шевцев

Понравился наш материал? Подписывайся на «Популярный университет» в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Поделиться

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: