Умное мобильное устройство для диагностики серьёзных заболеваний

Команда UCLA разработала недорогое портативное устройство на основе машинного обучения для обнаружения белков, биомаркеров рака, вирусов и других малых объектов. Это может удешевить и ускорить диагностику серьёзных инфекций и болезней.

Принцип работы: плазмонный сенсор

• Метод основан на плазмонном зондировании: свет падает на металлические наноструктуры, усиливая локальное электрическое поле.
• Взаимодействие этого поля с целевой молекулой позволяет измерить её концентрацию и кинетику.
• Ранее для этого требовались громоздкие и дорогие приборы, что ограничивало применение вне лабораторий.

Роль машинного обучения

• Алгоритм машинного обучения проанализировал тысячи возможных светодиодов (LED) и выбрал четыре оптимальных цвета для максимальной точности измерений.
• Это позволило создать компактный и точный дизайн сенсора.

Устройство и применение

• Прототип лёгкий и портативный: пластиковый корпус, 4 LED и камера.
• Используются гибкие плазмонные сенсоры, достаточно дешёвые для одноразового применения.
• Поверхность сенсора модифицируется для захвата конкретных биологических мишеней (бактерии, вирусы, раковые клетки) по принципу «пазла».
• Образец (кровь, моча) наносится на сенсор с помощью одноразового микрочипа. Картридж вставляется в устройство, которое автоматически проводит анализ.

Перспективы

Устройство можно выполнить в виде адаптера для смартфона, что ещё больше снизит стоимость и позволит использовать вычислительную мощность и облачную связь телефонов.

Автор исследования: Закари Баллард, аспирант по электротехнике и стипендиат NSF. Работа опубликована в ACS Nano.