Новая система диагностики объединяет транзистор, бумажный тест и машинное обучение
Исследователи из Притцкерской школы молекулярной инженерии Чикагского университета и Школы инженерии Сэмюэли Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе разработали новую диагностическую систему. Она объединяет чувствительный полевой транзистор (FET) с дешёвым бумажным диагностическим картриджем (аналогичным используемому в домашних тестах на беременность или COVID-19). В сочетании с машинным обучением система становится новым типом биосенсора, способным изменить подход к домашнему тестированию.
Суть технологии
- Комбинация преимуществ: Система сочетает высокую чувствительность FET-биосенсоров (способных обнаруживать низкие концентрации биомолекул) с низкой стоимостью бумажных картриджей (около 15 центов за штуку).
- Роль машинного обучения: Использование глубокого обучения для кинетического анализа повысило точность и воспроизводимость результатов измерений FET.
- Упрощение условий: Пористая мембрана бумажного картриджа снизила потребность в сложных контролируемых условиях тестирования, обычно требуемых для FET.
Результаты испытаний
- В ходе 30 слепых тестов система измеряла уровень холестерина в образцах человеческой плазмы с точностью более 97%. Это значительно превышает допустимую суммарную погрешность в 10% по стандартам CLIA.
- Результаты сравнивались с данными сертифицированной CLIA клинико-диагностической лаборатории Медицинского центра Чикагского университета.
- Стоимость всего устройства составляет менее 50 долларов, при этом FET-компонент является многоразовым и используется с одноразовыми картриджами.
Перспективы
- Проведён эксперимент, демонстрирующий возможность интеграции в систему иммуноанализов (используемых для количественного определения гормонов, онкомаркеров, кардиомаркеров).
- В перспективе технология может позволить обнаруживать несколько биомаркеров одновременно из одной капли крови.
- Система имеет потенциал для создания недорогих, высокоточных домашних тестов для диагностики заболеваний, обнаружения биомаркеров и мониторинга терапии.
Исследование опубликовано в журнале ACS Nano.