Tutkijat ovat oppineet kuinka lajitella hengitysviruksia koneoppimisen avulla

Osakan yliopiston tutkijat ovat esittäneet uuden järjestelmän, jossa käytetään piinanohuokosia. Ne ovat jäännös

herkkä havaitsemaan jopa yksi viruspartikkeli koneoppimisalgoritmin avulla.

Piinitridikerrokseen, jonka paksuus on vain 50 nm,tutkijat lisäsivät pieniä nanohuokosia. Kun liuokselle syötetään eri jännite kiekon molemmin puolin, ionit kulkevat nanohuokosten läpi elektroforeesin aikana.

Syntyvä voi seurata ionien liikettäne ovat ajankohtaisia. Kun viruspartikkeli pääsee nanohuokosiin, se estää joidenkin ionien kulun, mikä johtaa lyhytaikaiseen virran pudotukseen. Jokainen kallistuskulma heijastaa hiukkasen fysikaalisia ominaisuuksia, kuten sen tilavuus, pintavaraus ja muoto. Näitä mittareita voidaan käyttää virustyypin määrittämiseen.

Yksittäisten viruspartikkeleiden havaitseminen kiinteän tilan nanohuokosilla. Luotto: Osakan yliopisto.

Fysikaalisten ominaisuuksien luonnollinen muutosviruspartikkelit estivät aiemmin tätä lähestymistapaa. Mutta koneoppimisen avulla tiimi loi luokitusalgoritmin uusien näytteiden tunnistamiseksi. "Yhdistämällä nanohuokosten yhden hiukkasentunnistuksen tekoälyyn pystyimme saavuttamaan erittäin tarkan erilaisten virustyyppien tunnistamisen", kertoo tutkimuksen vanhempi kirjailija Makusu Tsutsui.

Tiimi uskoo, että koronavirukset sopivat erityisen hyvin tähän menetelmään. Niiden piikkimäiset ulkoproteiinit mahdollistavat jopa eri kantojen luokittelun erikseen. 

Verrattuna muihin nopeisiin virustesteihin, kuten PCR- tai vasta-aineseulontaan, uusi menetelmä on paljon nopeampi eikä vaadi kalliita reagensseja.

Lue myös

Tuomiopäivän jäätikkö osoittautui vaarallisemmaksi kuin tutkijat ajattelivat. Kerromme pääasia

Tutkijat löytävät kaksi uutta nisäkästä Australiassa

Vapaaehtoinen kuolema. Kerromme kuinka eutanasiamenettely toimii ympäri maailmaa