Forskere har lært hvordan man kan sortere luftveisvirus ved hjelp av maskinlæring

Forskere fra Osaka University har presentert et nytt system som bruker silisiumnanoporer. De er rester

følsom for å oppdage selv en enkelt viral partikkel ved hjelp av en maskinlæringsalgoritme.

Til et silisiumnitridlag som bare er 50 nm tykt,forskere la til små nanoporer. Når en annen spenning påføres løsningen på begge sider av skiven, passerer ioner gjennom nanoporene under elektroforese.

Bevegelsen til ioner kan spores av den generertedem nåværende. Når en viruspartikkel kommer inn i nanoporen, blokkerer den passeringen av noen ioner, noe som resulterer i en kortsiktig strømdyp. Hver skråvinkel gjenspeiler de fysiske egenskapene til partikkelen, for eksempel volum, overflatelading og form. Disse beregningene kan brukes til å bestemme typen virus.

Påvisning av enkeltvirale partikler ved bruk av faststoff nanoporer. Kreditt: Osaka University.

Naturlig endring i fysiske egenskapervirale partikler hindret tidligere denne tilnærmingen. Men ved hjelp av maskinlæring opprettet teamet en klassifiseringsalgoritme for å identifisere nye prøver. "Ved å kombinere sensing av enkeltpartikler av nanoporer med kunstig intelligens, var vi i stand til å oppnå svært nøyaktig identifikasjon av flere typer virus," forklarer studiens seniorforfatter, Makusu Tsutsui.

Teamet mener at koronavirus er spesielt godt egnet for denne metoden. Deres piggete ytre proteiner gjør at forskjellige stammer kan klassifiseres separat. 

Sammenlignet med andre raske virale tester som PCR eller antistoff-screening, er den nye metoden mye raskere og krever ikke dyre reagenser.

Les også

Dommedagsbreen viste seg å være farligere enn forskere trodde. Vi forteller det viktigste

Forskere oppdager to nye pattedyr i Australia

Frivillig død. Vi forteller hvordan eutanasi-prosedyren fungerer over hele verden