p A pandemia global em curso criou uma necessidade urgente de testes rápidos que possam diagnosticar a presença do vírus SARS-CoV-2, o patógeno que causa COVID-19, e distingui-lo de outros vírus respiratórios. Agora, pesquisadores do Japão demonstraram um novo sistema para identificação de um único virion de patógenos respiratórios comuns usando um algoritmo de aprendizado de máquina treinado em mudanças na corrente entre os nanoporos de silício. Este trabalho pode levar a testes de triagem rápidos e precisos para doenças como COVID-19 e influenza. p Em um estudo publicado este mês em Sensores ACS Cientistas da Universidade de Osaka introduziram um novo sistema usando nanoporos de silício sensíveis o suficiente para detectar até mesmo uma única partícula de vírus quando acoplado a um algoritmo de aprendizado de máquina.

p Neste método, uma camada de nitreto de silício com apenas 50 nm de espessura suspensa em um wafer de silício tem pequenos nanoporos adicionados, que têm apenas 300 nm de diâmetro. Quando uma diferença de voltagem é aplicada à solução em ambos os lados do wafer, os íons viajam através dos nanoporos em um processo chamado eletroforese.

p O movimento dos íons pode ser monitorado pela corrente que eles geram, e quando uma partícula viral entra em um nanoporo, bloqueia a passagem de alguns íons, levando a uma queda transitória na corrente. Cada mergulho reflete as propriedades físicas da partícula, como o volume, carga superficial, e forma, para que possam ser usados ​​para identificar o tipo de vírus.

p A variação natural nas propriedades físicas das partículas de vírus havia anteriormente impedido a implementação desta abordagem, Contudo, usando aprendizado de máquina, a equipe construiu um algoritmo de classificação treinado com sinais de vírus conhecidos para determinar a identidade de novas amostras. "Ao combinar a detecção de nanoporos de partícula única com inteligência artificial, conseguimos uma identificação altamente precisa de várias espécies virais, "explica o autor sênior Makusu Tsutsui.

p O computador pode discriminar as diferenças nas formas de onda da corrente elétrica que não podem ser identificadas pelos olhos humanos, que permite uma classificação de vírus altamente precisa. Além do coronavírus, o sistema foi testado com patógenos semelhantes - vírus sincicial respiratório, adenovírus, influenza A, e influenza B.

p A equipe acredita que os coronavírus são especialmente adequados para essa técnica, uma vez que suas proteínas externas pontiagudas podem até permitir que diferentes cepas sejam classificadas separadamente. "Este trabalho ajudará no desenvolvimento de um kit de teste de vírus que supera os métodos convencionais de inspeção viral, "diz o último autor Tomoji Kawai.

p Em comparação com outros testes virais rápidos, como reação em cadeia da polimerase ou telas baseadas em anticorpos, o novo método é muito mais rápido e não requer reagentes caros, o que pode levar a melhores testes de diagnóstico para partículas virais emergentes que causam doenças infecciosas, como COVID-19.