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    O aprendizado profundo e a holografia criam um sensor de ponto de atendimento melhor
    p Sensor de ponto de atendimento holográfico baseado em aprendizado profundo. Crédito:Ozcan Lab @ UCLA

    p Os ensaios de aglutinação são sensores imunológicos amplamente usados ​​com base nas interações antígeno-anticorpo que resultam na aglutinação de partículas microscópicas revestidas de anticorpos. Uma vez que a amostra, por exemplo, o soro de um paciente - é introduzido, os antígenos alvo correspondentes na amostra ligam-se rapidamente aos locais de ligação do anticorpo e as partículas começam a formar agrupamentos devido à capacidade do antígeno alvo de se ligar a locais diferentes simultaneamente. O nível de agrupamento entre as partículas é indicativo da quantidade de antígeno presente em uma amostra. Esses sensores baseados em partículas têm sido usados ​​para testar antígenos em uma série de fluidos corporais, e para diagnosticar uma ampla gama de doenças. Suas principais vantagens em diagnósticos de ponto de atendimento incluem curto tempo de reação, baixo volume de amostra, baixo custo, e alta especificidade. Uma das barreiras para sua adoção mais ampla reside na baixa sensibilidade do ensaio e na falta de medições quantitativas. p Em um novo artigo publicado em Lab on a Chip, uma equipe de cientistas da Universidade da Califórnia, Los Angeles (UCLA) desenvolveu um sensor baseado em aglutinação de partículas rápido e econômico que é alimentado por imagens holográficas e aprendizado profundo. Um dispositivo de fluxo baseado em capilar descartável é projetado para hospedar a reação de aglutinação com um custo de material de menos de 2 centavos por teste. Um microscópio holográfico móvel e barato captura um filme da amostra, monitorar o processo de agrupamento de partículas durante 3 minutos. Este filme holográfico capturado é rapidamente processado por redes neurais treinadas para medir automaticamente a concentração de analito alvo dentro da amostra.

    p A eficácia deste sensor point-of-care habilitado para aprendizagem profunda foi demonstrada medindo com precisão a concentração de proteína C reativa em amostras de soro humano. A proteína C reativa (CRP) é um biomarcador geral produzido pelo fígado em resposta à inflamação dentro do corpo e é comumente usada como um indicador de disfunção miocárdica e insuficiência cardíaca. Testado em várias amostras de soro de pacientes únicos, este sensor computacional foi capaz de medir com precisão a concentração de CRP dentro da faixa de alta sensibilidade, abrangendo 0-10 µg / mL. Mais importante, este sensor móvel também foi capaz de detectar com sucesso concentrações muito altas de CRP, muito superior a 10µg / mL, o que é geralmente difícil para outros sensores medirem devido à sua faixa dinâmica limitada de concentração de analito.

    p "Este celular, sensor holográfico habilitado para aprendizado profundo é altamente preciso e de baixo custo, o que o torna ideal para uma variedade de aplicativos de diagnóstico relacionados ao ponto de atendimento, "disse o professor Aydogan Ozcan, o Professor de Engenharia Elétrica e de Computação do Chanceler da UCLA e um diretor associado do California NanoSystems Institute, quem é o autor correspondente sênior da obra.

    p Esta pesquisa foi liderada pelo Dr. Ozcan, em colaboração com o Dr. Omai Garner, um Professor de Microbiologia Clínica e o Diretor de Testes Point of Care na UCLA. Os outros autores deste trabalho são Yi Luo, Hyou-Arm Joung, Sarah Esparza, e Jingyou Rao da UCLA. Dr. Ozcan também tem nomeações para professores da UCLA em bioengenharia e cirurgia, e é professor HHMI. Esta pesquisa foi financiada pela National Science Foundation, Centro de Pesquisa em Engenharia PATHS-UP.


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