Diagrama de blocos da plataforma de processamento proposta para classificação (positiva ou negativa) de amostras de fluidos com partículas lentivirais e quantificação de sua carga viral. As amostras de fluido são depositadas em uma placa de suporte e geradas (como gotículas de líquido e resíduos secos) nas faixas visível e infravermelho próximo usando uma câmera hiperespectral. Os espectros de refletância difusa óptica são obtidos e processados a partir de pixels individuais e calculados. Franjas espectrais (comprimento de onda) de interesse são determinadas para o cálculo de 29 descritores morfológicos de características de espectros individuais (F1-F28) e a razão de área (AR) em relação ao espectro do fundo. Dois classificadores independentes são construídos e avaliados - usando o mesmo treinamento e grupos de amostra de teste - nos níveis de pixel e amostra (gota):uma análise discriminante de mínimo quadrado parcial (PLS-DA) de espectros individuais e médios de gota e uma alimentação artificial- rede neural direta (FFNN) construída sobre os valores dos descritores de características de espectros individuais. Crédito:DOI:10.1038 / s41598-021-95756-3
Pesquisadores da Universidad de Sevilla (Universidade de Sevilha) desenvolveram e patentearam um protótipo para detectar vírus remotamente (incluindo SARS-CoV-2 sintético) depositados em superfícies, analisar imagens tiradas em vários comprimentos de onda - as chamadas imagens hiperespectrais - uma técnica comumente usada em astrofísica. Astrônomos de Calar Alto e IAA-CSIC participaram da redução e análise dos espectros. A pesquisa está em andamento em amostras humanas de coronavírus.
Um grupo de pesquisadores com sede na Espanha e, particularmente, na Andaluzia, desenvolveu uma nova técnica óptica que lhes permite detectar a presença de vírus em gotas de fluidos ou em resíduos secos espalhados por uma superfície. O trabalho é liderado pelo Prof. Emilio Gómez-González, professor titular de física aplicada da Escola de Engenharia ETS da Universidad de Sevilla. A pesquisa, patrocinado pelo Instituto de Saúde "Carlos III, "resultou em uma técnica patenteada capaz de analisar várias amostras simultaneamente, sem a necessidade de tocá-los nem de usar reagentes.
A nova técnica é baseada no empilhamento de imagens hiperespectrais, isso é, imagens tiradas em vários comprimentos de onda nas faixas do infravermelho próximo e visível. Além de processá-los por meio de algoritmos estatísticos avançados e inteligência artificial. Foi aplicado para detectar dois tipos de vírus sintéticos, geralmente tomados como modelos para SARS-CoV-2 (lentivírus e coronavírus sintéticos), em dois fluidos (solução salina e saliva artificial). O resultado desses trabalhos está sendo publicado hoje em Relatórios Científicos . Os pesquisadores continuam trabalhando ativamente na análise de amostras humanas de SARS-CoV-2.
O método é baseado em imagens hiperespectrais, recentemente usado para detectar patógenos, principalmente bactérias e fungos, na indústria agrícola e na biologia. No entanto, o presente trabalho vai mais além, desenvolver e estender essa tecnologia ao setor de saúde, de forma a detectar vírus através de um processamento inovador e complexo. Resumindo, o sistema registra imagens das amostras dispostas em uma matriz e determina as posições em que o vírus é detectado, bem como sua concentração.
