European Commission logo
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

SCENT: Hybrid Gels for Rapid Microbial Detection

Article Category

Article available in the following languages:

Wykrywanie chorób za pomocą żelowego sztucznego nosa

Lotne związki organiczne mogą dostarczać przesłanek na temat stanu zdrowia człowieka, a dzięki nowatorskiemu urządzeniu elektronicznemu naśladującemu układ węchowy możliwe stanie się wykrywanie infekcji bakteryjnych i nowotworów.

Zdrowie icon Zdrowie

Lotne związki organiczne (LZO) odparowują w temperaturze pokojowej i są wytwarzane przez większość organizmów. Coraz więcej badań wskazuje na to, że zmiany w stężeniach LZO są związane z chorobami, w tym z nowotworami i gruźlicą.

Elektroniczny nos z nowatorskich biomateriałów

Elektroniczne nosy, zwane także e-nosami, to chemiczne czujniki gazu o wielu zastosowaniach, które wykrywają gazy, LZO oraz zapachy. Badania w dziedzinie materiałów gazoczułych postępują w szybkim tempie. Głównym celem finansowanego ze środków UE projektu SCENT było stworzenie materiałów zmieniających swoje właściwości optyczne i elektryczne w obecności LZO. „Te nowe materiały to żele zawierające żelatynę – substancję często używaną w kuchni – która jest przygotowana w taki sposób, że staje się stabilna na powietrzu. Są w niej zawieszone sondy optyczne i elektryczne, które pełnią funkcje czujników”, mówi Cecília Roque, koordynatorka projektu. Materiały żelowe zmieniają swoje właściwości pod wpływem określonych LZO, dlatego można je wykorzystać jako czujniki, które wysyłają sygnały po wystawieniu na działanie próbek gazowych. Czujniki te zostały wbudowane w komorę pomiarową e-nosa, która działa podobnie do ludzkiej jamy nosowej. W urządzenie został także wbudowany system przekazywania sygnałów naśladujący impulsy elektryczne wysyłane do mózgu po związaniu LZO z receptorami węchowymi znajdującymi się w nosie. Zespół projektu SCENT opracował nowe materiały żelowe składające się z unikalnych materiałów biologicznych i chemicznych. Badacze stworzyli również przyjazne dla środowiska materiały gazoczułe na bazie materiałów pochodzenia roślinnego.

Sztuczna inteligencja ułatwia identyfikację patogenów z wykorzystaniem LZO

„Opracowany w ramach projektu SCENT e-nos działa podobnie do ludzkiego. Najpierw należy go »wytrenować« poprzez wystawienie czujników na znane próbki i zbieranie sygnałów”, tłumaczy Roque. Sygnały te są wykorzystywane do opracowania algorytmu uczenia maszynowego, dzięki któremu możliwe jest zidentyfikowanie badanej próbki. Zespół projektu wykorzystał to podejście do wyodrębnienia LZO umożliwiających klasyfikację różnych patogenów. Korzystając z dużego zestawu danych badacze powiązali wzorce LZO z patogenicznością mikroorganizmów. Naukowcy odkryli, że wystarczy 18 LZO, by zidentyfikować patogeny z 77 % dokładnością i precyzją dochodzącą do 100 %. Ponadto stworzono zestawy LZO, dzięki którym można przewidywać obecność patogenu w próbce z dużą dokładnością i precyzją. Utworzona baza danych patogenów i LZO z różnych próbek biologicznych może posłużyć jako podstawa do przyszłego klinicznego wdrożenia takich czujników gazowych. Co istotne, algorytmy klasyfikacyjne można poddawać kolejnym treningom na sprawdzonych eksperymentalnie przypadkach, aby zwiększyć czułość wykrywania e-nosów.

Postępy w diagnostyce klinicznej

Na wyniki badań z użyciem obecnie stosowanych metod wykrywania drobnoustrojów w warunkach klinicznych trzeba czekać około 24–36 godzin, a w przypadku wolno rosnących bakterii – do tygodnia. W kontekście coraz powszechniejszej oporności na środki przeciwdrobnoustrojowe, elektroniczne nosy wykrywające bakteryjne LZO będące biomarkerami infekcji oferują szybsze i równie czułe rozwiązanie. Jak twierdzi Roque, „zestaw narzędzi opracowany w ramach projektu SCENT może znaleźć zastosowanie w opiece zdrowotnej, kontrolach bezpieczeństwa czy przemyśle spożywczym”. Obecnie planowana jest walidacja technologiczna e-nosa do nieinwazyjnego monitorowania pacjentów z rakiem pęcherza moczowego w ramach prowadzonego przez ERBN projektu ENSURE.

Słowa kluczowe

SCENT, lotne związki organiczne, LZO, e-nos, żel, uczenie maszynowe, algorytm, infekcja bakteryjna

Znajdź inne artykuły w tej samej dziedzinie zastosowania