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    El aprendizaje profundo y la holografía crean un mejor sensor en el punto de atención

    Sensor de punto de atención holográfico basado en aprendizaje profundo. Crédito:Ozcan Lab @ UCLA

    Los ensayos de aglutinación son sensores inmunológicos ampliamente utilizados basados ​​en interacciones antígeno-anticuerpo que dan como resultado la acumulación de partículas microscópicas recubiertas de anticuerpos. Una vez que la muestra, por ejemplo, suero de un paciente - se introduce, los antígenos diana correspondientes en la muestra se unen rápidamente a los sitios de unión del anticuerpo y las partículas comienzan a formar grupos debido a la capacidad del antígeno diana de unirse a diferentes sitios simultáneamente. El nivel de agrupamiento entre las partículas es indicativo de la cantidad de antígeno presente en una muestra. Estos sensores basados ​​en partículas se han utilizado para probar antígenos en varios fluidos corporales, y para diagnosticar una amplia gama de enfermedades. Sus principales ventajas en el diagnóstico en el punto de atención incluyen un tiempo de reacción corto, volumen de muestra bajo, bajo costo, y alta especificidad. Una de las barreras para su adopción más amplia radica en la baja sensibilidad del ensayo y la falta de mediciones cuantitativas.

    En un nuevo artículo publicado en Lab on a Chip, un equipo de científicos de la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA) ha desarrollado un sensor basado en aglutinación de partículas rápido y rentable que funciona con imágenes holográficas y aprendizaje profundo. Un dispositivo de flujo capilar desechable está diseñado para albergar la reacción de aglutinación con un costo de material de menos de 2 centavos por prueba. Un microscopio holográfico móvil y económico captura una película de la muestra, monitorear el proceso de agrupamiento de partículas durante 3 minutos. Esta película holográfica capturada es procesada rápidamente por redes neuronales entrenadas para medir automáticamente la concentración de analito objetivo dentro de la muestra.

    La eficacia de este sensor de punto de atención habilitado para aprendizaje profundo se demostró midiendo con precisión la concentración de proteína C reactiva en muestras de suero humano. La proteína C reactiva (PCR) es un biomarcador general producido por el hígado en respuesta a la inflamación dentro del cuerpo y se usa comúnmente como indicador de disfunción miocárdica e insuficiencia cardíaca. Probado en varias muestras de suero de pacientes únicos, este sensor computacional pudo medir con precisión la concentración de CRP dentro del rango de alta sensibilidad, abarcando 0-10 µg / mL. En tono rimbombante, este sensor móvil también pudo detectar con éxito concentraciones muy altas de CRP, excediendo con creces los 10 µg / mL, que en general es difícil de medir para otros sensores debido a su limitado rango dinámico de concentración de analito.

    "Este móvil, El sensor holográfico habilitado para aprendizaje profundo es altamente preciso y rentable, lo que lo hace ideal para una variedad de aplicaciones de diagnóstico relacionadas con el punto de atención, "dijo el profesor Aydogan Ozcan, el Profesor Canciller de Ingeniería Eléctrica e Informática en UCLA y director asociado del California NanoSystems Institute, quien es el autor principal correspondiente del trabajo.

    Esta investigación fue dirigida por el Dr. Ozcan, en colaboración con el Dr. Omai Garner, Profesor de Microbiología Clínica y Director de Pruebas en el Punto de Atención en UCLA. Los otros autores de este trabajo son Yi Luo, Hyou-Arm Joung, Sarah Esparza, y Jingyou Rao de UCLA. El Dr. Ozcan también tiene nombramientos en la facultad de UCLA en bioingeniería y cirugía, y es profesor del HHMI. Esta investigación fue financiada por la National Science Foundation, Centro de Investigación en Ingeniería PATHS-UP.


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