La pandemia mundial en curso ha creado una necesidad urgente de pruebas rápidas que puedan diagnosticar la presencia del virus SARS-CoV-2. el patógeno que causa COVID-19, y distinguirlo de otros virus respiratorios. Ahora, Investigadores de Japón han demostrado un nuevo sistema para la identificación de un solo virión de patógenos respiratorios comunes utilizando un algoritmo de aprendizaje automático entrenado en los cambios en la corriente a través de los nanoporos de silicio. Este trabajo puede conducir a pruebas de detección rápidas y precisas para enfermedades como COVID-19 e influenza.

En un estudio publicado este mes en Sensores ACS Los científicos de la Universidad de Osaka han introducido un nuevo sistema que utiliza nanoporos de silicio lo suficientemente sensibles como para detectar incluso una sola partícula de virus cuando se combina con un algoritmo de aprendizaje automático.

En este método, una capa de nitruro de silicio de solo 50 nm de espesor suspendida en una oblea de silicio tiene pequeños nanoporos agregados, que tienen en sí mismos sólo 300 nm de diámetro. Cuando se aplica una diferencia de voltaje a la solución en cualquier lado de la oblea, Los iones viajan a través de los nanoporos en un proceso llamado electroforesis.

El movimiento de los iones puede ser monitoreado por la corriente que generan, y cuando una partícula viral entra en un nanoporo, bloquea el paso de algunos de los iones, conduciendo a una caída transitoria en la corriente. Cada inmersión refleja las propiedades físicas de la partícula, como el volumen, carga superficial, y forma, para que puedan utilizarse para identificar el tipo de virus.

La variación natural en las propiedades físicas de las partículas de virus había obstaculizado previamente la implementación de este enfoque, sin embargo, usando el aprendizaje automático, el equipo construyó un algoritmo de clasificación entrenado con señales de virus conocidos para determinar la identidad de nuevas muestras. "Al combinar la detección de nanoporos de una sola partícula con la inteligencia artificial, pudimos lograr una identificación altamente precisa de múltiples especies virales, "explica el autor principal Makusu Tsutsui.

La computadora puede discriminar las diferencias en las formas de onda de la corriente eléctrica que no pueden ser identificadas por los ojos humanos, lo que permite una clasificación de virus de alta precisión. Además del coronavirus, el sistema se probó con patógenos similares:virus respiratorio sincitial, adenovirus, influenza A, e influenza B.

El equipo cree que los coronavirus son especialmente adecuados para esta técnica, ya que sus proteínas externas puntiagudas pueden incluso permitir que diferentes cepas se clasifiquen por separado. "Este trabajo ayudará con el desarrollo de un kit de prueba de virus que supera a los métodos convencionales de inspección viral, "dice el último autor Tomoji Kawai.

En comparación con otras pruebas virales rápidas como la reacción en cadena de la polimerasa o las pantallas basadas en anticuerpos, el nuevo método es mucho más rápido y no requiere reactivos costosos, lo que puede conducir a mejores pruebas de diagnóstico para partículas virales emergentes que causan enfermedades infecciosas como COVID-19.