Turite gerklės skausmą ir uostymą? Neseniai padidėjęs greitas namų testas palengvino sužinoti, ar sergate sunkia liga, pavyzdžiui, „Covid-19“, ar tik pavasario alergijos. Tačiau, nors ir greitas ir patogus, šie tyrimai namuose yra mažiau jautrūs nei tie, kurie yra gydytojo kabinete, tai reiškia, kad vis tiek galite išbandyti neigiamą, net jei esate užkrėsti.
Sprendimas gali būti naujos, nebrangios biosensing technologijos, kuri galėtų padaryti greitus namų bandymus iki 100 kartų jautresnius virusams, tokiems kaip „Covid-19“. Diagnostika taip pat galėtų išplėsti greitą kitų gyvybei pavojingų ligų, tokių kaip prostatos vėžys ir sepsis, atranka.
Sukūrė tyrėjai Kalifornijos universitete, Berkeley, testas sujungia natūralų išgarinimo procesą, vadinamą „kavos žiedo efektas” su plazmonika ir AI, kad būtų galima nustatyti ligos biomarkerius, puikiai tiksliai per kelias minutes.
„Ši paprasta, tačiau veiksminga technika gali pasiūlyti labai tikslius rezultatus per dalį laiko, palyginti su tradiciniais diagnostikos metodais,” sakė Kamyar Behrouzi, kuris neseniai baigė daktaro laipsnį. Mikroelektromechaninėse sistemose ir nanoinžinerijoje UC Berkeley. „Mūsų darbas atveria kelią į prieinamą, prieinamą diagnostiką, ypač esant mažai išteklių nustatymams.”
Ši technologija aprašyta neseniai paskelbtame žurnale paskelbtame tyrime Gamtos ryšiai.
Kavos žiedų ir nanodalelių derinimas
Atidžiai pažvelkite į bet kokią kavos ar vyno dėmę ir galite pastebėti, kad dėmės kontūras yra daug tamsesnis nei interjeras. Taip yra dėl fizinio reiškinio, vadinamo kavos žiedo efektu: kaip skysčio lašelis išgaruoja, jis sukuria srautą, kuris stumia suspenduotas daleles link lašelio krašto. Jei dalelės yra pigmentuotos, nes jos yra kavoje ir vyne, gauta dėmė bus tamsesnė aplink ratlankį nei viduryje.
2020 m. Behrouzi sukūrė biosensorių, skirtą aptikti Covidid-19, kai pastebėjo, kad jo eksperimentinio tirpalo lašai palieka žiedo formos dėmes, kai jie džiovinami. Jis suprato, kad šį kavos žiedo efektą galima naudoti norint lengvai sutelkti Covidid-19 viruso daleles, kurios gali būti lengviau aptikti.
„Mes supratome, kad šį kavos žiedo efektą galime panaudoti norėdami sukurti ką nors dar geriau nei tai, ką iš pradžių nusprendėme kurti,” – sakė Behrouzi.
Greito bandymo technologijoje naudojamos mažos dalelės, vadinamos plazmoninėmis nanodalelėmis, kurios sąveikauja su šviesa unikaliais būdais. Norėdami atlikti testą, vartotojas pirmiausia prideda skysčio lašelį, kuriame yra liga susijusių baltymų, tokių kaip iš skruosto ar nosies tampono, į membraną. Džiūvus lašeliui, jis sutelkia visus ligos biomarkerius kavos žiede. Tada vartotojas prideda antrą lašelį, kuriame yra plazmoninių nanodalelių, kurios buvo sukurtos laikytis ligos biomarkerių.
Jei yra biomarkeriai, nanodalelės surinks tam tikrus modelius, kurie pakeis tai, kaip šviesa sąveikauja su membrana. Šį pakeitimą galima aptikti naudojant akis arba naudojant AI varomą išmaniųjų telefonų programą.
Ši technologija duoda rezultatus per mažiau nei 12 minučių ir yra 100 kartų jautresnė nustatant „Covid-19“ nei lygiaverčiai testai.
„Vienas iš pagrindinių baltymų, kuriuos galime aptikti šiuo metodu, yra sepsio biomarkeris, gyvybei pavojingas uždegiminis atsakas į bakterinę infekciją, kuri gali greitai išsivystyti vyresniems nei 50 metų žmonėms,” Minėtas tyrimo vyresnysis autorius Liwei Lin, žymus UC Berkeley mechanikos inžinerijos profesorius. „Kiekviena valanda yra kritiška, tačiau bakterijų auginimas infekcijos šaltiniui nustatyti gali užtrukti kelias dienas. Mūsų technika galėtų padėti gydytojams aptikti sepsį per 10–15 minučių.”
Tyrėjai sukūrė namų bandymo rinkinio prototipą, panašų į „At namų“ Covidų bandymo rinkinius, kuriame yra 3D atspausdinti komponentai, kurie padės padėti imties ir plazmoninių lašelių išdėstymui.
„„Covid-19“ pandemijos metu mes rėmėmės namų testais, norėdami sužinoti, ar esame užkrėsti, ar ne,” Lin pasakė. „Tikiuosi, kad mūsų technologijos palengvins ir prieinamesnę žmonėms reguliariai tikrinti tokias sąlygas kaip prostatos vėžys, neišeinant iš namų.”
Papildomi tyrimo bendraautoriai yra Zahra Khodabakhshi Fard, Chun-Ming Chen, Peisheng He ir Megan Teng iš UC Berkeley.