Onderzoekers van de Tomsk Polytechnic University hebben samen met de University of Chemistry and Technology (Praag) een reeks experimenten uitgevoerd die aantoonden dat kunstmatige neurale netwerken DNA-schade veroorzaakt door UV-straling nauwkeurig kunnen identificeren. In de toekomst, deze benadering kan worden gebruikt in de moderne medische diagnostiek. Een artikel, gewijd aan die studies, werd gepubliceerd in de Biosensoren en bio-elektronica logboek.

Volgens de auteurs is de manieren waarop UV de DNA-structuur kan beïnvloeden, vooral bij kortdurende bestraling, praktisch onbestudeerd blijven. Van UV-straling is ook bekend dat het kanker veroorzaakt. Echter, het is bijna onmogelijk om kleine veranderingen in de DNA-structuur te detecteren.

"In het artikel 'Label-vrije oppervlakte-verbeterde Raman-spectroscopie met kunstmatige neurale netwerktechniek voor herkenning van foto-geïnduceerde DNA-schade, ' bieden we een alternatief voor bekende technieken. We gebruikten modelmonsters zoals oligonucleotiden van verschillende sequenties. Sommigen van hen werden gedurende verschillende tijdsperioden bestraald met UV. Vervolgens, we gebruikten zeer gevoelige sensorsystemen die door het onderzoeksteam zijn ontwikkeld op basis van plasmon-polariton gouden roosters. De oligonucleotiden werden geïmmobiliseerd op het sensoroppervlak. Ze werden vervolgens gehybridiseerd met de bestraalde oligonucleotiden. Vervolgens, de veranderingen in de DNA-structuur werden geanalyseerd met behulp van een Raman-spectrometer, "Pavel Postnikov, Associate Prof. van de TPU Research School of Chemistry &Applied Biomedical Sciences, zei.

Hij merkte ook op dat de verkregen spectra werden gebruikt om kunstmatige neurale netwerken te trainen. De analyse en interpretatie van de oligonucleotide-sequentiespectra is een vrij complexe taak, vooral als het grootschalig is en wordt uitgevoerd met een hoog niveau van statistische verwerking.

"Door neurale netwerken te gebruiken, konden we de numerieke verwerking van een groot aantal spectra vermijden, en het bevrijdde ons van de optimalisatie van meetprocedures. Daarnaast, de neurale netwerken onthullen de schade en voorspellen effectief veranderingen in de DNA-structuur veroorzaakt door UV-straling. Bovendien, het neurale netwerk in combinatie met oppervlakte-verbeterde Raman-spectroscopie kan veranderingen met hoge nauwkeurigheid detecteren, waar traditionele methoden falen", legt Pavel Postnikov uit.

De onderzoekers denken dat de neurale netwerken en Raman-spectroscopie in de toekomst met succes kunnen worden gebruikt voor medische diagnostiek. Bovendien, deze techniek kan verder worden verbeterd.

"Analyse van biologische objecten door Raman-spectroscopiemethoden is nog steeds een uiterst moeilijk, maar interessant en veelbelovend, probleem. In dit verband, DNA-schade veroorzaakt door UV-straling was een zeer interessant model voor ons. Met dit concept kunnen kleine veranderingen in de DNA-structuur worden gedetecteerd. Het kan worden uitgebreid en verbeterd, ", onderstreept Postnikov.

Hij specificeert ook dat de studies worden ondersteund door een subsidie ​​in het kader van het TPU Competitiveness Improvement Program en uitgevoerd onder de wetenschappelijke supervisie van Prof. Marina Trusova, de Onderzoekschool Chemie &Toegepaste Biomedische Wetenschappen.

De Onderzoekschool Chemie &Toegepaste Biomedische Wetenschappen voert meer dan tien verschillende projecten uit rond de ontwikkeling van hybride materialen, verschillende eigenschappen combineren. Een van deze gebieden is de ontwikkeling van zeer gevoelige sensorsystemen. Sensoren zijn een meerlaagse constructie:ze zijn gebaseerd op een dunne, golvende gouden film 1x0,5 cm groot, die is gemodificeerd met diazoniumzouten, speciale organische verbindingen.

Door de ontwikkelingen van het TPU-onderzoeksteam, de sensor kan giftige stoffen detecteren, zware metalen, en sommige ziekten en defecten in de DNA-structuur. De voordelen van hybride sensoren zijn overgevoeligheid, de snelheid van analyse en het vermogen om te analyseren op de plaats van bemonstering.