Wetenschap
Op deep learning gebaseerde holografische point-of-care-sensor. Krediet:Ozcan Lab @ UCLA
Agglutinatie-assays zijn veelgebruikte immunologische sensoren op basis van antigeen-antilichaam-interacties die resulteren in klonteren van met antilichaam gecoate microscopische deeltjes. Zodra het monster, bijvoorbeeld het serum van een patiënt wordt geïntroduceerd, de overeenkomstige doelantigenen in het monster hechten zich snel aan de antilichaambindingsplaatsen en de deeltjes beginnen clusters te vormen vanwege het vermogen van het doelantigeen om tegelijkertijd aan verschillende plaatsen te binden. Het niveau van clustering tussen de deeltjes is indicatief voor de hoeveelheid antigeen die in een monster aanwezig is. Deze op deeltjes gebaseerde sensoren zijn gebruikt om te testen op antigenen in een aantal lichaamsvloeistoffen, en om een breed scala aan ziekten te diagnosticeren. De belangrijkste voordelen bij point-of-care-diagnostiek zijn de korte reactietijd, laag monstervolume, goedkoop, en hoge specificiteit. Een van de belemmeringen voor een bredere toepassing ervan ligt in de lage gevoeligheid van de test en het ontbreken van kwantitatieve metingen.
In een nieuw artikel gepubliceerd in Lab op een chip, een team van wetenschappers van de Universiteit van Californië, Los Angeles (UCLA) heeft een snelle en kosteneffectieve op deeltjesagglutinatie gebaseerde sensor ontwikkeld die wordt aangedreven door holografische beeldvorming en diepgaand leren. Een wegwerpbaar op capillair gebaseerd stroomapparaat is ontworpen om de agglutinatiereactie op te vangen met een materiaalkost van minder dan 2 cent per test. Een mobiele en goedkope holografische microscoop legt een film vast van het monster, monitoring van het deeltjesclusteringsproces gedurende 3 minuten. Deze vastgelegde holografische film wordt snel verwerkt door getrainde neurale netwerken om automatisch de doelanalytconcentratie in het monster te meten.
De werkzaamheid van deze point-of-care-sensor met deep learning is aangetoond door het nauwkeurig meten van de C-reactieve proteïneconcentratie in menselijke serummonsters. C-reactief proteïne (CRP) is een algemene biomarker die door de lever wordt geproduceerd als reactie op een ontsteking in het lichaam en wordt vaak gebruikt als een indicator van myocarddisfunctie en hartfalen. Getest op verschillende serummonsters van unieke patiënten, deze computationele sensor was in staat om de concentratie van CRP nauwkeurig te meten binnen het hoge gevoeligheidsbereik, verspreid over 0-10 µg/ml. belangrijk, deze mobiele sensor was ook in staat om zeer hoge CRP-concentraties met succes te detecteren, veel meer dan 10 µg/ml, wat in het algemeen moeilijk te meten is voor andere sensoren vanwege hun beperkte dynamische bereik van analytconcentratie.
"Deze mobiele, deep learning-enabled holografische sensor is zeer nauwkeurig en kosteneffectief, waardoor het ideaal is voor een verscheidenheid aan point-of-care-gerelateerde diagnostische toepassingen, " zei professor Aydogan Ozcan, de Chancellor's Professor of Electrical and Computer Engineering aan de UCLA en een associate director van het California NanoSystems Institute, wie is de senior corresponderende auteur van het werk.
Dit onderzoek werd geleid door Dr. Ozcan, in samenwerking met Dr. Omai Garner, een hoogleraar klinische microbiologie en de directeur van Point of Care Testing aan de UCLA. De andere auteurs van dit werk zijn Yi Luo, Hyou-Arm Joung, Sara Esparza, en Jingyou Rao van UCLA. Dr. Ozcan heeft ook UCLA-faculteitsafspraken in bio-engineering en chirurgie, en is een HHMI-hoogleraar. Dit onderzoek werd gefinancierd door de National Science Foundation, PATHS-UP Engineering Research Center.
Vergelijkende biochemie kan een vaag begrip zijn met meerdere betekenissen, alhoewel het boeiende interacties tussen organismen en hun biologieën kan onthullen. Op zijn minst noemen wetenschappers het een interdiscip
Wetenschap © https://nl.scienceaq.com