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La microscopie appareillée avec l'AI mène à un test COVID-19 rapide, précis, et rentable

Les chercheurs de Beckman ont appareillé la microscopie avec l'artificial intelligence de développer un test COVID-19 qui est rapide, précis, et rentable. Tout que nous devons faire est de dire « ahh. »

Bon nombre d'entre nous ont rencontré ou ont remarqué un test COVID-19. Comme la pandémie elle-même, l'examen critique fréquent a la partie étée de vie quotidienne. Pendant que SARS-CoV-2 continue à être un ennemi formidable, nos stratégies pour trouver et classifier le virus doivent demeurer agiles et sophistiquées.

Présentez le chercheur Gabriel Popescu, un professeur d'UIUC d'élém. élect. et ingénierie informatique, et son équipe interdisciplinaire de Beckman. Leur étude, « dépistage SARS-CoV-2 et catégorie marque Marque utilisant la représentation de phase avec la spécificité de calcul, » étaient publiés dans la lumière : La Science et Application-Nature.

Commençant en mai de 2020 et se réalisant parmi une crise globale, les être de la chronologie du projet à la pandémie qui l'a incitée. La caractéristique d'une équipe de Beckman, la première étape des chercheurs recensait une opportunité d'innover ; ils ont observé que tandis que beaucoup de techniques existent actuel pour déterminer SARS-CoV-2, aucun n'emploie une approche optique marque marque.

La taille minuscule d'une particule unique effectue comptant sur seule la vue une impossibilité proche, même avec un microscope. La microscopie électronique est utile pour la représentation la structure des particules, mais la préparation considérable est exigée pour assurer la visibilité d'un échantillon. Bien que nécessaire, ce procédé peut gêner l'image désirée.

L'équipe de Popescu tournée à une technique développée chez Beckman type réservé pour concevoir des cellules : microscopie légère spatiale d'image, qui facilite la représentation sans produit chimique (ou marque marque).

Un microscope électronique fournit une image claire, mais il exige la préparation des échantillons considérable. L'application MINCE pour la représentation de virus est allumée ressemblante à quelque chose sans vos glaces. L'image est due trouble aux virus étant plus petits que la limite de diffraction. Cependant, dû à la sensibilité élevée de MINCE, nous pouvons non seulement trouver les virus, mais différencions également entre différents types. »

Neha Goswami, étudiant de troisième cycle en bio-ingénierie et un bénéficiaire 2021 de la camaraderie de mémorial de Nadine Barrie Smith de l'institut de Beckman

Heureusement, les chercheurs ont recensé une voie créative de recenser les virus basés sur des caractéristiques MINCES : artificial intelligence. Avec la bonne formation, un réseau neuronal profond avancé peut être programmé pour identifier même le plus blurriest des images.

Elles ont introduit le programme d'AI à une paire d'images : une particule SARS-CoV-2 souillée produisant la fluorescence, et une image de phase ont capté avec un microscope multimodal fluorescence-MINCE. L'AI est formée pour identifier ces images en tant qu'une et la même chose. Facilement reconnaissable, l'image fluorescence-souillée fonctionne comme des rouleaux de formation ; avec assez de répétition, la machine apprend à trouver les virus directement des images MINCES et marque marque sans support ajouté.

Après dépistage vient la différenciation : discernement de SARS-CoV-2 d'autres types des virus et de particules.

« Nous avons rendu la durée dure sur la machine, » Goswami a dit. « Nous lui avons donné la poussière, les talons, et d'autres virus pour former et pour apprendre à sélectionner le virus hors d'une foule par opposition à recenser quand il est par lui-même. »

L'AI a appris à discerner entre SARS-CoV-2 et d'autres agents pathogènes viraux tels que H1N1, ou grippe A ; HAdV, ou adénovirus ; et ZIKV, ou virus de Zika. L'essai préclinique était hautement couronné de succès, ayant pour résultat un taux de succès de 96% pour le dépistage SARS-CoV-2 et la catégorie.

« Cette réussite notable est due à notre équipe des experts de plusieurs différentes disciplines qui sont venues avec un seul objectif : pour produire le plus rapide, le test le plus abordable et le plus évolutif possible. Nos efforts actuels sont concentrés sur expliquer cette approche dans la clinique et la déployant mondiale pour COVID et potentiellement d'autres maladies infectieuses, » Popescu a dit.

L'objectif du projet est un système de dépistage viral sensible et spécifique d'alcootest qui facilite dans la diagnose virale et des stratégies de prévention de boîte de vitesses ; aujourd'hui, ceci a pu prendre la forme d'un rapid, d'un haut-débit, d'un test COVID-19 bon marché avec le potentiel pour la portabilité et d'une action de remarque-de-soins.

Avec la validation clinique en instance, les chercheurs spéculent qu'un test COVID-19 effectué avec cette méthode examinerait n'importe quoi de pareil : le sujet utiliserait un masque de protection, sur lequel une lamelle de verre claire serait fixée ; ils compléteraient alors une activité où leur haleine devient fixe au guide (comme donner lecture un paragraphe fort). Le guide, et toutes les particules ont fixé à lui, seraient imagées et analysées pour trouver tous virus présents.

« Il y a deux avantages clé à ce genre de test de COVID, » Goswami a dit. « Le premier est vitesse : la durée peut être de la commande d'une mn. Le deuxième est que nous n'ajoutons aucuns produits chimiques ou modification aux échantillons fournis. Tout que nous payerions est le coût du masque de protection et du guide lui-même. »

D'un point de vue clinique, le choc de telles capacités de diagnostic novatrices est prononcé.

La « intervention précoce par l'intermédiaire du diagnostic rapide de COVID-19, combiné avec le traçage de contact, réduira de manière significative COVID-19 la boîte de vitesses, morbidité, et mortalité, » a dit Nahed Ismail, un professeur de pathologie et directeur médical du laboratoire clinique de microbiologie à l'Université de l'Illinois chez Chicago.

Cette programmation hautement adaptative d'AI a pu aider à adresser les futures pandémies, pas simplement COVID-19.

« Nous avons besoin du dépistage rapide des maladies, » Goswami a dit. « Non seulement COVID, mais d'autres. Nous pouvons et devrions déployer nos efforts ensemble, en termes de bloc optique et AI, pour essayer et découvrir juste à quelle distance nous pouvons aller. »

Cette recherche tranchante est un résultat de collaboration entre les scientifiques de l'institut de Beckman, l'Urbana-Champagne d'Université de l'Illinois, et l'Université de l'Illinois chez Chicago.

« La chose étonnante au sujet de ce projet est que nous pouvons porter le travail de laboratoire aux tests cliniques dans très une courte durée, » a dit Hélène Nguyen, professeur d'Ivan Racheff dans le bureau d'études civil et environnemental à UIUC et à collaborateur de projet.

Source:
Journal reference:

Goswami, N., et al. (2021) Label-free SARS-CoV-2 detection and classification using phase imaging with computational specificity. Light: Science & Applications. doi.org/10.1038/s41377-021-00620-8.