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A microscopia emparelhada com o AI conduz a um teste COVID-19 rápido, exacto, e eficaz na redução de custos

Os pesquisadores de Beckman emparelharam a microscopia com a inteligência artificial desenvolver um teste COVID-19 que fosse rápido, exacto, e eficaz na redução de custos. Tudo que nós precisamos de fazer é dizer “ahh.”

Muitos de nós encontraram ou experimentaram um teste COVID-19. Como a pandemia própria, a selecção freqüente tem a parte tornada do dia-a-dia. Enquanto SARS-CoV-2 continua a ser um inimigo formidável, nossas estratégias para detectar e classificar o vírus devem permanecer ágeis e sofisticadas.

Inscreva o pesquisador Gabriel Popescu, um professor de UIUC de elétrico e engenharia informática, e sua equipe interdisciplinar de Beckman. Seus estudo, “detecção SARS-CoV-2 e classificação Etiqueta-livres usando a imagem lactente da fase com especificidade computacional,” foram publicados na luz: Ciência e Aplicação-Natureza.

Começando em maio de 2020 e vindo à fruição entre uma crise global, as corridas do espaço temporal do projecto paralelas à pandemia que a alertou. A característica de uma equipe de Beckman, a primeira etapa dos pesquisadores identificava uma oportunidade de inovar; observaram que quando muitas técnicas existirem actualmente para testar para SARS-CoV-2, nenhuns usam uma aproximação óptica etiqueta-livre.

O tamanho minúsculo de uma única partícula faz confiando na vista apenas uma impossibilidade próxima, mesmo com um microscópio. A microscopia de elétron é útil para a imagem lactente a estrutura de uma partícula, mas a preparação extensiva é exigida para assegurar a visibilidade de uma amostra. Embora necessário, este processo pode obscurecer a imagem desejada.

A equipe de Popescu girada para uma técnica desenvolvida em Beckman tipicamente reservado para pilhas visualizando: microscopia clara espacial da imagem, que facilita a imagem lactente produto-livre (ou etiqueta-livre).

Um microscópio de elétron fornece uma imagem clara, mas exige a preparação extensiva da amostra. Aplicar-se MAGRO para a imagem lactente do vírus é como a vista de algo sem seus vidros sobre. A imagem é obscuro devido aos vírus que são menores do que o limite de difracção. Contudo, devido à sensibilidade alta de MAGRO, nós não podemos somente detectar os vírus, mas igualmente diferenciamo-nos entre tipos diferentes.”

Neha Goswami, aluno diplomado na tecnologia biológica e um receptor 2021 da bolsa de estudo do memorial da Nadine Barrie Smith do instituto de Beckman

Felizmente, os pesquisadores identificaram uma maneira criativa de identificar os vírus baseados em dados MAGROS: inteligência artificial. Com o treinamento direito, uma rede neural profunda avançada pode ser programada para reconhecer mesmo o mais obscuro das imagens.

Introduziram o programa do AI a um par de imagens: uma partícula SARS-CoV-2 manchada produzindo a fluorescência, e uma imagem da fase capturaram com um microscópio multimodal fluorescência-MAGRO. O AI é treinado para reconhecer estas imagens como uma e as mesmas. Facilmente reconhecível, a imagem fluorescência-manchada funciona como as rodas de treinamento; com bastante repetição, a máquina aprende detectar os vírus directamente das imagens MAGROS, etiqueta-livres sem o apoio adicionado.

Após a detecção vem a diferenciação: distinguindo SARS-CoV-2 de outros tipos de vírus e de partículas.

“Nós fizemos a vida resistente na máquina,” Goswami disse. “Nós demos-lhe a poeira, os grânulos, e os outros vírus para treinar e aprendê-lo escolher o vírus fora de uma multidão ao contrário de identificar quando é por si só.”

O AI aprendeu distinguir entre SARS-CoV-2 e outros micróbios patogénicos virais tais como H1N1, ou gripe A; HAdV, ou vírus adenóide; e ZIKV, ou vírus de Zika. A experimentação pré-clínica era altamente bem sucedida, tendo por resultado uma taxa de êxito de 96% para a detecção SARS-CoV-2 e a classificação.

“Este sucesso notável é devido a nossa equipe dos peritos de diversas disciplinas diferentes que vieram junto com um objetivo original: para criar o mais rápido, o teste o mais disponível e o mais evolutivo possível. Nossos esforços actuais são centrados sobre a demonstração desta aproximação na clínica e distribuindo a no mundo inteiro para COVID e potencial outras doenças infecciosas,” Popescu disse.

O objetivo do projecto é um sistema de detecção viral sensível e específico do teste de respiração que ajude em diagnósticos virais e em estratégias da prevenção da transmissão; hoje, isto podia tomar o formulário de um rapid, de uma alto-produção, de um teste COVID-19 barato com o potencial para a mobilidade e de uma acção do ponto--cuidado.

Com a validação clínica pendente, os pesquisadores especulam que um teste COVID-19 conduzido com este método olharia qualquer outra coisa semelhante: o assunto vestiria um protector de face, em que uma placa de vidro clara seria anexada; terminariam então uma actividade onde sua respiração se torna fixa à corrediça (como a leitura de um parágrafo para fora ruidosamente). A corrediça, e todas as partículas anexaram-lhe, foram-nas imaged e analisadas para detectar alguns vírus actuais.

“Há duas vantagens chaves a este tipo do teste de COVID,” Goswami disse. “O primeiro está a uma velocidade: a duração pode ser do pedido de um minuto. O segundo é que nós não estamos adicionando nenhuma produtos químicos ou alterações às amostras fornecidas. Tudo que nós estaríamos pagando por é o custo do protector de face e da corrediça próprio.”

De uma perspectiva clínica, o impacto de tais capacidades de diagnóstico inovativas é pronunciado.

“A intervenção adiantada através do diagnóstico rápido de COVID-19, combinado com o traçado do contacto, reduzirá significativamente COVID-19 a transmissão, morbosidade, e mortalidade,” disse Nahed Ismail, um professor da patologia e director médico do laboratório clínico da microbiologia nas Universidades de Illinois em Chicago.

Esta programação altamente adaptável do AI podia ajudar a endereçar as pandemias futuras, não apenas COVID-19.

“Nós precisamos a detecção rápida de doenças,” Goswami disse. “Não somente COVID, mas outro. Nós podemos e devemos unir nossos esforços, em termos do sistema ótico e do AI, para tentar e encontrar apenas como distante nós podemos ir.”

Esta pesquisa pioneiro é um resultado da colaboração entre cientistas do instituto de Beckman, o Urbana-Campo das Universidades de Illinois, e as Universidades de Illinois em Chicago.

“A coisa surpreendente sobre este projecto é que nós podemos trazer o trabalho de laboratório aos ensaios clínicos muito em um curto período de tempo,” disse Helen Nguyen, professor de Ivan Racheff na engenharia civil e ambiental em UIUC e em colaborador do projecto.

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.