Am Polytechnic of Montreal wurde eine neue Erkennungsstrategie entwickelt

(Montreal) Ein Gerät von der Größe eines Mikrowellenofens könnte bald viele Gesundheitsprobleme, von COVID-19 bis hin zu Krebs und Gehirnerschütterungen, innerhalb weniger Sekunden erkennen, glaubt ein Forscher am Polytechnic of Montreal.

Gepostet am 9. Februar

Jean Benoît Legault
Kanadische Presse

Das Beste daran ist, dass Proben nicht ins Labor geschickt werden müssen, was zu Verzögerungen bei der Ergebniserstellung führt, oder mit Reagenzien behandelt werden müssen, die umweltschädlich sein können und in Zeiten hoher Nachfrage schwer zu beschaffen sind.

Das bedeutet, dass die Analyse von fast jedem und fast überall durchgeführt werden kann und die Ergebnisse sehr schnell verfügbar sind.

“Wir können uns zum Beispiel die Eishockeymannschaft vorstellen: Bevor es aufs Eis geht, kann jeder relativ schnell den Test machen”, erklärt Professor Frederic Leblond, der La Canadian Press erstmals die Schlussfolgerungen seiner Arbeit mitteilte. In einer halben Stunde, dem Sache war erledigt, bestanden Jeder, jeder hat sein Ergebnis bekommen.“


FOTO CAROLINE PERRON, EINGEREICHT VON POLYTECHNIQUE

Frédéric Leblond

Kurz gesagt, die Raman-Spektrographie – benannt nach dem indischen Physiker, der 1930 den Nobelpreis für Physik für seine Entdeckung des „Raman-Effekts“ erhielt – verwendet einen Laserstrahl, um die Zusammensetzung einer Probe zu bestimmen, sei es Speichel, Blut oder Zellen .

Im Fall von COVID-19 haben Professor Leblond und Kollegen vom Chom Research Center herausgefunden, dass ein einfacher Tropfen getrockneten Speichels für Raman-Spektroskopie und maschinelles Lernen, eine Form der künstlichen Intelligenz, ausreichen wird, um innerhalb weniger Augenblicke festzustellen, ob ein Patient SARS-CoV-2 hat.

Die Forscher unter der Leitung von Postdoktorandin Catherine Ember analysierten 37 Speichelproben von COVID-19-Patienten sowie 513 gesunden Patienten, um ein maschinelles Lernwerkzeug zu trainieren, um Proben von infizierten oder gesunden Personen zu unterscheiden.

Die resultierenden Bilder sind für das menschliche Auge nutzlos, aber sie maskieren den Fingerabdruck von COVID-19, den die KI erkennen kann – obwohl die Forscher zugeben, dass sie nicht genau wissen, was das Tool erkennt.

Unabhängig davon konnte das Tool positive Fälle mit einer Erfolgsquote von 79 % bis 84 % und negative Proben mit einer Quote von 64 % bis 75 % identifizieren, je nachdem, ob die Probe von einem Mann oder einer Frau stammte.

Verbesserungen seit dem Ende der im Journal of Biomedical Optics veröffentlichten Arbeit haben die Erkennung positiver Fälle auf 95 % und negativer Fälle auf 80 % erhöht.

Professor Leblond räumt jedoch ein, dass seine Entdeckung im Kampf gegen COVID-19 möglicherweise etwas spät kommt, zu einer Zeit, in der die Epidemie wahrscheinlich Anzeichen dafür zeigt, dass ihnen die Luft ausgeht, und in der andere Methoden zum Nachweis des Virus weithin verfügbar sind.

„Interessant ist jedoch, dass unsere Methode nicht spezifisch für COVID ist“, sagte er. Wir können all das neu anpassen, um andere Dinge wie Influenza zu erkennen, wir können uns vorstellen, die Lyme-Borreliose zu erkennen, wir können über Krebsfrüherkennungstests nachdenken … ”

Er fügte hinzu, dass die Tatsache, dass die Methode zum Nachweis von COVID-19 mit all den damit verbundenen Problemen verwendet werden kann, auf ihre Fähigkeit hinweist, andere Gesundheitszustände zu erkennen.

“Es ist, als hätten wir zuerst ein sehr schwieriges Beispiel genommen”, sagte Professor Leblond. Es öffnet wirklich die Tür zu vielen Dingen. »

Professor Leblond gewann 2017 mit seinem Assistenzchirurgen Kevin Petrica den Quebec Science Discovery of the Year für seinen Einsatz der Raman-Spektroskopie als Werkzeug zur Unterscheidung von Krebsgewebe von gesundem Gewebe während chirurgischer Eingriffe.

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