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AI輔助檢測:手機一拍,病菌出來

發(fā)布時間:2024-08-29    瀏覽次數(shù):597

病原細菌污染對全球健康和經(jīng)濟穩(wěn)定的顯著威脅。傳統(tǒng)的細菌檢測方法,如培養(yǎng)方法,聚合酶鏈反應(PCR)和酶聯(lián)免疫分析(ELISAs),在準確識別細菌菌株方面被認為是可靠的。然而,局限性包括它們的復雜性、高成本和需要專業(yè)操作。面對海量樣品,現(xiàn)場檢測以及工作人員有限等實際問題,迫切需要開發(fā)符合WHO“ASSURED”標準的生物傳感器,即具有價格合理、敏感、特異、用戶友好、快速和穩(wěn)健等特點,以滿足多樣化需求。

近期,中山大學附屬第七人民醫(yī)院的研究團隊構建了一個基于一種人工智能(AI)輔助的智能手機比色生物傳感器。該生物傳感器主要由一個生物反應器(氯酚紅-β-D-半乳糖苷負載的透明質(zhì)酸水凝膠)和一個信號發(fā)生器(β-半乳糖苷酶負載的瓊脂水凝膠)組成。當細菌樣本與生物傳感器接觸,細菌分泌的透明質(zhì)酸酶(HAase)會降解生物反應器中的透明質(zhì)酸(HA)水凝膠;隨著HA水凝膠的降解,酚紅-β-D-半乳糖苷被釋放,并與β-半乳糖苷酶反應,產(chǎn)生可檢測的信號顏色。智能手機捕獲這些顏色變化,YOLOv5算法分析這些顏色并提供有關細菌存在的定量報告。同時,該生物傳感器還利用革蘭氏陽性(G+)和革蘭氏陰性(G-)細菌之間分泌透明質(zhì)酸酶存在較大差距的特征(G+菌較G-菌產(chǎn)生更多的透明質(zhì)酸),達到區(qū)分二者的效果。具體機理圖如下所示


圖片來源:Biosensors and Bioelectronics

在這項研究中,人工智能(AI)通過使用YOLOv5算法扮演了至關重要的角色,AI算法負責識別和分析智能手機拍攝的生物傳感器上的顏色變化圖像,將視覺信息轉換為可量化的數(shù)值數(shù)據(jù)。在通過訓練學習了大量圖像數(shù)據(jù)后, 該算法能夠以高準確率識別圖像中的特定模式,大大縮短了檢測時間,使得檢測過程更加迅速。

綜上所述, 該研究利用細菌的生化特征開發(fā)了一種基于比色法的生物傳感器,AI在這項研究中不僅提高了細菌檢測的速度和準確性,還增強了檢測系統(tǒng)的智能化水平,減少了人為讀取顏色變化時可能出現(xiàn)的誤差。只需隨身攜帶的手機輕松一拍,就可以短時間內(nèi)獲取樣品報告,為未來在更廣泛的應用場景中使用這種生物傳感器提供了可能。

原文鏈接:https://doi.org/10.1016/j.bios.2024.116369

來源:微生物安全與健康網(wǎng),作者~張宏圖

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