Bakterijski prstni odtis

Raziskovalke in raziskovalci z Južnokorejskega inštituta za znanost in tehnologijo so razvili protokol za globoko učenje, ki lahko prepozna bakterijsko sestavo zapletenih vzorcev, kot so telesne tekočine in hrana. Svojo zasnovo so predstavili v reviji Biosensors and Bioelectronics.

Bakterije živijo v skoraj vsakem okolju, kjer imajo dostop do hranil, potrebnih za rast in razmnoževanje; človeku so večinoma povsem nenevarne. Kar dvesto gramov jih gostimo v telesu – na površju kože, na telesnih sluznicah in v črevesju. V določenih primerih pa vendarle povzročajo težave, ko na primer izločajo človeku škodljive toksine ali pa sprožijo odziv imunskega sistema, ki ogrozi življenje organizma. Zato je pomembna hitra in zanesljiva diagnostika, s katero lahko spremljamo širjenje škodljivih organizmov v okolju in tudi predpišemo učinkovito metodo zdravljenja. Težava je v tem, da so konvencionalne laboratorijske metode za določanje mikroorganizmov precej zamudne, saj je zanje potrebna predpriprava vzorca. Druga tovrstna težava je, da pogosto ne moremo posneti povsem neznanega vzorca, temveč moramo za popolno diagnozo opraviti več testov.

Južnokorejska ekipa se je razvoja novega pristopa za identifikacijo bakterij lotila drugače. Želeli so razviti metodo, pri kateri vzorca pred merjenjem ni treba spreminjati. Izkoristili so dejstvo, da so med bakterijami velike razlike že na površju celice, ki ga lahko opazujemo brez manipulacije s celicami. Za opazovanje površja celic pa lahko uporabimo metodo, imenovano Ramanova spektroskopija.

Ker je površje celice prepredeno z raznovrstnimi biološkimi molekulami, lahko z Ramanovo metodo posnamemo kompleksen prstni odtis celičnega površja, ki ga nato povežemo z določenim mikroorganizmom. Žal pa je spekter, ki ga posnamemo z Ramanovo metodo, precej zapleten. Raziskovalci in raziskovalke so zato predlagali algoritem za globoko učenje, ki lahko glede na dobljeni spekter z veliko točnostjo napove, kateri mikroorganizem je prisoten v telesnem vzorcu. S pomočjo posnetih spektrov so raziskovalci in raziskovalke sistem učili, kako ločevati med parom bakterij v različnih okoljih, potem pa so napoved prepustili sistemu samemu. Točnost njegove napovedi je bila kar 98-odstotna.

Z razvojem umetne inteligence postaja proučevanje kompleksnih bioloških vzorcev, kot je hrana, pa tudi kri, urin ali blato, bolj enostavno in zanesljivo. Zaradi globaliziranega načina življenja se namreč ne moremo izogniti širjenju patogenov, ki pa postajajo zaradi napačnega predpisovanja in uporabe antibiotikov tudi vse bolj odporni na obstoječe antibiotično zdravljenje. Snemanje bakterijskega prstnega odtisa v vzorcu lahko že v nekaj minutah poda precej zanesljivo informacijo o kužnem delcu, hitra diagnostika pa zdravniku in zdravnici pomaga pri odločitvi o primernejšem zdravljenju.

Bionadzor nad bakterijami in virusi si obeta Luka.