يعمل المهندسون على تحسين الاستشعار الكهروكيميائي من خلال دمج التعلم الآلي
يمكن أن يؤدي الجمع بين التعلم الآلي والاستشعار الكهروكيميائية متعدد الوسائط إلى تحسين الأداء التحليلي لأجهزة الاستشعار الحيوية بشكل كبير، وفقًا للنتائج الجديدة التي توصل إليها فريق بحث في ولاية بنسلفانيا.
قد تفيد هذه التحسينات المراقبة الصحية غير الباضعة مثل الاختبارات التي تتضمن اللعاب أو العرق. نُشرت النتائج هذا الشهر في مجلة أناليتيكا تشيميكا أكتا Analytica Chimica Acta .
طور الباحثون منصة تحليلية جديدة مكنتهم من قياس الجزيئات الحيوية المتعددة بشكل انتقائي باستخدام مستشعر واحد، مما يوفر مساحة ويقلل من التعقيد مقارنة بالطريقة المعتادة لاستخدام أنظمة أجهزة استشعار متعددة.
على وجه الخصوص، أظهروا أن جهاز الاستشعار الخاص بهم يمكنه في وقت واحد اكتشاف كميات صغيرة من حمض اليوريك والتروزين – وهما من المؤشرات الحيوية المهمة المرتبطة بأمراض الكلى والقلب والأوعية الدموية، ومرض السكري، واضطرابات التمثيل الغذائي، واضطرابات الجهاز العصبي النفسي واضطرابات الأكل – في العرق واللعاب، مما يجعل الطريقة المطورة مناسبة لرصد الصحة الشخصية والتدخل.
العديد من المؤشرات الحيوية لها هياكل جزيئية متشابهة أو تواقيع كهروكيميائية متداخلة، مما يجعل من الصعب اكتشافها في وقت واحد.
يمكن أن يؤدي الاستفادة من التعلم الآلي لقياس المؤشرات الحيوية المتعددة إلى تحسين دقة التشخيص وموثوقيته، ونتيجة لذلك يحسن نتائج المرضى، وفقًا للباحثين.
علاوة على ذلك، فإن الاستشعار باستخدام نفس الجهاز يوفر الموارد وأحجام العينات البيولوجية اللازمة للاختبارات، وهو أمر بالغ الأهمية مع العينات السريرية بكميات نادرة.
قال عايدة إبراهيمي، توماس وشيلا رويل، أستاذ مساعد في الهندسة الكهربائية وأستاذ مساعد في الهندسة الطبية الحيوية:
“لقد طورنا نهجًا جديدًا لتحسين أداء المستشعرات الحيوية الكهروكيميائية من خلال الجمع بين التعلم الآلي والقياس متعدد الوسائط”.
“باستخدام بنية التعلم الآلي المحسّنة لدينا، يمكننا اكتشاف الجزيئات الحيوية بكميات أقل 100 مرة مما يمكن أن تفعله طرق الاستشعار التقليدية.”
تتميز منهجية الباحثين بنظام الأجهزة / البرامج الذي يمكّنهم من جمع المعلومات ومعالجتها تلقائيًا استنادًا إلى نموذج التعلم الآلي الذي يتم تدريبه على تحديد الجزيئات الحيوية في السوائل البيولوجية مثل اللعاب والعرق، وهي خيارات شائعة لمراقبة الصحة غير الغازية.
قال فيناي كامارشو ، 2022-23 ميلتون وألبرثا لانجدون ميموريال ، زميل الدراسات العليا في الهندسة الكهربائية في ولاية بنسلفانيا والمؤلف الأول للورقة: “قد يجد نهج التشخيص الكهروكيميائي المدعوم بالتعلم الآلي والمقدم في هذه الورقة تطبيقًا أوسع في الاستشعار الكيميائي الحيوي المتعدد”.
“على سبيل المثال، يمكن توسيع هذه الطريقة لتشمل مجموعة متنوعة من الجزيئات الأخرى، بما في ذلك سموم الطعام والماء والأدوية والمواد الكيميائية العصبية التي يصعب اكتشافها في وقت واحد باستخدام الطرق الكهروكيميائية التقليدية.”
في عملهم المستمر، يطبق الباحثون هذا النهج على هذه المواد الكيميائية العصبية، والتي يصعب اكتشافها بسبب أوجه التشابه في بنيتها الجزيئية والتوقيعات الكهروكيميائية المتداخلة.
قال إبراهيمي: “استخدمت منهجيتنا بنجاح مادة واحدة لتمييز وتمييز أربع مواد كيميائية عصبية مهمة في أمراض مثل باركنسون والزهايمر”.
“في حين أن هذه البيانات الأولية واعدة، يجب أن نعمل بشكل أكبر لنكون قادرين على اكتشاف المستويات المنخفضة من هذه المواد الكيميائية العصبية في العينات البيولوجية مثل اللعاب.”
إلى جانب النتائج المحددة مع حمض البوليك والتروزين، فإن الباحثين متحمسون لإمكانيات وتنوع المنهجية.
وقال إبراهيمي “إنها طريقة جديدة لتصميم طرق التشخيص الكهروكيميائية التي يمكن تطبيقها على مجموعة متنوعة من التطبيقات بخلاف الأنظمة الطبية الحيوية”.
إلى جانب الابتكارات في هندسة المواد والأجهزة لتطوير المستشعرات، قد توفر الطريقة التحليلية للباحثين فرصًا في المستحضرات الصيدلانية، وبحوث علوم الحياة، وفحص الأغذية، واكتشاف السموم البيئية والدفاع البيولوجي، حيث يلزم إجراء اختبار دقيق ومتعدد الإرسال أو المراقبة المباشرة.
تقليديا، يتم تحقيق مضاعفة الإرسال من خلال طرق التحليل الطيفي التي تعتمد على معدات ضخمة ومكلفة والتي هي أكثر ملاءمة للتحليل المعتمد على المختبر.
في مرحلة النموذج الأولي الحالي للباحثين، تكون الأجهزة بحجم سطح الطاولة. إنهم يعملون على إنشاء نظام أصغر يمكن تنفيذه لأكثر من مجرد مراقبة صحية.
وقال كامارشدو: “في النهاية، نتصور جهازًا محمولًا وقابلًا للنشر في الميدان يكون أسهل في الاستخدام ومتوفرًا بسهولة أكبر من الممارسات الحالية المستخدمة في المختبرات أو الإعدادات السريرية”.
المصدر: techxplore
قد يهمك:
