Az Eötvös Loránd Kutatási Hálózathoz tartozó Szegedi Biológiai Kutatóközpont (SZBK) Biomag Kutatócsoportja Horváth Péter vezetésével, együttműködésben a Szegedi Tudományegyetem Mikrobiológiai és Immunológiai Intézetével, a Helsinki Egyetem két kutatócsoportjával és a Single-Cell Technologies Kft. spinoff céggel egy világújdonságnak számító – így még Magyarországon sem alkalmazott –, a SARS-CoV2 vírus kimutatására használható szerológiai tesztet fejlesztett.
A mesterséges intelligenciára és automatikus mikroszkópiára épülő módszer nagy pontossággal azonosítja a már gyógyult fertőzötteket, megbízható visszajelzést ad a védettség szintjéről, és alkalmas lehet az újonnan fertőződöttek azonosítására is. A módszert már több, mint ezer eseten validálták, és közel 100%-os precizitást mértek – tudatta szerkesztőségünkkel az Eötvös Loránd Kutatási Hálózat Titkársága.
Kiemelték: a módszer igen nagy áteresztőképességű, már jelenleg is alkalmas napi 5–10 ezer vizsgálat elvégzésre, tehát egy második, illetve további fertőzéshullámok esetén eredményesen használható lenne tömeges tesztelésre, azaz a betegségen már átesettek és az új fertőzöttek azonosítására. A gyorsaság – 6–8 óra –, a megismételhetőség és a költséghatékonyság mellett a módszer további fontos jellemzője a magas érzékenység, ami a fertőzés kimutatását még enyhe immunitás esetén is lehetővé teszi. A módszer az egészséges minták esetében nem mutat hamis pozitív eredményeket, és további nagy előnye, hogy könnyen adaptálható bármilyen vírus fehérjéire, így gyorsan alkalmazható más vírusok okozta fertőzéshullámok esetében is.
A modell elméleti alapja az emberi szervezet által termelt ellenanyagok – immunoglobulinok – kimutatására épül, mivel a termelt ellenanyagok a vérből már a fertőzést követő néhány nap után, majd ezt követően még hónapokig kimutathatók. A teszt során a vérmintát speciálisan módosított sejtekhez adják, majd a sejtekről nagy érzékenységű, nagy áteresztőképességű automatizált mikroszkóppal felvételeket készítenek. Végezetül a mesterséges intelligencián alapuló módszerrel minden egyes sejtben megállapítják az ellenanyag jelenlétét vagy annak hiányát
– olvasható a közleményben. Az automatizált mikroszkóppal készített képek mesterséges intelligencia segítségével történő elemzése Horváth Péter kutatócsoportjának egyik fő profilja. Erre a mesterséges intelligencia egy új ágából származó, úgynevezett „deep learning” – mélytanulásos – algoritmusokat alkalmazzák. Ilyen algoritmust használtak a SARS-CoV2 vírus kimutatására kifejlesztett új tesztelési modelljükben is arra, hogy a képeket automatikusan és megbízhatóan kiértékeljék. Érdekességképpen elmondható, hogy ezeket a mélytanulásos algoritmusokat használják az önvezető autók számos funkciójánál – például zebrán áthaladó gyalogos észlelése, autók előzése során –, illetve a közösségi médiában, például az arcfelismerésnél is.
PestiSrácok.hu
Poppy
2020-07-16 at 15:59
Gratulálunk, és büszkék vagyunk Önökre.
sanyi
2020-07-16 at 16:31
Jó volna többet olvasni erről. Van egy link szakmai publikációhoz?
Sok sikert kívánok a kommercizalizációhoz is. Keressenek vele sok pénzt a kutatók, amit újabb kutatásra fordíthatnak, mert tehetségesek. Az államnak segíteni kell őket a marketingben, terjesztésben.
Namond
2020-07-16 at 17:11
Gratulálok, büszkévé tettek.
Lárifári
2020-07-16 at 18:01
Melyiket? IgG, vagy IgM? Van ezzel egy kis probléma. A covid19-el fertőzött és a betegségen átesett személyek kb. 30%-ánál nem termelődik ellenanyag, a fennmaradó állomány csupán 20%-ának vérében termelődik annyi, hogy védettséget ad, de még azt sem tudni, hogy meddig. Valamint körbe kéne nézni a világban és nem légúti betegségként kezelni, a lélegeztetőgépet meg elfelejteni azzal csak ártanak.
Dr. Szabo Klara
2020-07-17 at 08:50
Gratulalok!
Köszönet erte!