В России научили нейросеть отличать SARS-CoV-2 от гриппа. Почему внедрение теста в практику может затянуться
Российские ученые научили нейросеть отличать коронавирус от гриппа за пару минут
Результат за считаные минуты
Универсальный метод обнаружения вирусов в организме человека разработали ученые ИТМО (в советское время — ЛИТМО, Ленинградский институт точной механики и оптики) совместно со специалистами НИИ гриппа имени А. А. Смородинцева. Они создали тест, с помощью которого за считаные минуты можно определить любой патоген в слюне человека. Исследователи научились выявлять аденовирусы, коронавирусы и возбудителей гриппа А и B. Для этого они задействовали спектрометр, позволяющий анализировать световое излучение, а также компьютер с установленной программой.
Технология поможет контролировать распространение новых вспышек вирусов. Например, прибор можно будет поставить при входе в помещение с большим скоплением людей (вокзалы, аэропорты, торговые центры). Посетитель сдаст образец слюны или мазок из носоглотки и через три минуты получит результат.
Владимир Виткин
руководитель проекта, ведущий научный сотрудник лаборатории оптоэлектронного обеспечения киберфизических систем ИТМО
В настоящее время для обнаружения вирусов используется ПЦР-диагностика, в ходе которой сопоставляют фрагменты ДНК опасных микроорганизмов — такое исследование занимает не менее четырех часов. Кроме того, есть экспресс-тестирование, но такой метод нередко дает ложные результаты. Причем оба способа позволяют обнаружить наличие или отсутствие только одного вида патогена в человеческом организме.
Нейросеть выявит патоген
Ученые из Санкт-Петербурга решили прибегнуть к методу так называемой рамановской спектроскопии. На вирус воздействуют светом, а затем идентифицируют патоген по изменению длины волны отраженного излучения.
Процедура делится на два этапа. Подложку с наночастицами серебра и пробой пациента помещают в спектрометр и воздействуют на нее красным лазерным излучением. Уже через минуту исследователи обнаруживают характерное изменение длины волны лазера, свидетельствующее о наличии вируса. Вместе с этим алгоритм программы обрабатывает результаты спектров, сопоставляя их со сведениями из базы данных. То есть компьютер определяет, какому патогену соответствует полученный результат.
Программа-нейросеть обучается на базах данных. Исследователи научили искусственный интеллект выявлять вирусы при больших концентрациях патогенов. Так, ученым удалось добиться классификации патогенов с точностью до 93% на специально выращенных в НИИ гриппа имени А. А. Смородинцева популяциях возбудителей инфекций. Программа может работать с клиническими образцами. Отмечается, что даже при низких концентрациях вирусов, чаще всего встречающихся в медицинской практике, точность доходила до 84%.
Исследователи планируют увеличить базу данных и модифицировать ПО для анализа спектров, чтобы создать универсальную платформу для определения не только видов патогена, но и его штаммов.
Ограничений по обнаружению вирусов у этой технологии нет. Мы как раз сейчас пытаемся найти подводные камни, которые могли бы помешать анализу, но пока данная технология выглядит крайне перспективной. Совсем не обязательно концентрироваться только на респираторных патогенах. Таким образом мы можем находить и вирусы гепатита, иммунодефицита и любые другие.
Артем Табаров
инженер лаборатории оптоэлектронного обеспечения киберфизических систем ИТМО
Высокий класс опасности ИИ
Потенциально изобретение специалистов станет очень полезным, отметил доцент кафедры инфекционных болезней РУДН Сергей Вознесенский. Однако в диагностике острых респираторных инфекций существуют свои сложности.
Как пояснил «Известиям» инфекционист, вирус не всегда можно обнаружить в слюне зараженного человека. Возбудитель гриппа может находиться, к примеру, в слизистой носа или бронхах, а коронавирус — в альвеолах легких, но в верхних дыхательных путях его не обнаружат. Таким образом, существующие методики ПЦР или экспресс-тестов на антиген не показывают стопроцентные результаты именно по этой причине, подчеркнул Вознесенский.
При сборе биоматериала тоже могут возникнуть сложности. Точность анализа снижается, если перед процедурой человек что-то выпил или съел, или даже почистил зубы. Кроме того, спектрометр есть не в каждой поликлинике. Ученый считает, что от испытаний разработчиков до внедрения в клиническую практику зачастую проходит не один год. Придется пройти процедуру сертификации — только тогда в стране может появиться еще один способ диагностики, пояснил он.
По мнению заведующего лабораторией анализа показателей здоровья населения и цифровизации здравоохранения МФТИ Станислава Отставнова, метод анализа, предложенный учеными ИТМО, может оказаться эффективным. Рамановскую спектроскопию пару лет назад использовали для диагностики гриппа на химфаке МГУ.
Однако внедрение теста в широкую практику может замедлиться из-за того, что медицинские изделия с применением технологии искусственного интеллекта, по решению госорганов, обладают высокой степенью риска, поэтому им присваивают самый высокий, третий класс опасности. Так возникают дополнительные сложности на пути от научной статьи к применению в клиниках, подытожил эксперт.
Заболеваемость COVID-19 в России растет уже несколько недель, «стелс-омикрон» вытесняет линию ВА.5, доминирующую в стране осенью 2022 года. Врачи напомнили россиянам о необходимости привиться от коронавируса или ревакцинироваться.
Самые актуальные новости — в нашем телеграм-канале «Ямал-Медиа».