В НГТУ НЭТИ разрабатывают комплекс для экспресс-идентификации и оценки жизнеспособности бактериальных штаммов
В Новосибирском государственном техническом университете НЭТИ разрабатывают программно-аппаратный комплекс для безметочной идентификации бактериальных штаммов и оценки их физиологического состояния. Разработка позволяет получать результат в реальном времени, не требует дорогостоящих реагентов и ориентирована на клинические лаборатории, фармацевтические R&D-центры и академические институты.
Проект реализует аспирант кафедры электронных приборов факультета радиотехники и электроники, ассистент кафедры систем сбора и обработки данных факультета автоматики и вычислительной техники НГТУ НЭТИ Дмитрий Кулешов. В основе разработки — метод импедансной спектроскопии и технологии искусственного интеллекта.
«Классические методы идентификации бактерий: посев на питательные среды и ПЦР-диагностика — требуют длительного времени, дорогостоящих реагентов и высокой квалификации персонала. Импедансная спектроскопия считается перспективной альтернативой, однако существующие решения в основном лишь фиксируют наличие бактерий или их общую биомассу. Одно из преимуществ разрабатываемой нами системы — безметочный label?free метод. Нам не нужны флуоресцентные метки, дорогостоящие реагенты и длительное культивирование. Мы регистрируем электрический отклик бактериальной клетки — ее импедансный спектр и с помощью нейросетевой модели планируем определять не только штамм, но и физиологическое состояние: жизнеспособность, стресс-ответ, чувствительность к антибиотикам», — рассказал Дмитрий Кулешов.
Комплекс получил название BactoBase AI, он состоит из измерительно-управляющего модуля на базе прецизионного импедансного анализатора, сменных ячеек с микроэлектродами и программного обеспечения для обработки спектров. Широкополосный частотный диапазон (от 0,2 Гц до 10 МГц) позволяет получить информацию о клеточной стенке и внутриклеточных структурах, а модульная архитектура позволяет адаптировать ячейки под разные задачи без изменения базовой аппаратной части.
В планах — завершить доработку модуля, сформировать датасет спектральных профилей бактерий и обучить нейросеть. Итогом станет лабораторный прототип, верифицированная база спектров, размеченных по штаммам и состояниям, и модель для классификации неизвестных образцов.
«Я работаю над этим проектом в рамках диссертационного исследования, — поясняет Дмитрий Кулешов. — Но моя задача не просто выполнить научную работу, а показать, как научные исследования могут быть востребованы на рынке. Мы проектируем комплекс так, чтобы он решал реальные задачи клинической микробиологии, инфекционного контроля и фармацевтических R&D-центров».
Разработчик отмечает социальную значимость проекта: ускоренная диагностика позволяет быстрее назначать эффективную терапию, снижая риски осложнений и замедляя распространение антибиотикорезистентности. Разработка также отвечает задачам импортозамещения в медицинском приборостроении и соответствует задачам национального проекта «Новые технологии сбережения здоровья». Проект реализуется при поддержке Фонда содействия инновациям в рамках программы «Студенческий стартап».