Un metodo per individuare i virus sulle superfici da remoto è stato sviluppato da un team di ricercatori dell’Università di Siviglia, Spagna. Il metodo, che può individuare anche il SARS-CoV-2, si basa su un algoritmo che, analizzando le immagini scattate su più lunghezze d’onda, permette di rilevare la quantità di virus su un oggetto uno superficie.
L’algoritmo a sua volta si basa su una tecnica di imaging iperspettrale, una tecnica che, solitamente, viene utilizzata nel campo dell’astrofisica.
Tecnica dell’imaging iperspettrale
La tecnica dell’imaging iperspettrale viene già utilizzata, sebbene sia abbastanza nuova, già nei campi della agricoltura e della biologia per scoprire la presenza di vari agenti patogeni tra cui batteri e funghi. Questo studio mostra che gli algoritmi e lo stesso metodo possono però essere utilizzati anche nel settore sanitario per rilevare i virus. Il metodo rileva la posizione dei virus e la loro concentrazione.
Metodo può rilevare la presenza di virus anche in gocce di fluidi
Il metodo può rilevare la presenza di virus anche in gocce di fluidi oppure in residui secchi su una superficie. Lo stesso metodo può analizzare contemporaneamente più campioni: c’è bisogno solo delle immagini le quali, naturalmente, possono essere inviate sotto forma di file digitali, permettendo di non entrare in contatto con la superficie eventualmente contaminata e senza dover utilizzare reagenti vari, come si fa con i metodi più “classici”.
Algoritmi basati su intelligenza artificiale
Le immagini scattate su più lunghezze d’onda (della luce visibile e del vicino infrarosso) vengono elaborate con nuovi algoritmi statistici avanzati e basati sull’intelligenza artificiale.
I ricercatori hanno fatto dei test su due tipi di virus sintetici molto simili al SARS-CoV-2 in due fluidi, una soluzione salina e resti di saliva artificiale. I risultati, incoraggianti, vengono descritti in uno studio pubblicato su Scientific Reports.
Note e approfondimenti
- Remote detection of viruses on surfaces (IA)
- Hyperspectral image processing for the identification and quantification of lentiviral particles in fluid samples | Scientific Reports (IA) (DOI: 10.1038/s41598-021-95756-3)
