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Il primo test diagnostico al mondo alimentato dall'intelligenza artificiale identifica con precisione i virus respiratori in cinque minuti

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Gli attuali metodi di analisi per i virus respiratori - come il test a flusso laterale per il COVID-19 - si limitano a testare una sola infezione o sono basati sul laboratorio e richiedono molto tempo o sono veloci e meno accurati. Ora, un test diagnostico di prima qualità, basato sull'intelligenza artificiale (AI), in grado di identificare i virus respiratori noti in cinque minuti da un solo tampone nasale o della gola, potrebbe sostituire gli attuali metodi di analisi.

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L'innovativa metodologia di rilevamento e identificazione dei virus è stata descritta in un articolo pubblicato su ACS Nano dai ricercatori dell'Università di Oxford (Oxford, Regno Unito). L'articolo dimostra come l'apprendimento automatico possa migliorare significativamente l'efficienza, l'accuratezza e il tempo necessario per identificare diversi tipi di virus e differenziare i ceppi. La tecnologia combina l'etichettatura molecolare, la visione computerizzata e l'apprendimento automatico per creare una piattaforma universale di diagnostica per immagini che osserva direttamente un campione di paziente e identifica l'agente patogeno presente in pochi secondi - simile al software di riconoscimento facciale, ma per i germi.

In studi preliminari, i ricercatori hanno dimostrato che il test è in grado di identificare il virus COVID-19 in campioni di pazienti e ulteriori ricerche hanno stabilito che il test potrebbe essere utilizzato per diagnosticare diverse infezioni respiratorie. In uno studio volto a convalidare il nuovo metodo che utilizza un software di intelligenza artificiale per identificare i virus, i ricercatori hanno iniziato a etichettare i virus con DNA a singolo filamento in più di 200 campioni clinici. Le immagini dei campioni etichettati sono state acquisite con un microscopio a fluorescenza commerciale ed elaborate da un software di apprendimento automatico personalizzato, addestrato a riconoscere virus specifici analizzando le loro etichette di fluorescenza, che si manifestano in modo diverso per ogni virus a causa delle diverse dimensioni della superficie, della forma e della chimica. Lo studio ha dimostrato che la tecnologia è in grado di identificare rapidamente diversi tipi e ceppi di virus respiratori, tra cui l'influenza e il COVID-19, in cinque minuti e con una precisione superiore al 97%.

"Il nostro metodo semplificato di analisi diagnostica è più rapido ed economico, accurato e a prova di futuro di qualsiasi altro test attualmente disponibile", ha dichiarato la dott.ssa Nicole Robb dell'Università di Warwick e Visiting Lecturer presso il Dipartimento di Fisica di Oxford. "Se vogliamo individuare un nuovo virus, dobbiamo solo riqualificare il software per riconoscerlo, piuttosto che sviluppare un test completamente nuovo. I nostri risultati dimostrano che questo metodo può rivoluzionare la diagnostica virale e la nostra capacità di controllare la diffusione delle malattie respiratorie"