"Вынюхать" болезнь

Команда ученых из Массачусетского технологического института и ряда других научных учреждений придумала систему, способную определять химическое и микробное содержание образца воздуха с еще большей чувствительностью, чем нос собаки. Они объединили эту методику с алгоритмами машинного обучения, создав систему, которая может определить отличительные характеристики образцов больных людей.

Эти разработки позволяют создать автоматическую систему обнаружения "запаха болезни", достаточно маленькую, чтобы быть встроенной в мобильный телефон.

Информация об этом проекте была опубликована в журнале PLOS One.

Система включает в себя обонятельные рецепторы млекопитающих, стабилизированные для работы в качестве сенсоров. Потоки данных от этих сенсоров могут обрабатываться в реальном времени с помощью обычного смартфона. Такие детекторы будут обнаруживать первые признаки заболевания гораздо раньше, чем обычные программы скрининга.

Ученые провели эксперименты с 50 образцами мочи пациентов с подтвержденным раком простаты и здоровых людей (контрольная группа). Образцы анализировали специально натренированные собаки и новая система вкупе с программой машинного обучения. Стояла задача выявить любые сходства и различия между образцами, которые могут помочь идентифицировать болезнь. Оказалось, и собаки, и система показали точность более 70%.

Миниатюрная система обнаружения, по словам разработчиков, на самом деле в 200 раз более чувствительна, чем нос собаки, с точки зрения способности обнаруживать и идентифицировать крошечные следы различных молекул, что было подтверждено с помощью контрольных тестов. Но с точки зрения интерпретации присутствия этих молекул, "она пока на 100% тупее животного". Именно здесь должны работать алгоритмы машинного обучения, чтобы попытаться найти неуловимые закономерности, которые собаки могут вывести из запаха, но люди не смогли уловить из химического анализа.

В то время как само устройство для обнаружения и анализа молекул в воздухе разрабатывалось в течение нескольких лет, при этом большая часть усилий была направлена на уменьшение его размеров, разработкой программного обеспечения для анализа заниматься начали только в самое последнее время, говорят ученые.