L'appareil mobile rend la détection des infections parasitaires plus rapide et plus sensible grâce à l'intelligence artificielle
Photo du dispositif de dépistage des parasites basé sur la motilité. Crédit:UCLA Ozcan Research Group
Les infections parasitaires affectent des centaines de millions de personnes, constitue une grave menace pour la santé publique dans le monde. Par exemple, la maladie du sommeil et la maladie de Chagas sont des maladies tropicales négligées qui sont causées par le parasite Trypanosoma transmis par le sang. Historiquement peu pris en compte, ces maladies dévastatrices touchent principalement les populations d'Afrique subsaharienne et d'Amérique du Sud, occasionnant un énorme fardeau socio-économique.
La microscopie optique d'échantillons de fluides corporels par des experts médicaux qualifiés reste l'une des approches les plus courantes pour diagnostiquer les infections parasitaires dans les fluides corporels. Cependant, les concentrations de parasites cliniquement pertinentes dans les fluides corporels peuvent être extrêmement faibles. Étant donné que la microscopie optique conventionnelle a généralement un très petit volume d'imagerie, il a souvent du mal à fournir la sensibilité nécessaire pour un diagnostic précoce. De plus, la tâche devient encore plus difficile lorsqu'il s'agit de détecter des infections parasitaires dans le sang. Parce qu'il y a des milliards de cellules sanguines dans chaque millilitre de sang, et ils provoquent l'occlusion, faire de la détection des parasites dans le sang un problème d'aiguille dans une botte de foin.
Des chercheurs de la UCLA Henry Samueli School of Engineering ont développé une plate-forme peu coûteuse et portable qui peut détecter rapidement et automatiquement les parasites mobiles dans les fluides corporels. En utilisant leur plateforme, plus de 3 ml d'un échantillon de fluide corporel peuvent être imagés et analysés en 20 min, fournissant un débit qui est des ordres de grandeur meilleur que l'examen traditionnel basé sur la microscopie optique.
La recherche, Publié dans Lumière :science et applications , était dirigé par Aydogan Ozcan, Chancellor's Professor of Electrical and Computer Engineering à l'UCLA et directeur associé du California NanoSystems Institute à l'UCLA, avec Kent Hill, professeur au Département de microbiologie, Immunologie, et la génétique moléculaire à l'UCLA.