Diepe Nanometrie: AI-aangedreven technologie maakt snelle detectie van zeldzame nanodeeltjes mogelijk

Onderzoekers van de Universiteit van Tokio hebben Diepe Nanometrie (DNM) onthuld, een nieuwe analysetechniek die de detectie van nanodeeltjes radicaal kan veranderen. Deze innovatieve aanpak combineert geavanceerde optische apparatuur met een unsupervised deep learning-algoritme voor ruisonderdrukking, waardoor medische monsters snel kunnen worden geanalyseerd. DNM kan deeltjes zo klein als 30 nanometer detecteren met een snelheid van meer dan 100.000 deeltjes per seconde.

De verbeterde gevoeligheid van DNM maakt de nauwkeurige detectie mogelijk van sporenhoeveelheden zeldzame deeltjes, zoals extracellulaire vesicles (EV's), die cruciaal zijn voor vroege opsporing van ziekten en medicijnafgifte. De technologie heeft haar potentieel aangetoond bij het identificeren van vroege tekenen van darmkanker, waarmee de beperkingen van conventionele methoden die tijdrovende voorverrijkingsprocessen vereisen, worden overwonnen.

Yuichiro Iwamoto, een postdoctoraal onderzoeker bij het Research Center for Advanced Science and Technology, benadrukte het vermogen van DNM om zeldzame deeltjes betrouwbaar in korte tijd te detecteren. De AI-component filtert achtergrondruis weg, vergelijkbaar met het kalmeren van een turbulente oceaan om een kleine boot te ontdekken. Deze vooruitgang is veelbelovend voor verschillende klinische diagnoses, de ontwikkeling van vaccins, milieumonitoring en zelfs signaalontstoring in elektrische systemen. Iwamoto droeg dit werk op aan zijn overleden moeder, in de hoop levensreddende diagnostiek sneller en toegankelijker te maken.