12 Sep Otkrivanje i identifikacija polena u realnom vremenu za uspešnu prevenciju simptoma sezonskih alergija
Predrag Matavulj
Istraživač pripravnik, Institut BioSens
Polen je jedan od najčešćih pokretača sezonskih alergija. Većina polena koji izaziva alergijske reakcije dolazi sa drveća, korova i trave. Kada počnu cvetati, kvalitet života značajno opadne za ljude osetljive na polen. Više od 100 miliona Evropljana pati od alergijskog rinitisa, a 70 miliona od astme (deklaracija Evropskog parlamenta iz 2013. godine), što se procenjuje da košta Evropsku Uniju 50 – 150 milijardi evra godišnje. Odgovarajuće informacije o broju alergena u vazduhu su preduslov za prevenciju simptoma alergije, ali i procenu efikasnosti terapije čime se značajno umanjuje negativan zdravstveni i ekonomski uticaj ovog rasprostranjenog nezaraznog oboljenja.
Raznolikost vazdušnih čestica koje udišemo, povećana 400 puta pod svetlosnim mikroskopom je prikazana na slici 1. Pored zrna polena (obojene ružičasto i crveno), postoje spore plesni, dlake biljaka, algi, ljuspicama sa leptirovih krila i čestica čađi. Mnoge od ovih čestica imaju loš uticaj na zdravlje jer mogu izazvati bolest kod ljudi, životinja ili biljaka.
Slika 1. Raznolikost aerosoli prisutnih u vazduhu.
Detekcija i kvantifikacija polena se još uvek rade ručno pomoću dugotrajne mikroskopske analize zasnovane na morfološkom ispitivanju, tako da informacije o koncentraciji polena u atmosferi stižu do korisnika sa kašnjenjem ponekad dužim i od sedam dana. Zbog toga postoji potreba za brzim, pouzdanim i ekonomičnim detektorima vazdušnih čestica, koji će omogućiti dostupnost informacija o atmosferskim koncentracijama alergena u realnom vremenu. Nova tehnologija zasnovana na laserima – Rapid-E – obećava isporuku informacija u realnom vremenu koristeći tehniku protočne citometrije, beležeći raspršenu svetlost i laserski indukovanu fluorescenciju, koji predstavljaju morfološke i hemijske otiske čestica vazduha.
Dok čestica prolazi kroz komoru za detekciju, ona se osvetljava laserskim snopom. Raspršeni fotoni se sakupljaju pomoću detektora pod različitim uglovima prema pravcu dolaska laserskog snopa. Na taj način se formira slika raspršenja svetlosti svake čestice.
Na slici 2 je prikazan signal laserskog snopa koji se raspršuje sa zrna polena pri kome varijacija intenziteta piksela, kako pod uglovima detekcije (y-osa) tako i tokom vremena snimanja (x-osa), odražava oblik i veličinu detektovane čestice. Budući da veličina i oblik mogu biti izuzetno promenljivi u prirodi, hemijska analiza omogućava dodatnu rezoluciju diskriminacije otkrivenih čestica. Hemijske karakteristike aerosola se određuju iz spektra fluorescencije nakon pobuđenja laserom sa talasnom dužinom od 337 nm. Za polen biološkog porekla, spektar fluorescencije je rezultat prisustva nekih od najznačajnijih biomolekula (npr. flavina, nikotinamid dinukleotida, aromatičnih aminokiselina). Da bi se povećala mogućnost diskriminacije između različitih bioaerosola, uređaj takođe beleži brzinu pada intenziteta fluorescencije nakon dvostrukog pobuđivanja laserom.
Slika 2. Signal laserskog snopa koji se raspršuje sa zrna polena.
Pomoću veštačke inteligencije ovaj složeni višedimenzionalni signal se analizira i upoređuje sa referentnim signalom u cilju identifikacije vrste aerosola u realnom vremenu. Veštačke neuronske mreže jedan su od glavnih alata za nauku o podacima. Kao što “neuronski” deo njihovog imena sugeriše, ovi sistemi su inspirisani ljudskim mozgom, a cilj neuronskih mreža je da kopiraju način na koji ljudi uče. Spektar i životni vek florescencije slike raspršene svetlosti se koriste u konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN) za identifikaciju polena u vazduhu. CNN prvo izvlači karakteristike iz podataka, spaja ih, te se vrši klasifikacija. Ovo omogućava ažuriranje težine neurona za svaki pojedinačni izvor. Na slici 3 je ilustrovan proces, počev od detekcije aerosoli sve do analize podataka pomoću veštačkih neuronskih mreža.
Slika 3. Od uzorkovanja vazdušnih čestica do koncentracija alergičnog polena u vazduhu korišćenjem protočne citometrije i veštačkih neuronskih mreža.
Digitalizacija u aerobiologiji ima za cilj poboljšanje prevencije i lečenja bolesti. Informacije se krajnjim korisnicima isporučuju putem RealForAll aplikacije, pri čemu svaki pametni telefon postaje jedinstveno sredstvo za praćenje intenziteta simptoma u vezi sa izloženošću alergenima. Na ovaj način poboljšava se komunikacija između pacijenta i lekara i povećava se poverenje u efikasnost lečenja, što je preduslov za visok stepen usaglašenosti sa propisanom terapijom. Pored uticaja na javno zdravlje (sezonske alergije), postoji mogućnost upotrebe atmosferske dijagnostike u zaštiti biljaka (gljivičnih bolesti), što će dovesti do optimalne upotrebe lekova / pesticida i na taj način smanjiti troškove i štetne efekte tretmana pesticidima. Štaviše, polen može biti pokazatelj produktivnosti useva te se može koristiti kao metod predikcije prinosa.