Российские учёные создали одноразовый "язык" для анализа жидкостей

Фото из открытых источников

Российские ученые совместно с коллегами из Испании представили новую разработку — недорогие одноразовые сенсоры, которые можно использовать как "электронный язык" для анализа жидкостей. Об этом рассказали в сообщении Российского научного фонда (РНФ). Подробности исследования опубликованы в Journal of Material Chemistry C, пишет РИА Новости.

Созданные сенсоры могут использоваться в медицине, экологии и пищевой промышленности. Их задача — быстро и эффективно классифицировать жидкие образцы по составу, не обязательно точно определяя каждое вещество. Например, в диагностике бывает достаточно понять, болен человек или нет, а в пищевой отрасли — отличить подделку от оригинального продукта.

Современные "электронные языки", применяемые сейчас, состоят из многоразовых электродов, требующих обязательной очистки после каждого использования. Это не только усложняет процесс, но и увеличивает риск загрязнения данных следующего анализа. Кроме того, каждый сенсор должен обладать уникальной чувствительностью, чтобы различать широкий спектр веществ.

Для устранения этих недостатков специалисты Института элементоорганических соединений имени А.Н. Несмеянова РАН совместно с Университетом Барселоны разработали сенсоры одноразового применения. Они покрыты металлоорганическими каркасами — соединениями, включающими ионы таких металлов, как цинк, медь, никель и железо, и органические молекулы. Эти материалы формируют пористую структуру, чувствительную к различным соединениям.

Разработка отличается низкой стоимостью и технологической простотой. Учёные отмечают, что "хотя точность распознавания несколько уступает промышленным образцам, предложенный подход особенно удобен для полевых условий, где нет возможности использовать сложную аппаратуру или очищать сенсоры между анализами".

Команда исследователей изготовила 93 одноразовых сенсора и провела серию тестов на чае. Сенсоры погружали в напиток, заваренный из разных сортов чая, после чего анализировали электрические сигналы с помощью сверточной нейросети. Такой метод позволяет эффективно выявлять характерные паттерны в больших массивах данных.

После обучения алгоритм смог отличать сорта чая с точностью до 76%. Исследователи надеются, что при дальнейшем улучшении материалов и конструкции сенсоров удастся повысить этот показатель.

«Мы планируем протестировать металлоорганические каркасы с новым составом, увеличить количество электродов и усилить их прочность, чтобы добиться большей точности в определении состава жидкостей», — рассказала Юлия Нелюбина, руководитель проекта и ведущий научный сотрудник Института элементоорганических соединений имени А.Н. Несмеянова РАН.

Разработчики также собираются проверить эффективность сенсоров в других задачах. Например, они рассматривают возможность применения технологии для оценки концентрации антител к вирусам в крови, что может быть полезно в медицинской диагностике.