Нанопоровый сенсор с памятью распознаёт молекулы точнее — он помнит предыдущие события

Нанопоровые сенсоры — устройства, в которых отдельные молекулы проходят через крошечное отверстие в мембране и на мгновение изменяют электрический ток — уже применяются для секвенирования ДНК. Но традиционные системы анализируют каждый ионный сигнал независимо, не учитывая контекст. Это ограничивает точность распознавания особенно похожих молекул. Команда из Осакского университета, описанная на Phys.org и опубликовавшая результаты в ACS Nano, предложила иной подход. Подробнее о смежных научных разработках ранее писали «Пронедра» в материале о носимых сенсорах для опасных веществ.

Учёные разработали автономный нанопоровый сенсор, интегрированный с алгоритмом машинного обучения, который анализирует не только текущее изменение тока, но и серию предшествующих событий — «историю» прохождения молекул через нанопору.

Принцип работы: каждое молекулярное прохождение через пору создаёт характерный временно́й профиль тока — глубину и форму «провала». Обычный подход классифицирует каждый провал отдельно. Новый алгоритм рассматривает последовательности из нескольких сотен событий как единый контекст: если предыдущие молекулы формировали определённый паттерн, это меняет вероятность интерпретации текущего сигнала.

Это аналогично тому, как контекст предложения помогает правильно прочитать слово с нечёткими буквами.

В испытаниях на смесях нуклеотидов (строительных блоков ДНК) и аминокислот система показала значительно более высокую точность различения схожих молекул по сравнению с обычным алгоритмом без памяти.

Перспективы применения:

• более точное секвенирование ДНК и белков;
• обнаружение биомаркеров в сложных биологических жидкостях;
• разработка сенсоров для диагностики заболеваний по единичным молекулам.

Это лабораторная система. Миниатюризация и интеграция с клиническими форматами — следующие шаги.