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Un "naso elettronico" per individuare l'odore del cancro

Alcune malattie hanno, è vero, un particolare aroma non sempre percepibile ma che potrebbe essere individuato dal un particolare dispositivo. I primi passi di una ricerca in Germania

Un "naso elettronico" per individuare l'odore del cancro
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2 Dicembre 2020 - 17.31


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Alcune malattie hanno “odori” caratteristici che possono essere avvertiti dall’aria ispirata da una persona. Questi odori sono causati da alcuni composti organici volatili che vengono emessi dal tessuto dall’organo malato oppure dall’agente patogeno stesso. E, dato che questi odori possono apparire ancor prima dei sintomi, saperli riconoscere tramite un sistema o un dispositivo creato apposta potrebbe rivelarsi di grandissima utilità.

Questi cambiamenti nella composizione dei gas organici volatili nell’aria che espiriamo possono rivelarsi dei veri e propri biomarcatori, come spiega Jessy Schönfelder, una chimica nonché una delle ricercatrici impegnate nel progetto Fraunhofer Project Hub for Microelectronic and Optical Systems for Biomedicine MEOS.: “Spesso è una combinazione di diversi gas in tracce in una concentrazione significativamente elevata o significativamente ridotta che è caratteristica di una specifica malattia. Questo è noto come impronta digitale VOC o modello VOC”.

I ricercatori intendono soprattutto usare questo metodo per individuare il cancro, soprattutto quello ai polmoni. Tuttavia lasciano capire che questa stessa tecnologia potrebbe essere utilizzata anche per rilevare un’ampia gamma di biomarcatori relativi a varie malattie, tra tutte la COVID-19 nonché altre infezioni di tipo respiratorio.

Secondo la scienziata il dispositivo finale potrebbe avere le stesse dimensioni di quelle di una scatola da scarpe. Il dispositivo si basa su un chip denominato FAIMS (High Field Asymmetric Ion Mobility Spectrometry) e su un sistema microelettromeccanico (MEMS) che si serve di un rilevatore con tanto di filtro ionico, una sorta di naso elettronico per individuare le malattie dal respiro.
I dati, poi, possono essere convogliati ad un algoritmo di apprendimento automatico il quale, previo addestramento iniziale, può fornire il risultato in pochi minuti.

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