Исследователи из Университета Южной Калифорнии в США разработали новую технологию «5D» для анализа изображений, которая позволит диагностировать заболевания по снимкам, сделанным с помощью мобильных телефонов, сообщает пресс-служба Исследовательского Института Химического Разнообразия.

Методика «гипер-спектрального векторного анализа», или HySP намного быстрее и дешевле, чем современные методы диагностики, так как с помощью новой технологии флуоресцентной визуализации появилась возможность одновременно обнаруживать молекулы разных органических веществ в клетках и тканях.

В основе технологии —  использование молекул с красителями, которые светятся под определенной частотой света. Такие флуоресцентные изображения помогут выяснить, какие молекулы образуются в больших количествах в раковых или других патологических образованиях, то есть могут быть полезны в диагностике и выявлении мишеней для лекарственных средств.

В настоящее время, для того чтобы выяснить, как ведут себя различные соединения в реальном времени, исследователи фотографируют каждое вещество отдельно, а затем, путем применения сложных методов, накладывают изображения одно на другое, что позволяет выяснить — как вещества соотносятся друг с другом. Такая методика является трудоемким и дорогостоящим процессом, а с помощью технологии HySP можно просмотреть поведение всех молекул одновременно.

По словам одного из авторов методики, профессора Франциска Кутрале, исследователи смогут выполнить одновременно 18 задач, вместо того, чтобы выполнить 18 отдельных экспериментов, а затем попытаться их объединить. Алгоритм эффективно отфильтровывает рабочие сигналы от помех, даже если они очень слабы, для обработки информации использует гораздо меньше времени, и не нуждается при этом в дорогостоящем оборудовании.

Как пояснил Куртале, подобная методика позволит впоследствии клиницистам использовать несколько фотографий кожи пациента, сделанных на сотовый телефон, чтобы определить вероятность риска раковых заболеваний. Разумеется, такой анализ никогда не будет основным методом определения болезней, но он позволит вовремя разглядеть риски заболеваний, и начать серьезно клиническое обследование.