Японские исследователи из Научно-технологического исследовательского центра Токийского университета разработали революционную технологию Deep Nanometry (DNM), способную обнаруживать мельчайшие частицы размером до 30 нанометров со скоростью более 100 000 частиц в секунду.

Руководитель проекта Юичиро Ивамото и его команда создали систему, объединяющую передовое оптическое оборудование с алгоритмом шумоподавления на основе неконтролируемого глубокого обучения. Результаты исследования опубликованы в престижном научном журнале Nature Communications.
Основное применение технологии – обнаружение внеклеточных везикул для ранней диагностики рака толстой кишки. DNM также может использоваться в разработке вакцин, экологическом мониторинге и обработке электрических сигналов.
По сравнению с традиционными методами, новая технология обладает существенными преимуществами: более высокая пропускная способность, отсутствие необходимости в предварительном обогащении образцов, способность обнаруживать слабые сигналы, временная и экономическая эффективность.
Система особенно эффективна при обнаружении микроскопических частиц меньше клеток, в частности внеклеточных везикул, и способна определять следовые количества редких частиц с высокой точностью.
Разработка DNM имеет глубоко личную историю – Ивамото был вдохновлен историей своей покойной матери. Это побудило его создать технологию, делающую диагностику более быстрой и доступной для пациентов.
Объединение оптических технологий с искусственным интеллектом открывает новые горизонты в области медицинской диагностики, позволяя обнаруживать заболевания на самых ранних стадиях, когда лечение наиболее эффективно.

Изображение носит иллюстративный характер
Руководитель проекта Юичиро Ивамото и его команда создали систему, объединяющую передовое оптическое оборудование с алгоритмом шумоподавления на основе неконтролируемого глубокого обучения. Результаты исследования опубликованы в престижном научном журнале Nature Communications.
Основное применение технологии – обнаружение внеклеточных везикул для ранней диагностики рака толстой кишки. DNM также может использоваться в разработке вакцин, экологическом мониторинге и обработке электрических сигналов.
По сравнению с традиционными методами, новая технология обладает существенными преимуществами: более высокая пропускная способность, отсутствие необходимости в предварительном обогащении образцов, способность обнаруживать слабые сигналы, временная и экономическая эффективность.
Система особенно эффективна при обнаружении микроскопических частиц меньше клеток, в частности внеклеточных везикул, и способна определять следовые количества редких частиц с высокой точностью.
Разработка DNM имеет глубоко личную историю – Ивамото был вдохновлен историей своей покойной матери. Это побудило его создать технологию, делающую диагностику более быстрой и доступной для пациентов.
Объединение оптических технологий с искусственным интеллектом открывает новые горизонты в области медицинской диагностики, позволяя обнаруживать заболевания на самых ранних стадиях, когда лечение наиболее эффективно.