Pengembangan Biosensor Untuk Konfirmasi Real-Time Dari Infeksi COVID-19 – Deteksi virus tanpa pemrosesan sampel pasien dengan biosensor ultra-sensitif berbasis graphene Jatuhkan sampel yang dikumpulkan dari pasien pada biosensor (sensor FET COVID-19) untuk mendeteksi infeksi virus Corona 19.
Biosensor yang dapat memeriksa apakah virus COVID-19 terinfeksi secara real time di bidang medis teknologi telah dikembangkan Secara khusus, tidak ada proses pretreatment terpisah untuk sampel pasien (sputum, saliva, dll.) Dengan menyuntikkannya langsung ke sensor palsu, hasil penelitiannya adalah memungkinkan untuk segera memeriksa apakah ada infeksi.
Biosensor Yang Dikembangkan Kali Ini Menggunakan Reaksi Antigen-Antibodi Terhadap Virus. Sensor
Antibodi yang secara khusus mengikat virus Corona 19 difiksasi pada graphene, dan dikultur. Ketika virus atau sampel yang diambil dari pasien COVID-19 disuntikkan, virus akan mengikat antibodi. Sensor, mengenali reaksi pengikatan ini, segera menyebabkan perubahan sinyal listrik untuk menentukan ada tidaknya virus. Dapat dipastikan merespon secara khusus terhadap Corona 19 (SARS-CoV-2) dan menyebabkan perubahan sinyal listrik. (Baik Halaman) Kontrol (kelompok kontrol) sampel orang normal (#1) sebagai hasil eksperimen pendeteksian virus Corona 19 pada sampel pasienSaat digunakan sebagai sinyal dan menyuntikkan sampel pasien
(#2) selama sekitar 50 detik, perubahan sinyal listrik segera muncul. saya dapat melihat
AI Dan Pengendalian Virus Corona Covid-19
Kecerdasan buatan (AI) digunakan sebagai alat untuk mendukung perang melawan pandemi virus yang melanda dunia sejak awal 2020. Pers dan akademisi berbagi harapan besar bahwa ilmu data dan kecerdasan buatan dapat digunakan untuk memerangi virus corona
China, episentrum pertama penyakit ini dan dikenal dengan kemajuan teknologi di bidangnya, telah mencoba memanfaatkan AI untuk keuntungannya. Rupanya, penggunaan termasuk langkah-langkah pendukung untuk membatasi pergerakan populasi, memprediksi evolusi wabah penyakit, dan penelitian untuk mengembangkan vaksin atau pengobatan. Berkenaan dengan aspek terakhir, AI telah digunakan untuk mempercepat pengurutan genom, mempercepat diagnosis, melakukan analisis pemindai atau, kadang-kadang, menangani robot pemeliharaan dan pengiriman
Kontribusi Kecerdasan Buatan, yang juga tidak dapat disangkal dalam hal mengatur akses yang lebih baik ke publikasi ilmiah atau penelitian pendukung, tidak membuat fase pengujian klinis menjadi mubazir, juga tidak sepenuhnya menggantikan keahlian manusia. Masalah struktural yang dihadapi oleh infrastruktur kesehatan dalam situasi krisis ini bukan karena realitas teknis, tetapi pada organisasi layanan kesehatan, yang seharusnya dapat mencegah situasi seperti itu. Namun, langkah-langkah kontinjensi menggunakan solusi teknis, termasuk AI, juga harus dinilai pada akhir krisis. Mereka yang membatasi kebebasan individu tidak boleh diremehkan dengan dalih melindungi penduduk dengan lebih baik. Secara khusus, ketentuan Konvensi 108+ harus terus diterapkan.
Kontribusi Kecerdasan Buatan Dalam Pencarian Obat
Tentunya tugas pertama AI, yang diharapkan dalam menghadapi krisis kesehatan, adalah mendukung para peneliti dalam menemukan vaksin yang mampu melindungi pengasuh dan mengatasi pandemi. Biomedis dan penelitian telah lama bergantung pada beragam bidang aplikasi ilmu komputer dan statistik. Penggunaan AI merupakan bagian integral dari ini.
Prediksi AI mengenai struktur virus telah membuat para ilmuwan tidak melakukan eksperimen selama berbulan-bulan. AI tampaknya telah memberikan bantuan yang signifikan dalam hal ini, meskipun dibatasi oleh apa yang disebut aturan “berkelanjutan” dan kombinatorik tak terbatas untuk mempelajari pelipatan protein. Perusahaan rintisan Amerika Moderna telah membedakan dirinya dengan menguasai bioteknologi berdasarkan messenger ribonucleic acid (mRNA), di mana studi tentang pelipatan protein sangat penting. Dengan dukungan bioinformatika, di mana AI merupakan bagian integral, waktu untuk mengembangkan prototipe vaksin yang dapat diuji pada manusia telah berkurang secara signifikan.
Demikian pula, raksasa teknologi China Baidu, dalam kemitraan dengan Oregon State University dan University of Rochester, merilis algoritme prediksi lipatan linier pada Februari 2020 untuk mempelajari lipatan protein yang sama. Algoritme ini jauh lebih cepat daripada algoritme tradisional dalam memprediksi struktur asam ribonukleat sekunder (RNA), memberikan informasi tambahan kepada para ilmuwan tentang bagaimana virus menyebar.