Intelligenza artificiale e biosensoristica per rivelare contaminazioni batteriche

Lo studio multidisciplinare condotto da gruppi di ricerca federiciani è stato pubblicato su Sensors and Actuators B

FOTO: Horia Varlan

La tempestiva e accurata individuazione delle contaminazioni batteriche costituisce un pilastro fondamentale per garantire la salute pubblica e la sicurezza ambientale. Un’indagine multidisciplinare condotta da diversi gruppi di ricerca Federico II, tra cui spiccano i contributi dei ricercatori Alessandra Piscitelli e Paola Giardina (Dipartimento di Scienze Chimiche) insieme a Francesco Piccialli (Dipartimento di Matematica ed Applicazioni), Valeria Cafaro (Dipartimento di Biologia) e Bartolomeo Della Ventura (Dipartimento di Fisica), ha portato alla realizzazione di un innovativo biosensore. Questo biosensore si basa sull’impiego di proteine modificate opportunamente, ancorate su nanoparticelle d’oro, e mira a individuare la presenza di contaminanti batterici in varie contestualizzazioni.

L’integrazione di questo sistema con un modello di Intelligenza Artificiale ha permesso di predire la concentrazione batterica tramite immagini acquisite anche tramite dispositivi mobili, rendendo così l’uso del dispositivo accessibile anche a personale non esperto. La rapidità e la sensibilità di questo approccio consentono di individuare precocemente eventuali contaminazioni, permettendo di attuare tempestivamente le misure di risanamento necessarie.

I risultati ottenuti rappresentano un tangibile risultato del progetto di ricerca BIOCHIP, finanziato tramite il bando di Ateneo FRA 2020 LINEA B. Lo studio, pubblicato sulla prestigiosa rivista Sensors and Actuators B, getta le basi per possibili e innovative applicazioni future nel campo del rilevamento e della gestione delle contaminazioni batteriche.


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