| Разработчики: | ПНИПУ Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет |
| Дата премьеры системы: | июль 2023 г. |
| Отрасли: | Фармацевтика, медицина, здравоохранение |
2023: Анонс технологии
7 июля 2023 года российские учёные из Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) сообщили о разработке новой технологии, которая позволяет автоматически определять хламидиоз у людей и животных.
Хламидийная инфекция или хламидиоз — это заболевание мочеполовой системы, которое может сопровождаться зудом и жжением половых органов, температурой, сильной болью внизу живота и другими симптомами. Определить наличие этих бактерий можно по структурным изменениям в тканях клетки с помощью гистологического анализа. Обычно для выявления инфекции необходимы ручные процедуры. Это затрудняет процесс постановки диагноза и увеличивает время на принятие мер по назначению лечения. Новая разработка позволяет обойти эти ограничения.
Специальный прибор — так называемый экспресс-анализатор — охватывает все стадии исследования: от загрузки исследуемого биоматериала до выдачи диагноза по распознаванию патологий, вызванных хламидийной инфекцией. Устройство состоит из двух блоков: модуля формирования гистологического образца, включающего необходимые процедуры по подготовке среза, фиксации биоматериала и обработке реагентами, а также распознавателя морфоструктурных изменений в тканях на примере патологий, инициируемых хламидийной инфекцией.
Говорится, что блок обработки биоматериала включает ряд процессов для формирования гистологического изображения: это, в частности, загрузка биоматериала, его иссечение, технологический перерыв, окраска и пр. Модуль распознавания диагноза патологии ткани включает световой микроскоп. В нем используется программное обеспечение, основанное на методике построения нейронной сети и индикаторов патологий.
 | Разработка позволит выявлять инфекционные патологии на ранних стадиях, что будет способствовать сохранению стабильной эпидемиологической обстановки. Также это может решить проблему с нехваткой высококвалифицированного персонала в области подготовки и диагностики гистологических изображений, — говорят участники проекта.[1] |  |
