Si pudiéramos distinguir los medicamentos y alimentos auténticos de los falsificados o adulterados con solo mirarlos, podríamos ahorrar dinero y vidas cada año, especialmente en el mundo en desarrollo, donde el problema es peor. Desafortunadamente, las tecnologías que pueden detectar quéLa muestra de la que se fabrica es costosa, consume mucha energía y no está disponible en gran medida en las regiones donde más se necesitan.
Esto puede cambiar con una nueva técnica simple desarrollada por ingenieros de la Universidad de California, Riverside, que puede detectar drogas falsas de un video tomado mientras la muestra sufre una perturbación.
Si alguna vez ha usado herramientas fotográficas en línea, probablemente haya visto cómo estas herramientas usan algoritmos de análisis de imágenes para clasificar sus fotos. Al distinguir a las diferentes personas en sus fotos, estos algoritmos hacen que sea fácil encontrar todas las fotos de suhija o tu papá. Ahora, en el diario Ciencia Central de ACS , los investigadores informan que han utilizado estos algoritmos para resolver un problema muy diferente: identificar medicamentos falsos y otros productos potencialmente peligrosos.
Llamada "cronoprinting", la tecnología requiere solo unos pocos equipos relativamente baratos y software libre para distinguir con precisión los alimentos y medicamentos puros de los inferiores.
La Organización Mundial de la Salud dice que alrededor del 10 por ciento de todos los medicamentos en los países de ingresos bajos y medianos son falsos, y el fraude alimentario es un problema global que le cuesta a los consumidores y a la industria miles de millones de dólares por año. Los alimentos y medicamentos fraudulentos desperdician dinero yponer en peligro la salud y la vida de sus consumidores, pero detectar falsificaciones y fraudes requiere equipos costosos y expertos altamente capacitados.
William Grover, profesor asistente de bioingeniería en la Facultad de Ingeniería Marlan y Rosemary Bourns de UC Riverside, y Brittney McKenzie, estudiante de doctorado en el laboratorio de Grover, se preguntaron si sería posible distinguir las drogas y los alimentos auténticos de los adulterados observando cómose comportan cuando se ven perturbados por cambios de temperatura u otras causas. Dos sustancias con composiciones idénticas deben responder de la misma manera a una perturbación, y si dos sustancias parecen idénticas pero responden de manera diferente, su composición debe ser diferente, razonaron
McKenzie diseñó un conjunto de experimentos para probar esta idea. Cargó muestras de aceite de oliva puro, uno de los alimentos más adulterados del mundo y jarabe para la tos, que a menudo se diluye o falsifica en el mundo en desarrollo, en pequeños canales en unchip microfluídico y lo enfrió rápidamente en nitrógeno líquido. Una cámara de microscopio USB filmó las muestras que reaccionaban al cambio de temperatura.
McKenzie y Grover escribieron un software que convierte el video en una imagen de mapa de bits. Debido a que la imagen mostró cómo la muestra cambió con el tiempo, los investigadores lo llamaron "cronoprint".
El equipo luego utilizó algoritmos de análisis de imágenes para comparar diferentes cronoprints de la misma sustancia. Descubrieron que cada sustancia pura tenía una cronoprint confiable en múltiples pruebas.
Luego, repitieron el experimento con muestras de aceite de oliva que se habían diluido con otros aceites y jarabe para la tos diluido con agua. Las muestras adulteradas produjeron cronoimpresiones que eran diferentes de las muestras puras. La diferencia era tan grande, tan obvia, yLos investigadores concluyeron que los algoritmos de análisis de imágenes y cronógrafo pueden detectar de manera confiable algunos tipos de fraude alimentario y de drogas.
"Las diferencias visuales significativas entre las muestras fueron inesperadas y emocionantes, y al ser consistentes sabíamos que esta podría ser una forma útil de identificar una amplia gama de muestras", dijo McKenzie.
Grover dijo que su técnica crea una nueva y poderosa conexión entre la química y la informática.
"Básicamente, al convertir una muestra química en una imagen, podemos aprovechar todos los diferentes algoritmos de análisis de imágenes que los científicos informáticos han desarrollado", dijo. "Y a medida que esos algoritmos mejoren, nuestra capacidad de identificar químicamente una muestra deberíamejorar también "
Los investigadores usaron líquidos en sus experimentos, pero señalan que el método también podría usarse en materiales sólidos disueltos en agua, y otros tipos de perturbaciones, como el calor o una centrífuga, podrían usarse para sustancias que no reaccionan bien al congelamientoLa técnica es fácil de aprender, lo que hace innecesarios expertos altamente capacitados. La impresión cronológica requiere equipos y software de calidad para aficionados que se pueden descargar de forma gratuita desde el sitio web del laboratorio de Grover, lo que lo pone al alcance de las agencias gubernamentales y laboratorios con recursos limitados.
Vea cómo funciona la impresión cronológica en este video: http://youtu.be/qbyE68qD2Zo
La investigación fue apoyada por subvenciones de la National Science Foundation.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de California - Riverside . Original escrito por Holly Ober. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :