Progressi nella rilevazione delle minacce biologiche

CBRN sta per agenti Chimici, Biologici, Radiologici e Nucleari. Questi possono far male a persone, animali e all'ambiente, a volte creati apposta e altre volte per sbaglio. Quando parliamo di minacce CBRN, stiamo considerando un mix di incidenti e attacchi che possono essere piccoli o grandi. Purtroppo, questi rischi possono arrivare da ogni tipo di posto, compresi terroristi, virus e malattie animali.

I soccorritori, come i pompieri e le unità militari specializzate, sono i nostri eroi in prima linea. Lavorano duramente per tenerci al sicuro dalle minacce CBRN e cercano di ridurre i danni causati da questi agenti.

#La sfida di rilevare minacce biologiche

Rilevare agenti CBRN, specialmente quelli biologici, è complicato. Le minacce biologiche possono diffondersi rapidamente e causare panico. Al momento, molti Metodi di Rilevamento sono lenti e richiedono lavoro in laboratorio, il che richiede molto tempo e impegno. Ad esempio, alcuni test possono richiedere più di un'ora o addirittura giorni per ottenere risultati, e di solito hanno bisogno di attrezzature speciali.

Un agente che ha preso piede nella guerra biologica è il Bacillus Anthracis, che causa l'antrace. Dopo gli attacchi dell'11 settembre, lettere con spore di antrace sono state inviate a redazioni e uffici politici. Questo ha portato a seri problemi di salute e anche a cinque decessi.

Rendere l'antrace più pericoloso per gli attacchi implica un processo chiamato militarizzazione, dove viene preparato per essere facilmente inalato. Anche se l'antrace fa paura, ci sono stati casi di persone che hanno inviato minacce false usando polveri innocue simili, il che aggiunge confusione e paura intorno alle minacce biologiche.

#Metodi attuali di rilevamento

Per quanto riguarda il rilevamento di agenti biologici, abbiamo una manciata di metodi come la coltura cellulare, PCR (che è come un trucco scientifico per copiare il DNA), il saggio immunoenzimatico (un nome fancy per un test che trova proteine), spettrometria di massa (pensa a essa come a una bilancia super intelligente per identificare sostanze) e biosensori (dispositivi che possono rilevare sostanze chimiche).

Tuttavia, tutte queste tecniche hanno i loro svantaggi:

• Dispendioso di tempo: Alcuni metodi richiedono diversi giorni per fornire risultati.
• Attrezzature complesse: La maggior parte necessita di strumenti speciali che non sono sempre disponibili in campo.
• Competenze richieste: Molti di questi test richiedono personale addestrato che potrebbe non essere presente quando si verifica un'emergenza.

Questo crea un bisogno urgente di metodi rapidi, facili e affidabili per rilevare minacce biologiche.

#Il ruolo della Spettroscopia nel vicino infrarosso

Ecco che entra in gioco la spettroscopia nel vicino infrarosso (NIR)! Questo metodo aiuta ad analizzare la composizione chimica delle sostanze e può identificare batteri. Fondamentalmente, ci aiuta a capire cosa c'è in un campione senza distruggerlo. È stata usata in vari campi, come la medicina e la sicurezza alimentare, e può anche essere resa portatile per l'uso sul campo.

Il NIR si concentra su lunghezze d'onda da 769,23 nm a 2500 nm. Il dispositivo NIR di cui parliamo oggi è il MicroNIR Onsite W 1700 di VIAVI. Questo piccolo aggeggio è progettato per rilevare sostanze usando un software basato su cloud chiamato NIRLAB. L'idea dietro NIRLAB è rendere l'analisi forense accessibile in qualsiasi momento e luogo.

#L'obiettivo dello studio

L'obiettivo principale dello studio era vedere se la spettrometria NIR portatile potesse rilevare rapidamente e con precisione agenti biologici, in particolare Bacillus anthracis, e distinguerlo da polveri innocue che sembrano simili. I ricercatori hanno deciso di testare sostituti non pericolosi per Bacillus anthracis per mantenere le cose sicure e raccogliere dati utili.

Hanno anche esaminato polveri bianche comuni, come zucchero e bicarbonato di sodio, che le persone potrebbero usare per fare minacce false o che potrebbero essere scambiate per agenti pericolosi. Analizzando queste sostanze, lo studio sperava di migliorare la sicurezza e le strategie di risposta in eventi CBRN.

#Scendiamo nei dettagli

In totale, sono stati utilizzati 23 sostituti non patogeni in questo studio, comprese 11 tipologie di batteri e 12 di funghi. Ognuno è stato selezionato con attenzione per la sicurezza, pur essendo simile a agenti più pericolosi in termini di aspetto e struttura.

I batteri sono stati coltivati su piastre di agar, moltiplicati in maniera sicura in un brodo nutriente, liofilizzati e poi trasformati in polvere. Nel frattempo, le polveri bianche comuni sono state preparate in modo da consentire una chiara rilevazione e confronto con i campioni biologici.

Una volta che tutto era pronto, i ricercatori hanno usato il dispositivo MicroNIR per analizzare i campioni. Il dispositivo cattura la luce dal campione e produce uno spettro che rivela la sua composizione chimica.

#Analisi dei dati

I dati raccolti sono stati poi elaborati e analizzati usando algoritmi di machine learning. L'obiettivo era creare un modello che potesse classificare efficacemente i campioni, separando quelli biologici da quelli non biologici.

Il team ha utilizzato varie tecniche come l'analisi delle componenti principali (PCA) per identificare schemi e outlier nei dati. La PCA aiuta a condensare dati complessi in qualcosa di più facile da digerire. Hanno anche utilizzato l'analisi di clustering gerarchico (HCA) per vedere quanto fossero simili i diversi campioni.

Dopo l'analisi, i ricercatori hanno utilizzato diversi modelli di classificazione, come le reti neurali, per vedere quale funzionasse meglio. Hanno valutato le prestazioni di questi modelli usando metriche come accuratezza e richiamo.

#Scoperte e intuizioni

I risultati erano piuttosto promettenti! La PCA e la HCA hanno rivelato forti differenze tra gli agenti biologici e le polveri bianche comuni. I ricercatori hanno notato che i batteri e i funghi si raggruppavano più strettamente, mentre le polveri comuni mostravano maggiore varietà.

Interessantemente, alcune polveri comuni, come amido di mais e zucchero, si sono raggruppate più vicino ai funghi. Questo potrebbe essere dovuto a strutture simili nei polisaccaridi (che sono solo zuccheri complessi).

Il modello di rete neurale ha funzionato alla grande, classificando i campioni con sorprendente accuratezza. Ma prima di farci prendere troppo dall'entusiasmo, i ricercatori hanno avvertito riguardo al sovra-adattamento. Questo si verifica quando un modello è troppo specifico per un piccolo set di dati e potrebbe non funzionare altrettanto bene con dati nuovi.

#Esplorando possibilità future

Uno dei punti chiave di questo studio è il potenziale della spettroscopia NIR portatile combinata con il machine learning per migliorare significativamente la rilevazione di agenti biologici in tempo reale. Questo potrebbe essere un punto di svolta per i soccorritori che affrontano incidenti CBRN.

Tuttavia, c'è ancora molto lavoro da fare. I ricercatori hanno sottolineato la necessità di un database più ampio di spettri per garantire che il modello possa riconoscere una vasta gamma di potenziali minacce. Hanno anche evidenziato l'importanza di capire come le condizioni del mondo reale possano influenzare la rilevazione, come temperatura e preparazione dei campioni.

Inoltre, mentre ci si è concentrati sui batteri, altre minacce, come i virus, non sono state incluse. Espandere lo studio per includere questi agenti potrebbe fornire un sistema di rilevazione ancora più robusto.

#Conclusione: Una nuova speranza nella rilevazione CBRN

In sostanza, questo studio mostra molto potenziale per l'uso della spettroscopia NIR e del machine learning basato su cloud nel rilevamento rapido e accurato di minacce biologiche. Questa tecnologia potrebbe essere utile non solo in scenari CBRN, ma anche in altri campi come la sicurezza alimentare e la scienza forense.

Creare un database completo di spettri per vari agenti biologici, insieme a comuni minacce fallaci, potrebbe supportare i soccorritori e altri settori nell'identificare potenziali rischi.

Man mano che progrediamo, la speranza è che questo metodo di rilevazione portatile possa svolgere un ruolo fondamentale nel mantenere le comunità al sicuro dalle minacce biologiche, rendendo il processo più facile ed efficiente per chi è in prima linea. Speriamo in un mondo in cui possiamo individuare i cattivi rapidamente, lasciando le polveri innocue nel reparto da forno!