Этот подход может способствовать ранней диагностике таких заболеваний, как болезнь Паркинсона, эпилепсия и шизофрения. Результаты исследования опубликованы в журнале Advanced Materials (AM).
Данная технология основана на изучении белков, присутствующих в слюне. С помощью специальных наноструктур из золота и оксида меди учёные значительно усиливают очень слабые молекулярные сигналы — более чем в миллиард раз. Полученные данные затем обрабатываются алгоритмами машинного обучения, которые выявляют характерные изменения белкового состава, связанные с заболеваниями мозга.
Метод был протестирован на образцах слюны 44 пациентов с неврологическими расстройствами и 23 здоровых человек. Анализ показал, что система способна распознавать эти заболевания с точностью свыше 90%, а в некоторых случаях — до 98%.
По словам исследователей, новый подход может заменить более сложные и инвазивные методы диагностики, такие как анализ спинномозговой жидкости или дорогостоящие ПЭТ-сканирования. В перспективе учёные планируют разработать компактные диагностические устройства, которые позволят проводить подобные тесты вне медицинских учреждений.
Ранее специалисты установили, что неблагоприятное детство усиливает возрастное снижение когнитивных функций мозга.