Sivrisinek Hastalıklarını İncelemek için Otomatik Besleme Platformu

  • 20/02/2023

Sivrisinek Hastalıklarını İncelemek için Otomatik Besleme Platformu

Rice Üniversitesi'ndeki bir ekip, sivrisinekler için, araştırmacıların farklı kovucu türlerini test etmelerine ve sivrisinek kaynaklı hastalık bulaşmasını araştırmalarına olanak tanıyan otomatik bir besleme platformu geliştirdi. Geleneksel olarak, bu tür sivrisinek araştırmaları, sivrisineklerin beslenmesi için insan gönüllüleri veya hayvan deneklerini gerektirir, ancak bu açıkça uygunsuz ve biraz tatsız. Bu yeni sistem, gönüllü insan ihtiyacını ve buna bağlı zahmetli veri toplama ve analizini ortadan kaldırıyor. Teknoloji, küçük damarlardan akan gerçek kan ile 3D baskılı sentetik deriden oluşuyor. Sivrisinekler deriden beslenebiliyor ve tüm süreci kaydeden monte edilmiş kameraları çevreleyen bir kutuda tutuluyor. Makine öğrenimi algoritmaları daha sonra ortaya çıkan videoları yorumlayarak ısırık sayısı ve süresi dahil olmak üzere çeşitli veriler sağlıyor.


Dang humması, sarı humma ve sıtma: Hepsinin ortak noktası sinir bozucu sivrisinekler. Bununla birlikte, bu tür iyi bilinmesine rağmen, hastalık bulaşma sürecini ayrıntılı olarak incelemek ve sivrisinekleri ısırmaktan caydırmak için yeni yollar geliştirmek zor olabilir. Şu anda, birçok araştırmacı, sivrisinekler kanlarını emerken uzun süre oturmak zorunda olan hayvan denekleri veya insan gönüllüleri kullanmak zorunda kalıyor. Açıkçası bu durum uzun süreli gözlem ve veri analizi gerektirirken ideal değildir.


Bu sınırlamaları gidermek için, bu araştırmacılar sentetik ve otomatik bir alternatif yarattılar. Bu, sentetik cilt görevi gören 3D baskılı hidrojel yapılardan oluşuyor. Bu yapılar, araştırmacıların gerçek insan kanının dolaşabileceği yapay kan damarları içeriyor. Hidrojel yamalarının etrafındaki şeffaf bir kutu, canlı sivrisinekleri yukarıdaki yerlerinde tutarak karaya inmelerini ve beslenmelerini sağlıyor. Kutuya monte edilmiş kameralar etkinliği kaydediyor ve ardından araştırmacılar, görüntüleri analiz etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanıyor.


Çalışmaya katılan bir araştırmacı olan Omid Veiseh, “Bu teknoloji, tutarlı ve kontrollü bir gözlem yöntemi sağlıyor. Araştırmacıların bunu gelecekte hastalığın yayılmasını önlemenin yollarını belirlemek için kullanabileceklerini umut ediyoruz.” dedi.


Çalışmaya katılan başka bir araştırmacı Dawn Wesson, “Sistemi kanla besleme sırasında virüs bulaşmasını incelemek için kullanıyoruz. Hem virüslerin enfekte olmayan sivrisinekler tarafından nasıl alındığıyla hem de virüslerin enfekte sivrisinekler tarafından tükürük ile birlikte nasıl bırakıldığıyla ilgileniyoruz. İnce mekaniği, ilgili proteinleri ve diğer molekülleri daha iyi anlamış olsaydık, bu süreçlere müdahale etmek için bazı araçlar geliştirebilirdik.” yorumunda bulundu.

Kaynak: https://www.medgadget.com/