Сотрудники Института элементоорганических соединений им. А.Н. Несмеянова РАН (Москва) и Университета Барселоны (Испания) разработали новую конструкцию сенсоров типа «электронный язык». Авторы предложили использовать в их основе одноразовые металлические проводники тока, покрытые тонкими плёнками из пористых металлоорганических соединений. Изготовленные устройства успешно прошли тест на распознавание сортов чая, поэтому потенциально станут недорогой альтернативой громоздким коммерческим приборам.

Разработка может применяться для медицинской диагностики, экомониторинга и контроля качества продуктов питания. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в Journal of Material Chemistry С.

В жидкостях биологического происхождения (крови или моче), в напитках и продуктах питания содержится огромное количество различных веществ. Обычно, чтобы определить, что это за соединения, их предварительно отделяют друг от друга с помощью дорогостоящего оборудования. Однако иногда достаточно лишь понять, к какому классу относится изучаемый образец. В медицине, например, важно установить, болен человек или здоров, в пищевой промышленности — отличить подделку от оригинального продукта. Для такого анализа используются так называемые «электронные языки».

Типичная конструкция «электронного языка» включает несколько различных электродов — проводников тока. Когда «электронный язык» погружают в раствор и пропускают через него электрический ток, каждый электрод дает «отклик», зависящий от того, какие вещества содержатся в жидкости. Таких веществ там обычно много, из-за чего сигналы-«отклики» очень сложные, и их не всегда получается интерпретировать даже эксперту. Корректно проанализировать сигналы можно с помощью нейросетей.

Однако использующиеся сегодня «электронные языки» — это, как правило, дорогие приборы с многоразовыми сенсорами, которые необходимо тщательно очищать после каждого использования, чтобы не занести ничего «чужого» в следующий образец. При этом отдельные электроды в «языке» должны отличаться, чтобы «чувствовать» разные химические вещества в анализируемой жидкости.

Авторы работы предложили создавать одноразовые «электронные языки» с электродами, покрытыми слоем из металлоорганических каркасов — соединений, состоящих из разных ионов металлов (цинка, меди, никеля и железа) и органических молекул, образующих пористую структуру. Благодаря разнообразию размеров и форм пор каждый такой каркас избирательно взаимодействует с определёнными молекулами, позволяя покрытому им электроду регистрировать сигнал только от «своей» группы веществ в изучаемой жидкости.

Авторы разработали 93 одноразовых «электронных языка» и проверили их работу в задаче по распознаванию различных сортов чая. Хотя чай кажется достаточно понятным и всем знакомым объектом, его химический состав чрезвычайно разнообразен. Сенсоры погружали в заваренный одинаковым образом чай разных сортов, а полученные электрические сигналы анализировали с помощью свёрточной нейронной сети. Такой тип машинного обучения широко используется для обработки изображений, например распознавания лиц на фотографиях.

После обучения на множестве приготовленных напитков модель стала определять разные сорта чая с точностью до 76 %. Этот показатель немного уступает коммерческим устройствам, однако разработанные «электронные языки» обладают важными преимуществами, такими как низкая стоимость материалов, простота изготовления и возможность одноразового использования. Это делает устройства особенно привлекательными для анализа в полевых условиях, где нет возможности применять громоздкое оборудование или обеспечить надлежащую очистку сенсоров.

«В дальнейшем мы планируем протестировать металлоорганические каркасы с другим составом, чтобы повысить точность „электронного языка“. Мы попробуем изменить сенсоры, увеличив число электродов и улучшив их прочность. Также мы собираемся проверить, как изготовленные „языки“ справятся с другими задачами. Например, когда важно оценить содержание того или иного соединения в жидкости, допустим, для оценки количества антител к определённому вирусу в крови», — рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Юлия Нелюбина, доктор химических наук, ведущий научный сотрудник группы исследования молекулярных материалов ИНЭОС РАН.

Источник: пресс-служба РНФ.