SoundCell สร้างกลองจิ๋วจากกราฟีน เพื่อฟังเสียงแบคทีเรียเคลื่อนไหว! ใช้ AI แยกแยะเชื้อได้แม่น 88% และตรวจเชื้อดื้อยาปฏิชีวนะได้ในชั่วโมงเดียว

การจะรู้ว่าแบคทีเรียในตัวผู้ป่วยเป็นเชื้ออะไร ดื้อยาหรือเปล่า ปกติต้องเพาะเชื้อแล้วรอผลหลายวัน แต่นักวิจัยจาก TU Delft ในเนเธอร์แลนด์ตั้งคำถามง่ายๆ ว่า ถ้าดูด้วยตายาก แล้วลอง 'ฟัง' มันแทนล่ะ?

พวกเขาสร้างสิ่งที่เรียกว่า 'Nanodrum' หรือกลองจิ๋วขนาดนาโนเมตร ทำจากแผ่นกราฟีนสองชั้นบางเพียง 1 นาโนเมตร วางทับบนช่องว่างขนาด 8 ไมโครเมตร พอดีกับขนาดของแบคทีเรียส่วนใหญ่ที่ยาวประมาณ 1 ถึง 10 ไมโครเมตร แล้วเมื่อแบคทีเรียที่ยังมีชีวิตมาเกาะบนแผ่นกราฟีนมันจะขยับตัว หมุน Flagellum (หางที่ใช้ว่ายน้ำ) สร้างแรงสั่นสะเทือนบนหน้ากลอง คล้ายกับมือกลองจิ๋วที่กำลังตีจังหวะของตัวเอง

ทีมวิจัยใช้ลำแสง Laser ยิงไปที่หน้ากลอง แล้วอ่านสัญญาณที่สะท้อนกลับมา จับการเคลื่อนไหวของแบคทีเรียตัวเดียวได้อย่างละเอียด Farbod Alijani วิศวกรเครื่องกลจาก TU Delft บอกว่า 'เราดูได้ถึงระดับเซลล์เดียวเลย เรามีความไวขนาดนั้น'

เรื่องสำคัญคือทำไมต้องกราฟีน ?

เพราะมันทั้งแข็งแรงพอรับน้ำหนักแบคทีเรียได้ และอ่อนไหวพอที่จะสั่นตามทุกการขยับเล็กๆ ของเชื้อ วิธีเก่าๆ ที่เคยจับการเคลื่อนไหวของแบคทีเรียได้นั้นมักต้องวัดค่าเฉลี่ยจากเชื้อจำนวนมากพร้อมกัน แต่ Nanodrum ของ TU Delft แยกฟังเชื้อทีละตัวได้

จากเสียงเป็นเสียงที่ต่างกัน

พอแปลงจังหวะกลองเป็นเสียงที่ฟังได้จริง Aleksandre Japaridze หัวหน้าฝ่ายเทคนิคของ SoundCell (บริษัท Spin-off จาก TU Delft) บอกว่า 'มันเสียงดังมาก เหมือนอยู่ในอุโมงค์ลม' แต่ถ้าฆ่าเชื้อด้วยยา เสียงจะเงียบลงทันที ไม่ได้ยินอะไรอีก

การค้นพบนี้นำไปสู่การทดสอบความดื้อยาปฏิชีวนะ เมื่อพวกเขาใส่ยาปฏิชีวนะลงไปบนกลองที่มี E. Coli เล่นอยู่ กลองเงียบลงภายในไม่กี่ชั่วโมง แต่ถ้าเป็น E. Coli สายพันธุ์ดื้อยา มันเล่นกลองต่อเหมือนไม่มีอะไรเกิดขึ้น

แต่เรื่องพลิกตอนที่มีคนถามในงานประชุมว่า 'แบคทีเรียต่างชนิดเล่นเสียงต่างกันไหม?' ทีมวิจัยยังไม่แน่ใจ เลยไปทดสอบจริงจัง โดยบันทึกจังหวะกลองของแบคทีเรียจากตัวอย่างผู้ป่วยจริง แล้วแปลงเป็น Spectrogram เพื่อวิเคราะห์รูปแบบการเคลื่อนไหว จากนั้นเทรน Machine Learning สองโมเดลให้แยกแยะเชื้อ 3 ชนิด ได้แก่ E. Coli, Staphylococcus Aureus (เชื้อก่อโรคติดเชื้อ Staph) และ Klebsiella Pneumoniae (หนึ่งในเชื้อก่อโรคปอดบวม)

ผลคือโมเดลทั้งสองแยกเชื้อได้แม่นถึง 87 ถึง 88 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งยืนยันว่าแบคทีเรียแต่ละชนิดมี 'ลายเซ็นเสียง' เป็นของตัวเอง Japaridze อธิบายว่า 'มันเป็นวิธีตีความสปีชีส์ที่ต่างออกไปโดยสิ้นเชิง ไม่ใช่ทางเคมีหรือชีววิทยา แต่เป็นพฤติกรรมเชิงกลล้วนๆ'

เร็วกว่าวิธีปัจจุบันหลายเท่า

เรื่องนี้สำคัญมากในทางปฏิบัติ เพราะเชื้อดื้อยาปฏิชีวนะอาจเป็นสาเหตุการเสียชีวิตมากกว่าหนึ่งล้านคนต่อปี และหนึ่งในปัญหาใหญ่คือการตรวจว่าเชื้อดื้อยาหรือเปล่านั้นช้ามาก วิธีปัจจุบันอาจใช้เวลาหลายวัน แต่เทคโนโลยีของ SoundCell ทำได้เร็วที่สุดแค่ชั่วโมงเดียว

ตอนนี้ SoundCell ย่อขนาดอุปกรณ์จากโต๊ะออปติคอลขนาดใหญ่ในห้องแล็บ มาเป็นเครื่องขนาดเล็กที่เหมาะกับโรงพยาบาล และได้ติดตั้งเครื่องต้นแบบที่โรงพยาบาลสองแห่งในเนเธอร์แลนด์แล้ว เพื่อทดสอบประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมจริง

งานวิจัยนี้ตีพิมพ์ในวารสาร ACS Sensors เมื่อเดือนมีนาคมที่ผ่านมา

ถ้าทุกอย่างเป็นไปตามแผน อนาคตของการวินิจฉัยโรคติดเชื้ออาจไม่ใช่การส่องกล้องจุลทรรศน์อีกต่อไป แต่เป็นการ 'ฟัง' ว่าเชื้อโรคกำลังเล่นเพลงอะไรอยู่บนกลองจิ๋วของมัน

ที่มา: Spectrum IEEE