مجموعة حساسات مستندة إلى نانو سيليكون مُعزز بالتعلم الآلي للكشف عن مسببات الأمراض الغذائية المتعددة في مواقع الرعاية الصحية

كيف أن التعرف المبكر وتحديد أنواع مسببات الأمراض في الأطعمة الملوثة بها يُسهمان في العلاجات السريعة والدقيقة لحوادث سلامة الغذاء. هنا، نقوم بتخليق أربعة نانو سيليكون مُعزز بالتجمع بقدرات سطحية مختلفة وخصائص مائية من خلال تغليف أربعة مشتقات تيترا فينيل إيثيلين تختلف في المجموعات الوظيفية. يتم استخدام النانو سيليكونات المحضرة كأجهزة استقبال لتطوير مجموعة حساسات نانوية وفقًا لتفاعلاتها المميزة مع مسببات الأمراض من أجل التمييز السريع والمتزامن لمسببات الأمراض. من خلال الاقتران مع خوارزميات التعلم الآلي، تحقق مجموعة الحساسات النانوية المقترحة أداءً عاليًا في تحديد ثمانية مسببات أمراض خلال ساعة واحدة بدقة عامة مرتفعة (93.75–100%). في الوقت نفسه، تم اختيار Cronobacter sakazakii وListeria monocytogenes كنموذج للبكتيريا للتقييم الكمي لمجموعة الحساسات النانوية المطورة، والتي يمكن أن تميز بنجاح تركيز C. sakazakii وL. monocytogenes بأكثر من 103 و102 CFU mL–1، على التوالي، وعينات مختلطة عند 105 CFU mL–1 عبر الشبكة العصبية الاصطناعية. علاوة على ذلك، يمكن التعرف بنجاح على ثمانية مسببات للمرض عند 1 × 104 CFU mL–1 في الحليب بواسطة مجموعة الحساسات النانوية المطورة، مما يدل على جدواها في مراقبة المخاطر الغذائية.