Автор: 
Следы антибиотиков, которые неизбежно используются на любой ферме для профилактики и лечения болезней у животных, в продуктах животного происхождения — серьёзная проблема для производителей и потребителей. Остатки препаратов могут негативно влиять на здоровье человека: например, вызывать аллергию и резистентность к антибиотикам. Их содержание в пище строго контролируется как государством, так и ритейлерами. Фермеры и поставщики должны тщательно перепроверять продукцию, прежде чем она окажется на полках магазинов. Обычно для анализа молока используются тест-полоски. Однако их точность редко превышает 70%, а сама методика позволяет определить только наличие антибиотиков, но не их количество.
Учёные ИТМО разработали технологию, которая автоматически определяет содержание и точную концентрацию антибиотиков в молоке. В её основе — электрохимический анализ (высокочувствительный метод обнаружения нужных веществ в растворах) и алгоритмы машинного обучения. Разработка может уберечь потребителей молочной продукции от вредных для здоровья препаратов. Она может использоваться и для анализа других сред — например, для обнаружения нежелательных примесей в нефти, проверки качества кофе и подлинности вина. Статья о результатах исследования опубликована в журнале ACS Applied Materials & Interfaces.
«Сначала мы разместили образец на электродном сенсоре из меди, никеля и углерода — при контакте с молоком эти вещества окисляются. Затем с помощью потенциостата (прибора для подачи электрического тока определенного напряжения) пустили напряжение на электрод. Измерить отклик от сенсора с образцом тоже помог потенциостат: при окислении металла снижается его проводимость, и прибор фиксирует это в виде перепадов напряжения тока. Чем меньше в молоке антибиотиков, тем сильнее окисляется металл на электроде: за этот процесс отвечает молочная кислота, продукт жизнедеятельности бактерий. Соответственно, падает и напряжение тока во всей системе», – объясняет Вадим Беляев, один из разработчиков.
Исследователи провели серию лабораторных экспериментов с пятью самыми распространенными антибиотиками: стрептомицином, пенициллином, тетрациклином, цефазолином и цефтиофуром (последний используется только в ветеринарии). Растворы сухого молока с отдельными препаратами и их сочетаниями по-разному взаимодействовали с поверхностью электрода, а их результаты реакций были зафиксированы скачками (резкими отклонениями) на вольт-амперных характеристиках. Все эти данные учёные собрали в единый датасет для тренировки алгоритма машинного обучения. Полученный алгоритм анализирует входные сигналы от электрода и потенциостата и автоматически определяет содержание антибиотиков в тестируемых образцах.
