Uutiset

Räätälöity hiilipinta nopeuttaa perinnöllisten sairauksien puhkeamisriskien löytämistä – kehitystyö sai vauhtia koneoppimisesta

Eri sovelluskohteisiin räätälöidyistä hiilipinnoista saadaan nyt entistä parempia.
Hiilen muodostamia paikallisia atomirakenteita on lukuisa määrä, mutta ne voidaan jaotella vain muutamiin ryhmiin, joilla on tyypilliset atomi- ja elektroniset ominaisuudet.

Hiilen muodostamia paikallisia atomirakenteita on lukuisa määrä, mutta ne voidaan jaotella muutamiin ryhmiin, joilla on tyypilliset atomi- ja elektroniset ominaisuudet.

Räätälöidyillä hiilipinnoilla on paljon käyttökohteita muun muassa lääketieteessä ja vedenpuhdistuksessa. Erilaisten sovellusten kehittäminen edellyttää hiilipintojen rakenteiden ja käyttäytymisen tarkkaa tuntemista. Sen saavuttamiseksi Aalto-yliopiston tutkijat ovat kehittäneet tutkijatohtori Miguel Caron johdolla uutta laskennallista menetelmää yhdessä Cambridgen yliopiston yhteistyökumppaneiden professori Gabor Csanyin ja Volker Deringerin kanssa.

Timantinkaltainen hiili on yksi hiilen muodoista, ja sitä on käytetty vuosikymmenen ajan teollisuudessa sen ainutlaatuisten mekaanisten, kemiallisten ja fysikaalisten ominaisuuksien vuoksi. Viime vuosina tutkijat ovat kiinnostuneet sen käytöstä myös biologisissa antureissa.

Timantinkaltaisessa hiilessä jokaisen atomin ympäristö on hieman erilainen, eli atomien lähinaapurien lukumäärä, niiden etäisyydet ja sidosten väliset kulmat vaihtelevat. Uuden laskennallisen menetelmän avulla tutkijat pystyivät ensimmäistä kertaa tunnistamaan erilaisia paikallisia ympäristöjä ja luokittelemaan ne niiden ominaisuuksien perusteella. Lisäksi tutkijat havaitsivat, että eri molekyyliryhmät eli vety-, typpi- ja happiryhmät kiinnittyvät hiilifilmin pintaan hyvin erilaisilla voimakkuuksilla. Koska menetelmä oppii pintojen rakennetta ja kemiaa jatkuvasti, se pystyy myös ennustamaan vielä tuntemattomien pintojen ominaisuuksia aiempien tulosten perusteella.

Voimme nyt ensimmäistä kertaa laskennallisesti tutkia, millaisia pintoja meillä on atomitasolla.

Tomi Laurila

”Voimme nyt ensimmäistä kertaa laskennallisesti tutkia, millaisia pintoja meillä on atomitasolla ja miten ne vuorovaikuttavat esimerkiksi vedyn, typen ja hapen kanssa sekä millaisia ryhmiä pinnoille tämän johdosta syntyy.  Saamme myös tietoa siitä, millaisia pintoja meillä pitäisi olla, jotta pintojen räätälöinti eri sovelluksiin onnistuisi parhaiten”, kertoo professori Tomi Laurila.

Tulevaisuudessa hiilipintoja voidaan hyödyntää esimerkiksi eri käyttötarkoituksiin optimoitavissa, bioyhteensopivissa nanomittakaavan anturisovelluksissa.

Koska hiilikalvot ovat vain tuhannes- tai kymmenestuhannesosia hiuksen paksuudesta, niitä on mahdollista integroida myös nykyisiin terapialaitteisiin antamaan mittausdataa ilman, että laitteen mittasuhteet muuttuisivat. Yksi esimerkki tällaisista laitteista on Parkinsonin taudin hoidossa käytetty syväaivostimulaattori.

Lääketieteellisillä antureilla tutkijat voivat myös seurata yhdessä lääkäreiden kanssa, miten valittujen merkkiaineiden pitoisuudet muuttuvat potilaan elimistössä ja tunnistaa näin perinnöllisten sairauksien puhkeamisriskejä entistä aiemmin. Lisäksi lääkkeitä pystytään annostelemaan yksilöllisesti.

”Esimerkiksi kipulääkkeiden mittaamisessa voimme räätälöidä hiilipinnan siten, että sen vuorovaikutus kipulääkkeen, kuten fentanyylin, kanssa on paras mahdollinen. Näin kipulääkkeen annostelu saadaan juuri oikeaksi”, Laurila sanoo.

Tutkimus julkaistiin juuri Chemistry of Materials -tiedejulkaisussa

Lisätietoja:

Miguel Caro
Tutkijatohtori, Aalto-yliopisto
p. 050 407 9988
[email protected]

Tomi Laurila
Professori, Aalto-yliopisto
p. 050 341 4375
[email protected]

Dr Volker Deringer
Leverhulme Early Career Fellow, University of Cambridge
p- +44 7494 989967
[email protected]

  • Julkaistu:
  • Päivitetty:
Jaa
URL kopioitu

Lisää tästä aiheesta

Kuvituskuva, jossa nukkuu mustahiuksinen nainen kännykkä vierellään yöpöydällä
Tiedotteet Julkaistu:

Uniapnea uhkaa kansanterveyttä – opiskelijat kehittivät sovelluksen, joka tunnistaa sen oireita kotioloissa

Uniapnean diagnosointi on työlästä ja kallista, joten helppokäyttöinen menetelmä sen seulontaan ja pitkäaikaisseurantaan on erittäin tervetullut.
Aivokuori seuraa äänen piirteitä hyvin täsmällisesti ymmärtääkseen puhetta. Kuva: Aalto-yliopisto
Tiedotteet, Tutkimus ja taide Julkaistu:

Ihmisaivot seuraavat puhetta ajallisesti tarkemmin kuin muita ääniä

Tuore tutkimus osoittaa, että sanojen ymmärtäminen on aivoille millisekuntipeliä, mutta ympäristön ääniä ne tulkitsevat kokonaisuuksina. Tuloksista voi olla hyötyä, kun tutkitaan häiriöitä puheen käsittelyssä.
Violetti- ja beigesävyinen kuvituskuva, jossa näkyy ihmisiä ja numeroita
Tiedotteet Julkaistu:

Kohti parempaa hoitoa ja ennusteita – tekoäly tuottaa dataa synteettisesti

Mahdollisuus tuottaa suuria määriä tutkimusaineistoa keinotekoisesti helpottaa merkittävästi esimerkiksi covid19-taudin tutkintaa.
Changing the Aalto University's Metsähovi radio observatory radome. Photo: Kalle Kataila
Tiedotteet, Yliopisto Julkaistu:

Kuin 20-metrinen golfpallo – Metsähovin radioteleskooppi sai uuden suojakuvun

Metsähovin radiotutkimusaseman maamerkki suojaa teleskooppia ja mahdollistaa Auringon ja mustien aukkojen tutkimisen vuoden ympäri.