Se potessimo distinguere l'autenticità da droghe e cibi contraffatti o adulterati solo guardandoli, potremmo risparmiare denaro e vite ogni anno, soprattutto nei paesi in via di sviluppo, dove il problema è più grave. Sfortunatamente, le tecnologie in grado di rilevare di cosa è fatto un campione sono costose, energia intensa, e in gran parte non disponibili nelle regioni in cui sono più necessarie.

Questo può cambiare con una semplice nuova tecnica sviluppata da ingegneri dell'Università della California, Riverside in grado di rilevare droghe contraffatte da un video ripreso mentre il campione subisce un disturbo.

Se hai mai utilizzato strumenti fotografici online, probabilmente hai visto come questi strumenti utilizzano algoritmi di analisi delle immagini per classificare le tue foto. Distinguendo le diverse persone nelle tue foto, questi algoritmi rendono facile trovare tutte le foto di tua figlia o di tuo padre. Ora, nel diario Scienze Centrali ACS , i ricercatori riferiscono di aver utilizzato questi algoritmi per risolvere un problema molto diverso:identificare farmaci falsi e altri prodotti potenzialmente pericolosi.

Chiamato "cronostampa, "La tecnologia richiede solo poche apparecchiature relativamente poco costose e software libero per distinguere accuratamente cibo e medicine puri da quelli di qualità inferiore.

L'Organizzazione Mondiale della Sanità afferma che circa il 10% di tutti i farmaci nei paesi a basso e medio reddito sono contraffatti, e la frode alimentare è un problema globale che costa ai consumatori e all'industria miliardi di dollari all'anno. Alimenti e farmaci fraudolenti sprecano denaro e mettono a rischio la salute e la vita dei loro consumatori. Ma rilevare falsi e frodi richiede attrezzature costose ed esperti altamente qualificati.

William Grover, un assistente professore di bioingegneria presso il Marlan and Rosemary Bourns College of Engineering di UC Riverside, e Brittney McKenzie, uno studente di dottorato nel laboratorio di Grover, si chiedeva se fosse possibile distinguere droghe e cibi autentici da quelli adulterati osservando come si comportano quando sono disturbati da sbalzi di temperatura o altre cause. Due sostanze con composizione identica dovrebbero rispondere allo stesso modo a un disturbo, e se due sostanze appaiono identiche ma rispondono in modo diverso, la loro composizione deve essere diversa, hanno ragionato.

McKenzie ha progettato una serie di esperimenti per testare questa idea. Ha caricato campioni di puro olio d'oliva, uno degli alimenti più comunemente adulterati al mondo, e sciroppo per la tosse, che è spesso diluito o contraffatto nei paesi in via di sviluppo, in minuscoli canali su un chip microfluidico, e raffreddato rapidamente in azoto liquido. Una fotocamera da microscopio USB ha filmato i campioni reagendo al cambiamento di temperatura.

McKenzie e Grover hanno scritto un software che converte il video in un'immagine bitmap. Poiché l'immagine mostra come il campione è cambiato nel tempo, i ricercatori l'hanno chiamata "cronostampa".

Il team ha quindi utilizzato algoritmi di analisi delle immagini per confrontare diverse cronografie della stessa sostanza. Hanno scoperto che ogni sostanza pura aveva un'impronta cronologica affidabile su più test.

Prossimo, hanno ripetuto l'esperimento con campioni di olio d'oliva diluito con altri oli e sciroppo per la tosse diluito con acqua. I campioni adulterati hanno prodotto cronoprint che erano diversi dai campioni puri. La differenza era così grande, così ovvio, e così coerentemente i ricercatori hanno concluso che le cronografie e gli algoritmi di analisi delle immagini possono rilevare in modo affidabile alcuni tipi di frodi alimentari e di droga.

"Le differenze visive significative tra i campioni sono state sia inaspettate che eccitanti, e poiché erano coerenti sapevamo che questo poteva essere un modo utile per identificare una vasta gamma di campioni, "Ha detto McKenzie.

Grover ha affermato che la loro tecnica crea una nuova e potente connessione tra chimica e informatica.

"Fondamentalmente convertendo un campione chimico in un'immagine, possiamo sfruttare tutti i diversi algoritmi di analisi delle immagini che gli scienziati informatici hanno sviluppato, " ha detto. "E man mano che questi algoritmi migliorano, la nostra capacità di identificare chimicamente un campione dovrebbe migliorare, pure."

I ricercatori hanno utilizzato liquidi nei loro esperimenti, ma notano che il metodo potrebbe essere utilizzato anche su materiali solidi disciolti in acqua, e altri tipi di disturbo, come il calore o una centrifuga, potrebbe essere utilizzato per sostanze che non reagiscono bene al congelamento. La tecnica è facile da imparare, rendendo inutili esperti altamente qualificati. La cronostampa richiede attrezzature e software di livello hobbistico scaricabili gratuitamente dal sito Web del laboratorio di Grover, mettendolo alla portata di agenzie governative e laboratori con risorse limitate.

La carta, "Cronoprints:identificare i campioni visualizzando come cambiano nello spazio e nel tempo, " di Brittney A. McKenzie, Jessica Robles-Najar, Eric Duong, Filippo Briscio, e William H. Grover, è pubblicato in Scienze Centrali ACS .