Smartphone come microscopi

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STATI UNITI D’AMERICA – Berkeley 10/05/2015. Un team di ricercatori ha sviluppato una tecnologia che trasforma la fotocamera di un telefono cellulare o di un tablet in un microscopio.

Lo ha annunciato la University of California, di Berkeley, parlando del CellScope. Lo strumento potrebbe contribuire agli sforzi per sradicare le malattie in Africa, dando agli operatori sanitari un accesso immediato a informazioni essenziali sui pazienti. Il CellScope, che utilizza il movimento invece di marcatori molecolari o macchie fluorescenti per i suoi rilevamenti, è preciso come metodi di screening convenzionali, dicono a Berkeley. «Il CellScope fornisce risultati accurati, veloci che consentono agli operatori sanitari di prendere decisioni su trattamenti potenzialmente salva-vita sul campo», secondo la rivista Science Translational Medicine. Gli ingegneri dell’Università di Berkeley hanno collaborato con lo U.S. National Institute of Allergy and Infectious Diseases, e studiosi di Camerun e Francia per sviluppare il dispositivo. È stato condotto uno studio pilota in Camerun, dove le autorità sanitarie stanno combattendo malattie da parassiti come l’oncocercosi (cecità fluviale) e filariasi linfatica. La cecità fluviale è trasmessa attraverso il morso delle mosche ed è la seconda causa di cecità infettive in tutto il mondo. La filariosi linfatica, diffusa dalle zanzare, porta a l’elefantiasi, una condizione caratterizzata da dolore, gonfiore che sfigura, la seconda causa di disabilità in tutto il mondo. I ricercatori hanno abbinato uno smartphone con una base di plastica stampata in 3D in cui è posizionato il campione di sangue. La base comprende Led, micro-controllori, ingranaggi, circuiti e una porta Usb. Il dispositivo è controllato tramite una app sviluppata dai ricercatori: con un semplice tocco dello schermo, il telefono comunica wireless via bluetooth ai controller nella base per elaborare e analizzare il campione di sangue. I meccanismi muovono il campione di fronte alla macchina fotografica, e un algoritmo analizza automaticamente il rivelatore di movimento in video fatto dal telefono.