ʵ

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 . 

äپٴᲹ:

Miguel Caro
Tutkijatohtori, Aalto-yliopisto
p. 050 407 9988
miguel.caro@aalto.fi

Tomi Laurila
Professori, Aalto-yliopisto
p. 050 341 4375
tomi.laurila@aalto.fi

Dr Volker Deringer
Leverhulme Early Career Fellow, University of Cambridge
p- +44 7494 989967
vld24@cam.ac.uk

  • äٱٳٲ:
  • Julkaistu:
Jaa
URL kopioitu

Lue lisää uutisia

Henkilö koskettaa suurta kiveä tiilirakennuksen edessä, sinisen taivaan alla.
Kampus, Tutkimus ja taide, Yliopisto Julkaistu:

Glitch-teos haastaa näkemään taiteen eri valossa

Laura Könösen veistos paljastettiin 14.10. Otaniemen kampuksella.
Henkilö seisoo ulkona syksyllä, yllä harmaa huppari ja vihreä takki. Taustalla puut oransseine lehtineen.
Nimitykset Julkaistu:

Esittelyssä Qi Chen: Luotettava tekoäly tarvitsee algoritmeja, jotka selviävät yllätyksistä

Tekoälyn kehittäjien on keskityttävä sovellusten turvallisuuteen ja oikeudenmukaisuuteen, sillä ne liittyvät suoraan yhteiskuntien luottamukseen ja tasa-arvoon, sanoo tutkija Qi Chen.
Henkilö pukeutuneena vaaleanharmaaseen huppariin seisoo sisätiloissa, taustalla tiiliseinä ja vihreitä kasveja.
Nimitykset, Yliopisto Julkaistu:

Tekoälyn ja ihmisen erimielisyys on tutkijalle jännä arvoitus

Francesco Croce tutkii multimodaalisia perustamalleja, erityisesti niiden hyökkäyksensietokykyä.
Eric Malmi Otaniemen kampuksella Laura Könösen Glitch-teoksen edessä. Kuva: Matti Ahlgren
Nimitykset Julkaistu:

Räppialgoritmi vei Google DeepMindille tutkimaan kielimalleja – nyt Eric Malmi aloittaa vierailevana professorina Aallossa

Eric Malmi on väitellyt Aalto-yliopistosta vuonna 2018, aiheenaan tekoälymenetelmien kehittäminen historiallisten aineistojen ja sukupuiden linkittämiseen. Google DeepMindilla hän on kehittänyt Gemini-kielimalleja sekä shakkitekoälyä. Aaltoon hänet toi Suomen ELLIS-instituutti.