Пчелы могут эффективно диагностировать заражение COVID-19

Мир нуждается в доступных и точных тестах на коронавирус. Сейчас уже появились тесты, но не все они отвечают предъявляемым требованиям – некоторые дороги, другие показывают невысокие результаты в плане точности.

Недавно ученые из Голландии предложили свой оригинальный способ диагностирования заражения коронавирусом. Его авторы работают в сравнительно небольших компаниях InsectSense и Wageningen University & Research, но это не умаляет значимости данной разработки. Вы удивитесь (и правильно сделаете), когда узнаете, что для метода используются насекомые, а точнее, пчелы. Исследователи обратили внимание на то, что они обладают способностью улавливать тончайшие запахи. Именно благодаря этому пчелы могут учуять запахи медоносов и различить их на значительном расстоянии.

Второй отправной точкой метода стало то, что заражение вирусом COVID-19 приводит к некоторым метаболическим изменениям в организме человека. Соответственно, меняется и запах, исходящий от его тела. Изменение запаха столь неуловимо, что его может «засечь» только крайне чувствительное обоняние пчел. Методика, основанная на этих двух моментах, получила название BeeSense. Ее развитием стала необходимость дрессировки пчел на реагирование именно на запах, возникающий в результате заражения. Ученые использовали подход, называемый «принципом собаки Павлова».

В качестве награды был применен концентрированный сахарный сироп. Его пчелы получали, если выполняли поставленную задачу правильно. А индикатором, свидетельствующим об обнаружении SARS-CoV-2 в том, или ином образце биоматериала, стали высунутые языки – пчелы делают так, претендуя на получение награды. Метод уже протестирован и показал неплохие результаты – пчелы ошибаются крайне редко. Теперь перед учеными стоит новая задача, которая сводится к созданию машины, способной выдрессировать пчел в автоматическом режиме.

Исследователи сообщают о создании прототипа, способного обучить пчел в течение всего нескольких минут. Данный метод тестирования, обладая высокой точностью и невысокой стоимостью, может стать оптимальным для государств с невысоким уровнем благосостояния