Smart LAMP - Bacticount- comptabilise les bactéries avec un smartphone.

L'Université de Californie Santa Barbara a publié un article montrant comment un kit économique peut permettre à votre téléphone portable d'identifier des agents pathogènes en une heure environ. C'est tout un exploit comparé aux 18-28 heures requises par les méthodes traditionnelles. L'équipement peut être produit pour moins de 100 $, selon l'université.

L'identification précise du type de bactérie est cruciale pour prescrire l'antibiotique approprié, alors que votre médecin de famille ne fait que deviner en raison du temps qu'il faut pour obtenir une identification par une culture. Le système fonctionne en prenant un peu d'urine et en la décomposant à l'aide de produits chimiques simples. Un autre lot de produits chimiques connu sous le nom de mélange réactionnel LAMP multiplie l'ADN et provoque la fluorescence dans le cas d'un résultat positif.

Il faut creuser un peu pour savoir ce qui est inclus dans ce kit. Il est constitué de produits chimiques, d' une plaque chauffante, des LED, d'une boîte en carton, d' un filtre passe-bande optique et d' une centrifugeuse Les produits chimiques coûtent environ un dollar par test, mais un diagnostic typique nécessite plusieurs tests qui peuvent coûter jusqu'à 15 $.

Bacticount

L'équipe de chercheurs a développé une app Android, pour l'instant uniquement fonctionnelle sur un Samsung Galaxy S7. En effet, l'étude est un proof-of-concept.
En effet, il est précisé la chose suivante : Dans l'activité RecordingReaction, une série d'étapes pour gérer la balance des blancs, l'autofocus et les particularités de l'objectif et des capteurs Galaxy S7 permet de s'assurer que le téléphone n'essaie pas d'appliquer un post-traitement à l'image, que les réglages d'exposition restent exactement les mêmes pendant l'enregistrement et que le focus garde les zones ciblées des pixels exactement à l'emplacement des tubes de fluorescence du dispositif expérimental particulier. Nous prenons des photos juste en dessous de la limite de qualité brute et mesurons la luminosité des pixels très soigneusement. Parce que chaque fabricant a des capteurs, des objectifs, des dimensions photo et des commandes logicielles différents, nous n'avons pu mener à bien le projet qu'en utilisant un seul appareil de référence. Avec un certain effort, une autre personne pourrait calibrer ou créer des options de calibrage pour un modèle de téléphone différent.

L'application utilise bien évidemment la librairie OpenCV pour reconnaitre les patterns nécessaires.
Voilà de biens encourageants modèles pour une médecine, plus rapide, plus mobile, plus accessible et moins chère.
source :
https://hackaday.com/2018/09/24/infection-your-smartphone-will-see-you-now/
https://www.ebiomedicine.com/article/S2352-3964(18)30356-6/fulltext
https://github.com/bacticount/bacticount