AIが細菌感染を防ぐカテーテルを開発(Aided by AI, New Catheter Design Prevents Bacterial Infections)

ad

2024-01-05 カリフォルニア工科大学(Caltech)

◆カリフォルニア工科大学の研究者らは、新しいカテーテルチューブのデザインを開発し、バクテリアの上流移動を100倍に減少させることに成功しました。このデザインは、抗生物質や他の化学的手法を必要とせず、人工知能技術によって最適化されました。三角形の突起を持つデザインは、バクテリアの動きを効果的に阻止し、実験では上流移動が著しく減少しました。
◆この成果はカテーテル関連の尿路感染症の予防に新たなアプローチを提供するものであり、異なる専門分野の研究者が協力して達成された多分野のプロジェクトとして注目されています。

<関連情報>

感染防止カテーテルの幾何学的設計をAIが支援 AI-aided geometric design of anti-infection catheters

Tingtao Zhou,Xuan Wan,Daniel Zhengyu Huang,Zongyi Li,Zhiwei Peng,Anima Anandkumar,John F. Brady,Paul W. Sternberg,and Chiara Daraio
Science Advances  Published:3 Jan 2024
DOI:https://doi.org/10.1126/sciadv.adj1741

AIが細菌感染を防ぐカテーテルを開発(Aided by AI, New Catheter Design Prevents Bacterial Infections)

Abstract

Bacteria can swim upstream in a narrow tube and pose a clinical threat of urinary tract infection to patients implanted with catheters. Coatings and structured surfaces have been proposed to repel bacteria, but no such approach thoroughly addresses the contamination problem in catheters. Here, on the basis of the physical mechanism of upstream swimming, we propose a novel geometric design, optimized by an artificial intelligence model. Using Escherichia coli, we demonstrate the anti-infection mechanism in microfluidic experiments and evaluate the effectiveness of the design in three-dimensionally printed prototype catheters under clinical flow rates. Our catheter design shows that one to two orders of magnitude improved suppression of bacterial contamination at the upstream end, potentially prolonging the in-dwelling time for catheter use and reducing the overall risk of catheter-associated urinary tract infection.

医療・健康
ad
ad
Follow
ad
タイトルとURLをコピーしました