Разработка позволяет наблюдать за структурными и молекулярными изменениями внутри органоидов. Это трёхмерные клеточные модели, имитирующие реальные ткани. Они широко применяются в биомедицинских исследованиях, но современные методы анализа либо повреждают ткань, как при РНК-секвенировании, либо не проникают глубоко, как в случае конфокальной микроскопии. Новый подход избавлен от этих недостатков. Он даёт точную информацию, стоит дешевле и не разрушает образец.

Учёные назвали метод «химической томографией». Он отслеживает летучие органические соединения (VOC), которые организм выделяет с дыханием, слюной, потом и другими жидкостями. Система использует сенсоры на основе графена. Они фиксируют химические сигналы, а затем передают данные генеративному искусственному интеллекту для обработки. Эта технология вдохновлена строением сложного глаза насекомых, в котором множество фасеток передают данные в мозг. В системе графеновые сенсоры выполняют роль фасеток, а ИИ — роль мозга.

На практике это позволило в реальном времени отследить, как здоровая ткань молочной железы превращается в злокачественную.

Учёные зафиксировали ключевые изменения в белках и генах. Они также выделили 6 биохимических путей, ответственных за образование 12 типов летучих соединений, которые можно использовать как биомаркеры болезней.

Технология помогает не только исследовать рак. По словам профессора Хоссама Хайка, её можно применить и к другим органам — почкам, печени, мозгу. В будущем система сможет передавать данные о состоянии внутренних тканей через антенну на внешний монитор, что позволит постоянно следить за здоровьем и вовремя замечать отклонения. Учёный назвал это важным шагом к внедрению искусственного интеллекта в медицину и развитию персонализированного подхода к лечению.

Метод предложила группа исследователей под руководством профессора Хоссама Хайка, доктора Арнаба Майти и аспирантки Вивиан Дарсы Майданчик. В проекте участвовали также учёные из Хайфского университета. Исследование опубликовал журнал Advanced Materials.