Vdihavanje drobnih delcev (PM2.5) in ultra finih nanodelcev v onesnaženem zraku je povezano z nevrodegenerativnimi znaki in drugimi kroničnimi obolenji, ki predstavljajo enega najpogostejših vzrokov smrti. Čeprav vse večje količine industrijskih nanodelcev vstopajo v okolje, je naše razumevanje mehanizmov njihovega delovanja še vedno zelo omejeno, kar ovira razvoj učinkovitega zdravljenja in preventive povezanih zdravstvenih posledic.

Za razumevanje vzročnih zvez med izpostavljenostjo nanodelcem in napredovanjem bolezni je ključnega pomena določitev signalne poti z neugodnim izidom (Adverse Outcome Pathways, AOP), ki povezuje začetne dogodke na molekularni ravni z neugodnim izidom na ravni organizma preko celotnega zaporedja vzročno povezanih ključnih dogodkov. Nedavno smo nekaj takšnih dogodkov ob stiku nanodelcev s celicami odkrili s pomočjo napredne superločljive mikroskopije in spektroskopije, a njihovo počasno zajemanje podatkov v splošnem omejuje sistematično dopolnjevanje AOP.

Za izboljšanje statistike posnetih redkih dogodkov bomo razvili pametno nanospektroskopijo (Intelligent Content-Aware Nanospectroscopy, iCAN). Z inteligentnimi algoritmi računalniškega vida za samodejno prepoznavanje vsebin bomo lahko učinkovito ciljali nanospektroskopske meritve. Z dodatnim vrednotenjem odziva posameznih celic na njihovo lokalno prejeto dozo želimo razvozlati mrežo zgodnjih dogodkov, ki vodijo do nevrodegenerativnih učinkov zaradi izpostavljenosti nanodelcem.

Faze projekta:

1. faza: Samodejno prepoznavanje dogodkov v slikah

2. faza: Samodejna napredna nano(spektro)skopska karakterizacija dogodkov

3. faza: Povezava hitrosti dogodkov in lokalnega odmerka s celičnim odzivom

4. faza: Upravljanje in razširjanje