Räätälöity hiilipinta nopeuttaa perinnöllisten sairauksien puhkeamisriskien löytämistä – kehitystyö sai vauhtia koneoppimisesta
Eri sovelluskohteisiin räätälöidyistä hiilipinnoista saadaan nyt entistä parempia.
Hiilimateriaaleista valmistetuilla antureilla voidaan saada ainutlaatuisen tarkkaa ja reaaliaikaista tietoa esimerkiksi perinnöllisistä sairauksista tai lääkkeiden vaikutuksesta kehossa. Lääketieteen lisäksi hiilimateriaaleja hyödynnetään muiden muassa akuissa, aurinkokennoissa ja vedenpuhdistuksessa.
Hiilimateriaaleihin on lähes aina sitoutuneena muita alkuaineita, jotka muuttavat niiden ominaisuuksia. Siksi materiaalien räätälöiminen haluttuihin käyttötarkoituksiin vaatii atomitason tietoa hiilen pintarakenteista ja niiden kemiasta. Nyt Aalto-yliopiston, Cambridgen, Oxfordin ja Stanfordin tutkijat ovat ottaneet uuden edistysaskeleen hiilimateriaalien atomitason luonteen kuvaamisessa.
Hiilipinnoista voidaan saada tarkkaa tietoa röntgenspektroskopialla. Sen tuottamaa dataa, spektriä, on kuitenkin erittäin työlästä tulkita, sillä spektriin summautuu tietoa lukuisista pinnan paikallisista kemiallisista ympäristöistä. Tutkijat kehittivät uuden systemaattisen analyysimenetelmän, joka yhdistää koneoppimisen avulla laskennallisen mallin (tiheysfunktionaaliteoria) ja hiilinäytteestä saadut tulokset.
Menetelmän avulla röntgenspektroskopian tuottama kokeellinen spektri voidaan purkaa atomitason tiedoksi.
”Aiemmin kokeellisia tuloksia on tulkittu eri tavoin tulkitsijasta riippuen, mutta nyt pystyimme analysoimaan tuloksia ainoastaan laskennallisia referenssejä hyödyntäen. Uuden menetelmän ansiosta ymmärrämme huomattavasti aiempaa paremmin hiilen pintakemiaa”, sanoo Aalto-yliopiston tohtoriopiskelija Anja Aarva.
Kaksiosaisessa tutkimuksessa tutkijat tarkastelivat aluksi, millä tavalla eri tavoin sitoutunut hiili vaikuttaa kokeellisen spektrin muodostumiseen. Tämän jälkeen mitattu spektri pyrittiin koostamaan laskennallisilla spektreillä ja saamaan määrällinen arvio siitä, mistä kokeellinen spektri koostuu. Näin voitiin määrittää, mistä hiilinäyte koostuu atomitasolla. Menetelmä soveltuu hiilen eri muotojen, kuten grafeenin, timantin ja amorfisen hiilen, pintakemian analysointiin.
Tutkimus on jatkoa Aalto-yliopiston tutkijatohtori Miguel Caron sekä Oxfordin professori Volker Deringerin kanssa yhteistyössä tehdylle työlle, jossa kartoitettiin laajasti amorfisen hiilen rakennetta ja reaktiivisuutta. Työssä on hyödynnetty Cambridgen professori Gabor Csányin ja professori Volker Deringerin kehittämiä koneoppimiseen perustuvia menetelmiä. Kokeellisista mittauksista vastasi Stanfordissa työskentelevä tutkijatohtori Sami Sainio.
”Seuraavaksi aiomme käyttää kehittämäämme menetelmää ennustamaan, millainen hiilipinta olisi paras esimerkiksi tiettyjen hermovälittäjäaineiden sähkökemialliseen tunnistamiseen ja pyrkiä sitten kokeellisesti valmistamaan halutun pinnan. Näin laskennallinen työ ohjaisi kokeellista työtä eikä päinvastoin, kuten on aiemmin tyypillisesti ollut”, sanoo Aalto-yliopiston professori Tomi Laurila.
Tutkimus on julkaistu kaksiosaisessa artikkelissa arvostetussa Chemistry of Materials -julkaisussa.
Linkit artikkeleihin:
https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.chemmater.9b02049
https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.chemmater.9b02050
Tohtoriopiskelija Anja Aarva
Aalto-yliopisto
[email protected]
p. +358 503740912
Professori Tomi Laurila
Aalto-yliopisto
[email protected]
+358 503414375
Eri sovelluskohteisiin räätälöidyistä hiilipinnoista saadaan nyt entistä parempia.
Räätälöityjä hiilipintoja voidaan hyödyntää muun muassa lääketieteessä ja vedenpuhdistuksessa.
Tramadolin vaikutukset ovat yksilöllisiä. Nyt niitä pystytään ennustamaan ja seuraamaan tarkemmin nopealla lääkepitoisuuden mittauksella.