SPECTROPLOT Algorytm Genetyczny i Aplikacja do analizy ilociowej

SPECTROPLOT - Algorytm Genetyczny i Aplikacja do analizy ilościowej leków i barwników Daniel Goc, Piotr Panek, Jakub Podolak, Tymoteusz Typrowicz ZDJĘCIE ZESPOŁU Dr Wojciech Przybylski V LO im. Augusta Witkowskiego w Krakowie

Jaki był cel i pomysł na projekt? ● Połączenie chemii oraz informatyki i matematyki w praktycznym projekcie realnie usprawniającym żmudną pracę laboratoryjną z wskaźnikami p. H ● Stworzenie programu, który z niebywałą dokładnością tworzy szczegółowe dane laboratoryjne z szczątkowych odczytów - kilka pomiarów daje rezultat jak kilkanaście ● Przetestowanie programu w prawdziwym projekcie symulującym przenikanie leku przez błonę biologiczną

O co chodzi z tymi wskaźnikami p. H? ● To substancje które zmieniają kolor w zależności od kwasowości roztworu w którym się znajdują ● Często są używane jako barwniki np. w histologii, jednak niektóre leki, czy też niektóre toksyny też są (często przypadkowo) wskaźnikami p. H ● Przy pracy z takimi barwnikami czy lekami często istnieje potrzeba zbadania ich ilości w roztworze oraz innych stałych chemicznych. Badania prowadzi się z użyciem Spektrofotometru

Przykładowe zastosowania takich badań ● Rezultatem takich badań jest wyznaczenie stałych chemicznych, takich jak Stałe Kwasowości, Współczynniki Absorpcji, Stężenia całkowite/form w roztworze ● Te dane pozwalają np. na ocenienie jak dany lek będzie dysocjował (rozpadał się) w środowiskach o różnej kwasowości lub jakie jest stężenie np. toksyny w roztworze

Problemy w klasycznych badaniach ● Badając te stałe dla danych substancji trzeba przygotować wiele odczynników co jest czasochłonne i kosztowne ● Dane te trzeba przetworzyć - obliczenia wykonywane są zwykle przez laborantów co daje możliwość błędu i jest czasochłonne ● Pomiary często obarczone są błędem a prezentacja danych wymaga dużych nakładów pracy Możemy to rozwiązać!

Spectroplot - algorytm ● Algorytm napisany w języku Python wyznaczający krzywą absorpcji - absorpcja mówi ile światła o danym kolorze przenika przez substancję ● Algorytm stara się stworzyć “fikcyjne odczyty” ze spektrofotometru - odczyty których nie przeprowadziliśmy, program jest w stanie przewidzieć jakie byłyby wyniki z niesamowitą dokładnością

No dobrze, ale jak to działa? 1. Wpisujemy kilka, np. 5 odczytów absorpcji (podajemy dla jakich p. H i koloru światła (długość fali) 1. Naszym osiągnięciem matematycznym jest sprowadzenie krzywej absorpcji do funkcji o 4 zmiennych. Program losuje te zmienne i tworzy “jakąś” krzywą absorpcji 1. Program sprawdza jak ta krzywa absorpcji różni się od tych 5 odczytów które wprowadziliśmy i poprawia ją. Po kilku poprawkach zna już najlepszą krzywą absorpcji i możemy odczytać absorpcję w innych punktach

Skąd wiemy że nasz program dobrze działał? ● Zbadaliśmy 5 wskaźników p. H i wykonaliśmy łącznie 150 pomiarów przy użyciu spektrofotometru ● Zebrane dane porównywaliśmy z liczonymi ręcznie oraz z danymi z publikacji naukowych ● Nasza praca zyskała pozytywną opinię pracowników PAN oraz powstała w konsultacji z naszym opiekunem doktorem Przybylskim

Czy jest to lepsze od klasycznych badań? ● Potrzebujemy tylko kilka, np. 5 badań zamiast kilkunastu (zwykle koło 12) - ponad 2 razy mniej pracy i 2 razy krótsza praca ● Błąd względny wynosi około 5% co jest porównywalne a nawet lepsze niż w klasycznych pomiarach ● Brak potrzeby robienia własnych obliczeń

Spectroplot - aplikacja internetowa ● Poza algorytmem w skład naszego projektu wchodziła internetowa strona która pomaga w wizualizacji (w tym 3 D) i obliczeniach np. stężenia molowego form, stężenia całkowitego ● Oprócz tego strona pozwala na łączenie danych z spektrofotometru w jeden plik. xlsx ● Dostępna pod adresem spectroplot. herokuapp. com

Jak wykorzystaliśmy algorytm? ● Korzystając z algorytmu wyznaczyliśmy współczynniki podziału Nersta - przenikalność błękitu metylenowego przez symulowaną błonę biologiczną ● Była to symulacja badania na temat wchłaniania się leków w ośrodkach o różnej kwasowości ● Dokonaliśmy tego wyznaczając stałe kwasowości i widma elektronowe przy ocenie tego jak zmniejszało się stężenie barwnika

Podsumowanie ● Stworzyliśmy algorytm który łącząc informatykę i chemię usprawnia ważny segment badań chemicznych ● Napisaliśmy kod i aplikację internetową i przetestowaliśmy je w prawdziwych badaniach ● Wyniki okazały się niesamowicie obiecujące - program zmniejsza czas pracy i koszty o 50% zachowując doskonałą dokładność Dziękujemy za uwagę!