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Estado de desarrollo
Prototipo probado a nivel de laboratorio

Propiedad industrial
Solicitud de patente prioritaria

Colaboración Propuesta
Licencia y/o codesarrollo

Solicitud de información
Patricia Thomas
Vicepresidencia de Innovación y Transferencia
patricia.thomas@csic.es
comercializacion@csic.es

Referencia
CSIC/PT/067
#Salud #Herramientas de investigación

Herramienta IA para agilizar el procesado de muestras blandas mediante microscopia AFM

La herramienta, diseñada para el microscopio de fuerzas (AFM), permite procesar las curvas de espectroscopía de fuerzas y determinar las propiedades nanomecánicas de muestras blandas tales como polímeros, células o tejidos biológicos ya sea en medio líquido o gaseoso.

Necesidad del Mercado
En la actualidad no existen métodos de aprendizaje automático que permitan procesar las curvas de espectroscopía de fuerza obtenidas mediante AFM y obtener, a partir de ellas, propiedades viscoelásticas de materiales. Esta carencia impide que se puedan obtener de forma rápida mapas de la topografía y de las propiedades nanomecánicas de muestras blandas limitando sus aplicaciones en campos, como por ejemplo, el de la biomedicina.

Solución propuesta
En la actualidad no existen métodos de aprendizaje automático que permitan procesar las curvas de espectroscopía de fuerza obtenidas mediante AFM y obtener, a partir de ellas, propiedades viscoelásticas de materiales. Esta carencia impide que se puedan obtener de forma rápida mapas de la topografía y de las propiedades nanomecánicas de muestras blandas limitando sus aplicaciones en campos, como por ejemplo, el de la biomedicina.

Ventajas competitivas
  • Permite calcular con precisión diversas propiedades mecánicas y nanomecánicas, tales como el módulo de Young, el módulo de compresibilidad o el coeficiente de fluidez ya que suprime errores asociados a la no linealidad de la señal de desplazamiento.
  • Permite aumentar hasta 50 veces la velocidad de análisis de muestras blandas mediante AFM