«Моя квартира пытается меня убить». Учёные наконец-то придумали гаджет, который чует «дыхание» чёрной плесени

Плесень в квартире часто обнаруживается слишком поздно — когда уже появились запах, пятна на стенах и проблемы со здоровьем, а поиск источника превращается в отдельный квест. Команда учёных предложила более быстрый способ проверки воздуха в помещении: устройство с «электронным носом», которое не только фиксирует наличие плесени, но и распознаёт её тип.

Разработка основана на активируемых ультрафиолетом нанопроводах и чувствительном слое, который реагирует на газы, выделяемые грибками. Плесень выбрасывает в воздух так называемые микробные летучие органические соединения, и прибор оценивает их концентрацию по небольшим изменениям электрического сопротивления. Затем алгоритм линейного дискриминантного анализа разделяет сигналы по группам признаков и помогает отличать разные виды.

В лабораторных испытаниях устройство с точностью выше 98% различало два распространённых «жильца» сырых помещений — Stachybotrys chartarum, известную как чёрная плесень, и Chaetomium globosum. Такой результат связан с тем, что эти виды выделяют разные наборы соединений: у Stachybotrys chartarum чаще встречаются анизол, 3-октанон и ряд спиртов, а у Chaetomium globosum — 3-октанон, 2-пентанон, 1-гексанол и другие вторичные метаболиты, включая хетоглобозины и азафилоны. Улучшенные варианты анализа позволили ещё точнее «узнавать» образцы по их химическому профилю.

Авторы работы подчёркивают, что подход может оказаться дешевле и быстрее привычных методов. Традиционная проверка обычно требует отбора проб и лабораторного выращивания культур, на что уходит от трёх до семи дней, либо привлечения специально обученных собак, которые, несмотря на эффективность, не умеют различать типы плесени и требуют дорогостоящей подготовки.

При этом перенос технологии из лаборатории в обычные квартиры может столкнуться с помехами — в реальном доме много посторонних запахов и испарений от стройматериалов и бытовой химии, которые способны исказить картину. Также предполагается, что в перспективе «электронный нос» получится обучить распознавать и другие распространённые грибки, например Penicillium, но для этого нужны дополнительные проверки и оценка точности с использованием датчиков и нейросетей.