В России создали «Splat Диагностика» — домашний тест на кариес со сканом смартфоном

Набор из пробирки, тест-полосок и приложения Splatforma проверяет слюну по пяти показателям. Изделие получило заключения Росздравнадзора, но в продажу пока не поступило.

В России разработали медицинское изделие «Splat Диагностика» для проверки зубов и дёсен дома. Его создала компания Splat Global, которая производит средства для гигиены полости рта. По словам директора стратегических проектов Дмитрия Голикова, цель — дать пользователю точный диагноз вместо самостоятельного поиска информации в интернете. Сама компания называет продукт первым в мире такого рода.

Набор включает пробирку для слюны, пипетки и тест-полоски. Слюну наносят на полоску и сканируют смартфоном в приложении Splatforma, которое доступно в Google Play и AppStore. Приложение расшифровывает результат и даёт персональные рекомендации по уходу. При плохих результатах оно направляет к врачу.

Приложение оценивает пять показателей в трёх зонах: гигиене, воспалении и риске кариеса. Общий белок показывает уровень гигиены. Лейкоциты — маркер воспаления, гемоглобин — признак кровоточивости дёсен. pH отражает риск деминерализации и кариеса, общая жёсткость (ионы кальция и магния) — минеральный баланс слюны. По словам разработчиков, точность диагностики составляет 92–96%.

Приложение также определяет оттенок эмали по фотографии по шкале Vita Bleachedguide и предлагает рекомендации по отбеливанию. Сканер состава позволяет сфотографировать зубную пасту или другое средство и получить расшифровку ингредиентов и их назначение.

Комплект продаётся в двух вариантах: с одним тестом за 900 руб. и с тремя тестами за 2,26 тыс. руб. Второй вариант рассчитан на врачей: они проводят тестирование пациента и выдают полоски для повторных тестов. Изделие вместе с приложением уже получило заключения Росздравнадзора, но в продажу пока не поступило.

Разработка заняла пять лет. Проектная команда сформировалась в 2020–2021 годах, тогда же началась проверка гипотез. Три года шли научно-исследовательские и конструкторские работы: отбирали биомаркеры, делали прототипы, определяли норму и патологию. Специалистов из разных областей компания привлекала на аутсорсинг. В первом клиническом исследовании проверяли, подходит ли для слюны методика «сухой химии»; затем оставили пять анализов, наиболее связанных с полостью рта.

Во втором клиническом исследовании испытуемых разделили на группу кариеса и группу воспаления. У людей с кариесом чувствительность составила 74%, специфичность — 94%. У людей с воспалением — 85% и 81% соответственно. Готовых референсных диапазонов для слюны не существовало, их получали в собственных клинических исследованиях, на это ушёл первый год разработки. Для слюны установили диапазоны: лейкоциты 0–3 тыс. лкц/мкл, эритроциты 0–2 тыс. эрц/мкл, белок 0–15 г/л. В крови те же показатели тестируют в диапазонах 4–9 тыс. лкц/мкл, 3–5 млн эрц/мкл и 60–80 г/л. По словам Голикова, слюна гораздо более изменчива, чем кровь: её состав сильно меняется от еды, времени суток и возраста.

Над тест-полосками работал научно-образовательный центр биометрической инженерии Национального исследовательского технологического университета «МИСИС» (НИТУ МИСИС). Центр провёл реверс-инжиниринг существующих полосок: изучал микроструктуру сканирующей электронной микроскопией с энергодисперсионной рентгеновской спектроскопией и химическую структуру полимеров рамановской спектроскопией. Затем разработали новые химические рецептуры индикаторов. Сначала работали с «мокрой химией» в растворах, затем перешли на «сухую химию». Полоски сделали сначала с двумя индикаторами, затем с четырьмя и пятью.

Самой сложной оказалась фотометрия смартфоном: готовых аналогов не было, а камера телефона изначально не создавалась для точных измерений. По словам компании, приложение анализирует спектр отражённого света по трём RGB-координатам, а не «цвет» в бытовом смысле. В 3D-моделировании калибровочных кривых участвовал МФТИ. Собственные алгоритмы научили приложение распознавать полоску при разном освещении, угле и модели устройства. Голиков отмечает, что развитие камер и ИИ-алгоритмов обработки изображений позволяет получить достаточно точные измерения спектра. Выделять RGB-сигналы из фото помог AIRI — научно-исследовательский институт искусственного интеллекта.

В 2025 году выстроили производственную схему и начали серьёзный выпуск. Испытания и регистрация в Росздравнадзоре в качестве медицинского изделия заняли около года.

По словам гендиректора Splat Global Евгения Демина, общие инвестиции в разработку составили 320 млн руб. Ещё 100 млн руб. пойдут на развёртывание продукта, и общий объём инвестиций составит 420–450 млн руб.

CNews: главное