Science子刊:新病毒檢測技術利用智慧型手機攝像頭檢測多種病毒感染

2020-12-21 生物谷

2020年12月17日訊/

生物谷

BIOON/---在一項新的研究中，來自美國哈佛醫學院的研究人員開發出一種基於智慧型手機的新型病毒感染

診斷

技術，該技術使用深度學習算法來鑑定金屬

納米

顆粒標記的樣本中的病毒，無需熟練的實驗室工作人員和昂貴的設備，就能快速檢測病毒。相關研究結果發表在2020年12月16日的Science Advances期刊上，論文標題為「Virus detection using nanoparticles and deep neural network–enabled smartphone system」。

支持卷積神經網絡-納米顆粒的智慧型手機用於病毒檢測的三維示意圖，圖片來自Science Advances, 2020, doi:10.1126/sciadv.abd5354。

利用這種

診斷

技術，這些作者在134份患者樣本中正確識別了臨床相關濃度的寨卡病毒、B型肝炎病毒（HBV）和C型肝炎病毒（HCV），靈敏度為98.97%。

手機用戶在全球範圍內不斷增加，包括撒哈拉以南非洲地區受感染疫情嚴重影響的人群。鑑於廣泛使用的手機也擁有強大的新計算能力和內置的傳感器，科學家們認為手機是一種很有前途的工具，可以幫助管理全世界的傳染病。

為了利用智慧型手機的病毒檢測潛力，這些作者開發了一種流程：樣本被加載到微晶片上，並用鉑

納米

探針標記，之後在微晶片上加入過氧化氫溶液，與鉑

納米

探針複合物反應並形成氣泡。這種氣泡信號是用智慧型手機系統檢測到的，該智慧型手機系統帶有一種經過訓練的深度學習算法，可對氣泡進行成像和分析，以確定樣本的病毒含量。

這些作者使用22份摻有HBV的血清樣本、60份摻有寨卡病毒的血液樣本、27份受到HCV感染的患者血漿或血清樣本和25份受到寨卡病毒感染的患者血清樣本來測試這種納米顆粒支持的智慧型手機系統。

每份病毒樣本都使用這種經過改良的微晶片進行測試，以檢測一種特定的靶病毒。後續分析表明，該系統能準確鑑定出所有HCV感染樣本，另外，在摻有寨卡病毒的樣本中出現1例假陽性和1例假陰性，在摻有HBV的樣本中出現2例假陽性。

這些作者總結說，該病毒檢測系統可用於檢測多種感染，並可適用於多種不同的智慧型手機型號。（生物谷 Bioon.com）

參考資料：1.Mohamed S. Draz et al. Virus detection using nanoparticles and deep neural network–enabled smartphone system. Science Advances, 2020, doi:10.1126/sciadv.abd5354.

2.New viral detection technique uses smartphone camera to diagnose various infections
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-12/aaft-nvd121420.php

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