支持CNN納米顆粒的智慧型手機用於病毒檢測的三維示意圖。檢測過程包括三個主要步驟。
(A)使用Pt-納米探針進行病毒捕獲和標記。將樣品裝入用針對病毒包膜蛋白的mAb修飾的微晶片中,孵育20分鐘以捕獲目標病毒。然後在20分鐘內用Pt-納米探針標記捕獲的病毒顆粒。晶片上病毒捕獲和標記的每個步驟之後是使用10 mM磷酸鹽緩衝液(pH 7.4)的洗滌步驟
(B)將包含過氧化氫(H2O2)的催化劑溶液添加到晶片中,並孵育10分鐘。在捕獲的病毒的存在下,由於PtNP與H2O2接觸的催化活性,形成了Pt-納米探針複合氣泡(氧)。比例尺是根據微晶片尺寸設置的。
(C)使用啟用了CNN納米顆粒的智慧型手機(NES)檢測晶片上的氣泡信號。
哈佛醫學院布萊根婦女醫院的一組研究人員已經開發出一種使用智慧型手機攝像頭測試病毒感染的方法。該小組在《科學進展》雜誌上發表的論文中描述了他們的系統,該系統還涉及使用外部催化微晶片設備和使用受過訓練的深度學習算法的智慧型手機系統。
在今年大部分時間裡,流感大流行已席捲全球,科學家們一直在尋找減緩下一流行病傳播的方法。在這項新工作中,麻薩諸塞州的團隊開發了一種基於智慧型手機的系統,非醫療人員可以使用該系統來測試各種病毒感染。
該系統由智慧型手機,外部催化微晶片設備和軟體組成。將體液樣品放入催化微晶片設備上的通道中,然後將其浸入少量過氧化氫。產生的反應導致氣泡的形成。氣泡部分地基於液體樣品中的病毒以獨特的方式發展。用戶指出他們的智慧型手機冒泡樣本的相機,並啟動深度學習算法,該算法已受過訓練,可以識別模式,從而識別病毒的存在。整個過程大約需要50分鐘。到目前為止,研究人員已經告訴他們的系統只能識別三種病毒,寨卡病毒以及乙型和C型肝炎。但是測試表明,該系統的準確性為99%。他們指出,與其他解決方案相比,他們的系統更具便攜性和成本效益。
研究人員建議,如果需要的話,可以快速訓練他們的系統識別新病毒,並且催化微晶片設備可以在將來發送到熱點地區。研究人員認為,這種技術如果被廣泛使用,可能有助於阻止未來的大流行。研究人員還指出,該系統可在缺乏測試實驗室的易感染區域(例如第三世界國家)立即使用。
Mohamed S. Draz et al. Virus detection using nanoparticles and deep neural network–enabled smartphone system, Science Advances (2020). DOI: 10.1126/sciadv.abd5354
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