Science子刊：新病毒检测技术利用智能手机摄像头检测多种病毒感染
来源：本站原创 2020-12-17 20:49
2020年12月17日讯/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自美国哈佛医学院的研究人员开发出一种基于智能手机的新型病毒感染诊断技术，该技术使用深度学习算法来鉴定金属纳米颗粒标记的样本中的病毒，无需熟练的实验室工作人员和昂贵的设备，就能快速检测病毒。相关研究结果发表在2020年12月16日的Science Advances期刊上，论文标题为“Viru
2020年12月17日讯/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自美国哈佛医学院的研究人员开发出一种基于智能手机的新型病毒感染诊断技术，该技术使用深度学习算法来鉴定金属纳米颗粒标记的样本中的病毒，无需熟练的实验室工作人员和昂贵的设备，就能快速检测病毒。相关研究结果发表在2020年12月16日的Science Advances期刊上，论文标题为“Virus detection using nanoparticles and deep neural network–enabled smartphone system”。
利用这种诊断技术，这些作者在134份患者样本中正确识别了临床相关浓度的寨卡病毒、乙型肝炎病毒（HBV）和丙型肝炎病毒（HCV），灵敏度为98.97%。
手机用户在全球范围内不断增加，包括撒哈拉以南非洲地区受感染疫情严重影响的人群。鉴于广泛使用的手机也拥有强大的新计算能力和内置的传感器，科学家们认为手机是一种很有前途的工具，可以帮助管理全世界的传染病。
为了利用智能手机的病毒检测潜力，这些作者开发了一种流程：样本被加载到微芯片上，并用铂纳米探针标记，之后在微芯片上加入过氧化氢溶液，与铂纳米探针复合物反应并形成气泡。这种气泡信号是用智能手机系统检测到的，该智能手机系统带有一种经过训练的深度学习算法，可对气泡进行成像和分析，以确定样本的病毒含量。
这些作者使用22份掺有HBV的血清样本、60份掺有寨卡病毒的血液样本、27份受到HCV感染的患者血浆或血清样本和25份受到寨卡病毒感染的患者血清样本来测试这种纳米颗粒支持的智能手机系统。
每份病毒样本都使用这种经过改良的微芯片进行测试，以检测一种特定的靶病毒。后续分析表明，该系统能准确鉴定出所有HCV感染样本，另外，在掺有寨卡病毒的样本中出现1例假阳性和1例假阴性，在掺有HBV的样本中出现2例假阳性。
这些作者总结说，该病毒检测系统可用于检测多种感染，并可适用于多种不同的智能手机型号。（生物谷 Bioon.com）
参考资料：
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
支持卷积神经网络-纳米颗粒的智能手机用于病毒检测的三维示意图，图片来自Science Advances, 2020, doi:10.1126/sciadv.abd5354。
利用这种诊断技术，这些作者在134份患者样本中正确识别了临床相关浓度的寨卡病毒、乙型肝炎病毒（HBV）和丙型肝炎病毒（HCV），灵敏度为98.97%。
手机用户在全球范围内不断增加，包括撒哈拉以南非洲地区受感染疫情严重影响的人群。鉴于广泛使用的手机也拥有强大的新计算能力和内置的传感器，科学家们认为手机是一种很有前途的工具，可以帮助管理全世界的传染病。
为了利用智能手机的病毒检测潜力，这些作者开发了一种流程：样本被加载到微芯片上，并用铂纳米探针标记，之后在微芯片上加入过氧化氢溶液，与铂纳米探针复合物反应并形成气泡。这种气泡信号是用智能手机系统检测到的，该智能手机系统带有一种经过训练的深度学习算法，可对气泡进行成像和分析，以确定样本的病毒含量。
这些作者使用22份掺有HBV的血清样本、60份掺有寨卡病毒的血液样本、27份受到HCV感染的患者血浆或血清样本和25份受到寨卡病毒感染的患者血清样本来测试这种纳米颗粒支持的智能手机系统。
每份病毒样本都使用这种经过改良的微芯片进行测试，以检测一种特定的靶病毒。后续分析表明，该系统能准确鉴定出所有HCV感染样本，另外，在掺有寨卡病毒的样本中出现1例假阳性和1例假阴性，在掺有HBV的样本中出现2例假阳性。
这些作者总结说，该病毒检测系统可用于检测多种感染，并可适用于多种不同的智能手机型号。（生物谷 Bioon.com）
参考资料：
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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