基于牛津机器学习的COVID-19检测技术可在5分钟内提供结果

2020年10月16日 08:11 次阅读 稿源:cnBeta.COM 条评论

据外媒报道,在牛津大学物理系工作的科学家开发了一种新型的COVID-19检测技术,可以直接在从患者身上采集的样本中高精度地检测SARS-CoV-2,其使用基于机器学习的方法,可以帮助避开测试供应的限制,而且在检测实际的病毒颗粒时也具有优势,而不是抗体或其他病毒存在的迹象,这些迹象不一定与活动的、可传播的病例相关。

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牛津大学研究人员创建的检测技术还在速度方面提供了显著的优势,可以在五分钟内提供结果,无需任何样品准备。这意味着它可能是解锁大规模检测的技术之一--这不仅是掌握当前COVID-19大流行的关键需求,也是帮助人们应对未来潜在的全球病毒爆发的关键需求。牛津大学的方法实际上也是为此精心设计的,因为它有可能被相对容易地配置来检测一些病毒威胁。

使这一切成为可能的技术是通过使用短的荧光DNA链作为标记,对患者采集的样本中发现的任何病毒颗粒进行标记。显微镜会对样本和存在的标记病毒进行成像,然后机器学习软件“接手”,利用团队开发的算法分析,利用每种病毒因物理表面构成、大小和个体化学成分不同而产生的差异,自动识别病毒。

据研究人员介绍,这项包括样品采集设备、显微成像仪和荧光插入工具以及计算能力的技术,可以小型化到几乎可以在任何地方使用,包括“企业、音乐场所、机场 ”等。现在的重点是创建一家分拆公司,目的是以将所有组件整合在一起的形式将该设备商业化。

研究人员预计能够组建公司,并在明年年初开始产品研发,有可能在半年后设备获批使用,并准备上市。

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