运用机器学习,牛津大学新COVID-19试剂不到5分钟验出结果

牛津大学物理系科学家开发了一种新型的COVID-19试剂,可以直接对病人检体进行检测,采用可以协助回避试剂供应限制问题,并在检测实际病毒粒子,而不是抗体或病毒存在的其他迹象(不一定与活跃、传染性病例有关)时,也能提供好处的机器学习方法。

牛津大学研究人员开发的试剂在速度方面也具有明显的优势,可在5分钟之内验出结果,而无需任何检体制备(Sample Preparation)作业。这意味着它可能是释放大规模检测潜力的技术之一,该技术不论对当前COVID-19大流行的管控,抑或对帮助我们因应潜在未来全球病毒爆发的掌握来说,都是至关重要的必需品。牛津大学的方法实际上也精心设计地做到这点,因为可以相对容易地配置它来检测多种病毒威胁。

通过使用荧光DNA短链作为标记,再将病人检体中发现的任何病毒粒子标记起来,使得该技术得以让这一切成行。显微镜显示了检体和现存被标记病毒的显像,接着再由使用该团队开发之算法分析功能的机器学习软件来接管,以便自动识别病毒,该机器学习软件并且会运用每个标记所发出荧光的差异性(因其不同实体表面组成、尺寸及个别化学成分所导致)来识别病毒。

根据研究人员指出,这项技术(包括检体采集设备、显微成像仪、荧光插入工具以及运算能力)可以微型化到能在几乎任何地方(包括企业、音乐表演场所、机场等)使用的程度。其现在的重点是创立一家通过将所有零部件集成在一起的方式来实现该设备商业化目标的衍生创业(Spinout)公司。

大学研究人员期望能够创建这家公司,并在明年初开始产品开发,并且有可能在6个月后获得设备用途的批准并准备配送作业。开发新诊断设备的进程表通常很紧迫,但是面对这波大流行,进程表已发生了很大的变化,而且这样的状况会持续下去,因为我们不太可能看到这类设备与需求会在不久的将来完全消失不见。

(首图来源:Wikipedia)