不用“捅喉咙”“戳鼻孔”,也不用等待24小时,只需在小袋子里呼气30秒,就可以在5—10分钟内得到新冠检测结果——凭借中国科学家的努力,这样的技术已经不是梦想。
近日在线发表于国际学术刊物《呼吸研究杂志》的一篇论文表明,北京大学环境学院要茂盛教授团队与北京市朝阳区疾病预防与控制中心等团队合作,集成呼出气采样、气相色谱-离子迁移谱检测和机器学习模型,研发出了新冠感染的无创呼出气挥发性有机物组合指纹筛查系统,该系统已经申请了国家发明专利。
要茂盛向科技日报记者解释了该技术背后的原理:由于能量消耗方式的变化,新冠感染者呼出气体的化学成分会出现不同。实验表明,新冠患者和其他呼吸系统疾病患者呼出气中丙醇水平相比健康受试者显著升高,而新冠患者呼出气中丙酮水平相比其他呼吸系统感染患者和健康受试者显著降低。研究团队结合不同对照组的呼出气样品及其背景环境空气进行分析,识别出了12种关键内源性VOCs(挥发性有机物)标志物。这些标志物就是筛查识别新冠感染者独一无二的“指纹”,使其区别于健康人以及其他呼吸系统疾病的患者。
检测中无需任何检测试剂,被试者使用一次性呼吸袋,只要呼气30秒便可完成样品采集。获得呼出气样本后,系统结合支持向量、梯度加速和随机森林三种机器学习算法对12种关键VOCs标志物进行建模,最快能在5—10分钟内实现新冠患者快速筛查。基于现有数据模型,检测的特异性和灵敏度达到了95%以上。相比核酸检测,这种方法不仅简便省时,还十分经济。
“实验已经证明这种方法有效。检测不但快,而且足够灵敏。”要茂盛介绍说,“从实验到临床,需要的是更多的样本量。”此前参与研究的包括74例新冠患者,30例非新冠呼吸系统感染患者,以及87位医务工作人员和健康受试者。目前,新冠感染的无创呼出气筛查系统正计划扩大样本量,开展进一步优化与测试,以实现推广应用。
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