運用機器學習,牛津大學新 COVID-19 試劑不到 5 分鐘驗出結果

作者 | 發布日期 2020 年 10 月 20 日 7:45 | 分類 AI 人工智慧 , 生物科技 , 醫療科技 Telegram share ! follow us in feedly


牛津大學物理系科學家開發了一種新型的 COVID-19 試劑,可以直接對病人檢體進行檢測,採用可以協助迴避試劑供應限制問題,並在檢測實際病毒粒子,而不是抗體或病毒存在的其他跡象(不一定與活躍、傳染性病例有關)時,也能提供好處的機器學習方法。

牛津大學研究人員開發的試劑在速度方面也具有明顯的優勢,可在 5 分鐘之內驗出結果,而無需任何檢體製備(Sample Preparation)作業。這意味著它可能是釋放大規模檢測潛力的技術之一,該技術不論對當前 COVID-19 大流行的控管,抑或對幫助我們因應潛在未來全球病毒爆發的掌握來說,都是至關重要的必需品。牛津大學的方法實際上也精心設計地做到這點,因為可以相對容易地配置它來檢測多種病毒威脅。

透過使用螢光 DNA 短鏈做為標記,再將病人檢體中發現的任何病毒粒子標記起來,使得該技術得以讓這一切成行。顯微鏡顯示了檢體和現存被標記病毒的顯像,接著再由使用該團隊開發之演算法分析功能的機器學習軟體來接管,以便自動識別病毒,該機器學習軟體並且會運用每個標記所發出螢光的差異性(因其不同實體表面組成、尺寸及個別化學成份所導致)來識別病毒。

根據研究人員指出,這項技術(包括檢體採集設備、顯微成像儀、螢光插入工具以及運算能力)可以微型化到能在幾乎任何地方(包括企業、音樂表演場所、機場等)使用的程度。其現在的重點是創立一家透過將所有零組件整合在一起的方式來實現該裝置商業化目標的衍生創業(Spinout)公司。

大學研究人員期望能夠建立這家公司,並在明年初開始產品開發,並且有可能在 6 個月後獲得裝置用途的批准並準備配送作業。開發新診斷裝置的時程表通常很緊迫,但是面對這波大流行,時程表已發生了很大的變化,而且這樣的狀況會持續下去,因為我們不太可能看到這類裝置與需求會在不久的將來完全消失不見。

(首圖來源:Wikipedia