世界首创的诊断测试技术：五分钟内识别出已知的呼吸道病毒

科学家们开发了一种由人工智能驱动的世界首创的诊断测试，只需一个鼻腔或喉咙拭子，就可以在五分钟内识别出已知的呼吸道病毒。新的诊断测试可以取代目前仅限于检测一种感染的方法（例如COVID-19的侧流检测），或者基于实验室且耗时或快速且不太准确。

新的病毒检测和鉴定方法在ACS Nano上发表的一篇论文中进行了描述，该论文由物理系DPhil学生Nicolas Shiaelis以及物理系的通讯作者Achillefs Kapanidis教授和华威大学的Nicole Robb博士以及牛津大学物理系的客座讲师撰写。

该论文展示了机器学习如何显著提高效率，准确性和时间，不仅可以识别不同类型的病毒，还可以区分菌株。

突破性的测试技术

Nicolas Shiaelis和Robb博士与John Radcliffe医院合作，验证了使用AI软件识别病毒的新方法。突破性的测试技术结合了分子标记、计算机视觉和机器学习，创建了一个通用的诊断成像平台，该平台可以直接查看患者样本，并且可以在几秒钟内识别出存在的病原体——很像面部识别软件，但适用于细菌。

初步研究表明，该测试可以识别患者样本中的COVID-19病毒，进一步的工作确定该测试可用于诊断多种呼吸道感染。

在这项研究中，研究人员首先在约翰拉德克利夫医院的200多个临床样本中用单链DNA标记病毒。使用商用荧光显微镜捕获标记样品的图像，并由定制的机器学习软件处理，该软件经过训练，通过分析其荧光标记来识别特定病毒，每种病毒的显示方式不同，因为它们的表面大小，形状和化学性质不同。

结果表明，该技术能够在五分钟内快速识别不同类型和毒株的呼吸道病毒，包括流感和COVID-19，准确率为>97%。

临床检测

2021年，Nicolas Shiaelis和Robb博士创立了牛津大学衍生的Pictura Bio，现在该公司已获得该技术的许可。Nicolas Shiaelis解释说：“我们在Pictura Bio的目标是通过创建专用的成像仪和一次性墨盒，用于即时检测，将该方法转变为诊断测试，而用户的投入有限。“我们还在扩大模型训练的病毒数量，最终将开始研究呼吸道样本，血液和尿液中的其他病原体，如细菌和真菌。

Robb博士继续说道：“2022/23年冬季的呼吸道感染病例创下了创纪录的新高，增加了寻求医疗帮助的人数。再加上 COVID-19 积压、人员短缺、预算紧张和人口老龄化，使 NHS 及其劳动力面临巨大且不可持续的压力。

快速、经济高效且准确

“我们简化的诊断测试方法比目前可用的任何其他测试都更快、更具成本效益、更准确且面向未来。如果我们想检测一种新病毒，我们需要做的就是重新训练软件来识别它，而不是开发一个全新的测试。我们的研究结果证明了这种方法有可能彻底改变病毒诊断以及我们控制呼吸道疾病传播的能力。

尼古拉斯·希埃利斯总结说：“其他类似COVID的病毒将不可避免地出现。这加强了对更先进的诊断测试技术的需求，以便我们能够减少新病毒对公共卫生和NHS的影响。