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基于表面增強拉曼光譜與機器學習相結合的新冠病毒檢測技術

微流控 ? 來源:麥姆斯咨詢 ? 作者:麥姆斯咨詢 ? 2022-05-10 09:26 ? 次閱讀
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目前國際上廣泛采用的新冠病毒(COVID-19)檢測技術多基于聚合酶鏈式反應(PCR)。這種方法需要預先制備的具有病毒特異性抗體的探針,還需要訓練有素的操作人員,在標本采集時需要與患者密切接觸,這增加了疫情傳播的風險。

據麥姆斯咨詢報道,近日,約翰斯·霍普金斯大學(Johns Hopkins University)的研究人員開發了一種基于表面增強拉曼光譜(SERS)與機器學習相結合的新冠病毒檢測技術,并制造出用于檢測病毒的柔性生物傳感器。該傳感器通過納米壓印技術制造,適用于可穿戴設備,有望進行商業化。相關研究成果以論文形式發表在Nano Letters上。

新冠病毒柔性檢測傳感器

該方法的關鍵是大面積、柔性場增強金屬絕緣體天線 (FEMIA) 陣列。將唾液樣本放置在材料上并使用表面增強拉曼光譜進行分析,可以實現對病毒的快速、痕量分析。

拉曼光譜是一種散射光譜,其依賴于光的非彈性散射來量化分子的獨特振動模式,從而能夠對單個病毒成分進行準確的無標記指紋識別,這意味著不需要額外的如分子標記或抗體功能化(Antibody Functionalization)等化學修飾。

然而,自發拉曼散射不能提供檢測低病毒滴度所需的靈敏度。表面增強拉曼光譜可增強由吸附在貴金屬納米結構上的生物樣品產生的微弱拉曼信號,將高分子特異性與近乎單分子的靈敏度相結合,并能夠小批量地對多種病原體濃度進行光譜量化。

需要考慮的重要一點是,盡管添加金屬納米結構可以放大拉曼散射信號,但病毒轉運介質(如唾液、鼻拭子或用于培養病毒的細胞)的相似成分可能會干擾實際的病毒特征。因此,該系統的另一項重大創新是使用機器學習進行進一步分析,實現更強大、更靈敏和更具體的檢測方案,從而克服存在不需要的生物特征的限制,幫助研究人員查明病毒的存在和濃度,并且可以相對快速地提供準確的結果,準確率為 90%以上,等待時間約為 25 分鐘。

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柔性傳感器制備和檢測應用示意圖

其與 PCR 檢測技術準確率相當,并且與快速抗原測試一樣方便。該傳感器在快速確定其他病毒的存在方面也非常成功,包括甲型H1N1流感病毒和寨卡病毒。

另外,該傳感器的制造使用最先進的納米壓印制造(Nanoimprint Fabrication)和轉移印刷(Transfer Printing)技術,可以在剛性和柔性基板上實現高精度、可調諧和可擴展制造,這意味著其最終可以用于可穿戴設備。

研究人員表示,該傳感器尚未上市,但相信在不久的將來,便可以徹底改變病毒檢測領域,并被開發成手持設備或可穿戴設備,廣泛應用于醫院、機場和學校等人流密集的地點。

目前,約翰斯·霍普金斯科技創業公司(Johns Hopkins Technology Ventures)已申請該技術的專利,并計劃將該傳感器商業化。

論文鏈接:

https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.1c04722

審核編輯 :李倩

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原文標題:基于納米壓印技術的柔性生物傳感器,用于新冠病毒檢測

文章出處:【微信號:Micro-Fluidics,微信公眾號:微流控】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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