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四川這家醫院發現無接觸式檢測新冠病毒新方式 最快可3秒出結果
2月中旬，SCI專業期刊《Journal of Raman Spectroscopy》刊發上線了四川省腫瘤醫院、四川省放射腫瘤重點實驗室醫工團隊的論文，以“拉曼光譜”和“人工智能”結合，首次探索區別于傳統新冠病毒核酸檢測、抗體檢查方式以外的第三種無接觸式檢測方式。
該方法對新冠患者檢測準確率達93%，能夠在3秒左右獲得結果，可作為新冠病毒核酸檢測方法的補充，具有速度快、成本低、可操作性強等特點，為全球抗疫相關專業人士提供了新的思路。
探索“無接觸式”新冠病毒快速篩查技術
探索更高效的方式——
“無接觸式”檢測新冠病毒
“在2020年疫情爆發之初，基于當時的檢測技術，面對未知病毒，快速、準確、高效地檢測存在一定困難。”四川省放射腫瘤重點實驗室研究人員尹剛解釋說，新冠肺炎屬于具有巨大篩查需求的傳染性疾病，疫情初期作為新冠篩查的核酸檢測技術尚不完善，且存在樣本需要暴露、成本較高的情況。四川省腫瘤醫院的醫工研究團隊提出，“能不能探索一種新的更高效的檢測方式？”
團隊正在重點研究的“拉曼光譜分析法”進入大家的視野。
什么是拉曼光譜分析法？
拉曼光譜，是一種散射光譜，因印度科學家C.V.拉曼所發現的拉曼散射效應而得名。拉曼光譜分析技術，則是一種探測分子對光的散射效應的技術，能夠獲取目標區域的分子鍵信息，應用于分子結構研究的一種分析方法。
建立人工智能模型——
對患者血清樣本進行拉曼光譜分析
那么，拉曼光譜分析法，又是如何與人工智能結合的呢？
尹剛解釋說，在獲得成都市科技局科研立項后，實驗室與成都市公共衛生臨床醫療中心合作，基于新冠病毒核酸檢測這一金標準的結果，對血清進行拉曼光譜分析，然后建立人工智能模型。簡單地說，就是讓人工智能模型學習新冠肺炎患者的血清光譜是什么樣的，建立一個數據模型，相當于學習庫。此后，設備就可以對其他采集的血清樣本進行光譜分析，來初篩其是否是新冠肺炎患者。
尹剛說，作為金標準的核酸檢測方法，需要在相應等級的專業實驗室、由專業技術人員進行，要進行滅活、提取核酸、擴增和分析測序，整個流程需要數個小時。
而使用拉曼光譜和人工智能的“合力”，只需要對儲存在凍存管中的少量血清樣本進行光譜分析，無需暴露，且分析時間短，用時僅3秒鐘左右。根據目前的實驗數據樣本量的結果，準確率在93%左右。
“同時，拉曼光譜分析方法，分析對象是血清，只需要在患者做血常規檢查的時候，增加一個步驟就可以完成，而血常規檢查，是絕大多數醫療機構開展的基礎性檢查。”尹剛說，這一優勢體現在可以在醫療機構進行常態化初篩，針對陽性對象，再使用核酸檢測金標準進行確認，可以大大節約成本、提高效率。“可以為疫情大量爆發的國家和地區提供新的思路。”尹剛說。
論文發表意味獲得認可——
將為疾病診斷、篩查提供全新思路
歷時一年，SCI專業期刊《Journal of Raman Spectroscopy》于2月中旬發表了該探索技術的論文，這意味著，這一思路獲得了國際同行的認可。
但這并不意味著此項技術可以立刻應用到臨床。尹剛說，理論研究如果要真正應用到臨床，還需要更大樣本量的測試。
實際上，在目前國內核酸檢測技術的進一步提高、費用降低，新冠肺炎疫情的有效控制，拉曼光譜真正應用到臨床的必要性不大。
但，這是一種思路的進步。
“拉曼光譜分析技術，本身是很成熟的技術，但在醫學領域的應用還有待完善，也是拉曼光譜的重點發展方向。”尹剛說，例如，目前全球可查詢到的相關論文可以發現，拉曼光譜分析技術已經在乙肝、登革熱、阿爾茨海默癥、腫瘤等疾病診斷方面進行探索，拉曼光譜分析的對象，也不止是血清樣本，還可以是唾液、尿液、人體分泌物甚至是活體組織。
探索“無接觸式”新冠病毒快速篩查技術
尹剛說，其所在的實驗室正在致力于研究，利用拉曼光譜技術來進行腫瘤篩查，“比如說，傳統的腫瘤切除手術，判斷是否切緣干凈，需要在手術進行過程中做病理活檢，等待40分鐘才能出結果，而用拉曼光譜分析，可能只要幾秒鐘。”尹剛說。
四川省腫瘤醫院科技部部長、腫瘤預防研究中心主任萬紹平教授說，四川省腫瘤醫院既擁有大量醫學專業技術人員，也擁有電子科技大學腫瘤醫工研究院、放射腫瘤學四川省重點實驗室等科研平臺，還擁有豐富的腫瘤患者 “臨床大數據”。“就專利技術來說，2015年前，我們醫院僅擁有13件專利技術，截至2020年底，增加到321件，平均每6名員工擁有1件專利。”萬紹平說，這些專利技術中，已經有不少進行了專利轉化應用，推廣到臨床。
編輯 于曼歌
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