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截止目前,全球累计确诊新冠肺炎超过2258万例,死亡超78万例。
事实并没有像我们期待的那样,夏天的高温也无法阻止疫情蔓延。
尽管国内疫情在严格的防疫政策下逐渐好转,国内人民生活步入正轨,但放眼全球,我们仍然要面对肆意顽固的病毒,出门带上口罩,必要时做核酸检测。
最煎熬的,是等待检测结果的时间。一般而言,核酸检测的过程,少则5、6小时,多则几天。为什么这一过程需要如此长的周期呢?利用光谱检测新冠病毒的方法会更好吗?
核酸检测样本超过72小时就几乎没用
当下的新冠病毒核酸检测主要采用聚合酶链反应检测(PCR)方法。这一方法需要先采取咽拭子样本,然后送到检验医学中心,医务人员依次在试剂准备区接受患者样本,在样本准备区对样本的核酸进行提取,在扩增区扩增复制核酸样本,最后在扩增产物分析区分析样本内核酸能否与标准样本配对,并通过仪器检测结果是否呈阳性。
正是物流和处理步骤的繁杂,致使被检测者从开始检测到拿到检测结果间隔时间较长,这也就意味着,患者在等待结果的这段时间,面临更多感染或被感染的风险。
根据美国中文网的报道,最近CNBC与全球数据和调查公司Dynata合作进行的一项调查显示,将近40%的美国人不得不等待三天以上才能收到新冠病毒检测结果。哈佛大学卫生学教授阿希什·贾哈博士表示,如果检测需要48小时以上,就会失去对被检测者密切接触人的行为追踪,如果时长超过72小时,测试几乎没有用了。
尽管PCR检测方法灵敏度高,在低病毒浓度时就能检测出结果,但是其高成本与长周期的缺点则需要其他检测方法来弥补。
基于光谱传感器,检测时间缩短至15分钟
科学的想象力无限,艾迈斯半导体将光谱传感技术应用到COVID-19检测中,弥补目前PCR检测方法的缺点,可将检测时间缩短至15分钟。
如何将光谱传感器应用COVID-19中?艾迈斯半导体全球先进光学传感器部门的执行副总裁兼总经理Jennifer Zhao介绍,将传统的侧向层析检测(LFT)同专有的光谱传感技术相结合,就能得到专用于检测COVID-19的数字化LFT。
LFT侧向层析技术并不是一项新的技术,该技术是20世纪90年代在单克隆抗体技术、胶体金免疫层析技术和新材料技术上发展起来的一项新型体外诊断技术。它是以微孔滤膜为载体,将特异性抗原或抗体固定在微孔滤膜上,待测样品通过侧向移动和过滤过程中的显色反应,达到自动分离和鉴别的目的。
侧向层析技术在医学检测、食品质量检测、环境检测、农业和畜牧业等领域都有广泛的应用,大多数验孕棒就应用到该技术。具有快速、经济高效的优点,但传统的侧向层析技术是通过肉眼观察读出结果,测试结果不可量化,且灵敏度和准确度同台式实验室测试相比相差较大。
基于艾迈斯半导体光谱传感器的数字化LFT,灵敏度是人眼识别的10倍。此外,该款LFT检测设备还具有特异性和连接性。其特异性体现在通过组合光谱读出器和适当的生物化学法,选定特定病毒;连接性体现在通过蓝牙模块和获得医学认证的云设备,对全球定量数据进行云采集。
根据艾迈斯的介绍,数字化LFT中用到的光谱解析读出器是产品型号为AS7341L多频道光谱传感器,该传感器共有包括8个涵盖可见光波段的通道、1个涵盖近红外的通道和1个涵盖全光电二极管感光通道,可以实现远超过人眼识别范围的高精度颜色测量。将读出器置于双线LFT试纸上,借助两个LED进行反射至读出器上,完成对抗体的检测。
因为检测抗原时的C反应蛋白(CRP、炎症标记物)含量低至10pg/ml,所以需要借助UV LED增加检测灵敏度。Jennifer表示,这一款光谱解析读出器在其他领域已经量产且非常成熟,所以非常有信心将其用到COVID-19 LFT测试上。另外,数字化LFT检测COVID-19的准确程度在80%-90%,尽管暂时没有达到台式实验室约90%的准确率,但是符合检测规则标准。
目前,艾迈斯半导体与Senova、Healthcare达成合作,预计在今年9月前提供这款经过医疗产品CE认证的一次性专业检测套件的产量,后续进一步开发提供家用认证设备。
光谱传感器,不止检测COVID-19
近日,我国新冠疫苗研发取得新进展,国药集团董事长刘敬桢表示,国际临床三期试验技术后,灭活疫苗就可以进入审批环节,预计今年12月底能够上市,年产量将超2亿剂。新冠疫苗量产后,基于光谱传感器的数字化LFT还有用武之地吗?
尽管COVID-19催生了基于光谱传感器的数字化LFT,但这项技术创新并不局限于检测COVID-19。近期来看,抗体LFT检测可以用于注射疫苗后的抗体检测,帮助使用者确定是否需要再次注射疫苗,长期来看,该项技术也可以检测除了COVID-19之外的病毒或细菌,通过采用与不同的蛋白酶结合并产生光学上的变化,就能检测甲肝、乙肝等其他疾病。
不过,数字化LFT才刚刚起步,艾迈斯半导体推出的应用于检测COVID-19的光谱传感器是一个很好的推动者,当然,也需要更多企业的加入。在LFT数据流方面,也需要更多的云厂商提供支持,实现疫情监控提供共享数据,助力医疗建设。
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