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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(jù)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(fā)了一種基于表面增強拉曼光譜（SERS）與機器學習相結(jié)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(yè)化。相關研究成果以論文形式發(fā)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(xiàn)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?qū)蝹€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(fā)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(jié)構(gòu)上的生物樣品產(chǎn)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(jié)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(jié)構(gòu)可以放大拉曼散射信號，但病毒轉(zhuǎn)運介質(zhì)（如唾液、鼻拭子或用于培養(yǎng)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(tǒng)的另一項重大創(chuàng)新是使用機器學習進行進一步分析，實現(xiàn)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(jié)果，準確率為 90%以上，等待時間約為 25 分鐘。

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(zhuǎn)移印刷（Transfer Printing）技術，可以在剛性和柔性基板上實現(xiàn)高精度、可調(diào)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(fā)成手持設備或可穿戴設備，廣泛應用于醫(yī)院、機場和學校等人流密集的地點。