傳感器材料可以放置在任何類型的表面上，從門把手和建筑物入口到口罩和紡織品。圖片來源：Kam Sang Kwok 和 Aishwarya Pantula/約翰霍普金斯大學

約翰霍普金斯大學開發(fā)的一種 COVID-19 傳感器可以通過增加在大流行期間讓許多人感到沮喪的過程的準確性和速度來改變病菌測試。

在今天發(fā)表在Nano Letters上的一項新研究中，研究人員描述了這種新傳感器，它不需要樣品制備和操作員專業(yè)知識，與現(xiàn)有測試方法相比具有強大的優(yōu)勢，特別是對于人群范圍的測試。

“這項技術就像在我們的設備上滴一滴唾液并得到陰性或陽性結果一樣簡單，”機械工程副教授 Ishan Barman 和化學和生物分子工程教授 David Gracias 說，是該研究的作者�！瓣P鍵的新穎之處在于這是一種無標記技術，這意味著不需要額外的化學修飾，如分子標記或抗體功能化。這意味著傳感器可以用于可穿戴設備。”

Barman 說，這項尚未在市場上銷售的新技術解決了兩種廣泛使用的 COVID-19 測試類型的局限性：PCR 和快速測試。

PCR 測試非常準確，但需要復雜的樣品制備，在實驗室中處理結果需要數(shù)小時甚至數(shù)天。另一方面，尋找抗原存在的快速檢測在檢測早期感染和無癥狀病例方面不太成功，并且可能導致錯誤的結果。

該傳感器幾乎與 PCR 測試一樣敏感，并且與快速抗原測試一樣方便。在初始測試期間，該傳感器在檢測唾液樣本中的 SARS-COV-2 方面表現(xiàn)出 92% 的準確度——與 PCR 測試相當。該傳感器在快速確定其他病菌的存在方面也非常成功，包括 H1N1 和寨卡病菌。

該傳感器基于大面積納米壓印光刻、表面增強拉曼光譜 (SERS) 和機器學習。它可用于一次性芯片形式或剛性或柔性表面的大規(guī)模測試。

該方法的關鍵是 Gracias 實驗室開發(fā)的大面積、柔性場增強金屬絕緣體天線 (FEMIA) 陣列。唾液樣本被放置在材料上并使用表面增強拉曼光譜進行分析，該光譜使用激光來檢查被檢查樣本的分子如何振動。由于納米結構的 FEMIA 顯著增強了病菌的拉曼信號，因此該系統(tǒng)可以快速檢測病菌的存在，即使樣本中僅存在少量痕跡。該系統(tǒng)的另一項重大創(chuàng)新是使用先進的機器學習算法來檢測光譜數(shù)據(jù)中非常微妙的特征，從而使研究人員能夠查明病菌的存在和濃度。

Ishan Barman（左）和 David Gracias 觀察由拉曼顯微鏡測量的光譜特征，前景是機器學習算法發(fā)現(xiàn)的。學分：威爾柯克/約翰霍普金斯大學

“無標簽光學檢測與機器學習相結合，使我們能夠擁有一個平臺，可以測試各種病菌，具有更高的靈敏度和選擇性，并且周轉速度非常快，”主要作者 Debadrita Paria 說，他曾在該研究為機械工程博士后。

傳感器材料可以放置在任何類型的表面上，從門把手和建筑物入口到口罩和紡織品。

“使用先進的納米壓印制造和轉移印刷，我們已經實現(xiàn)了剛性和柔性 COVID 傳感器基板的高精度、可調諧和可擴展的納米制造，這對于未來實施不僅在基于芯片的生物傳感器上而且在可穿戴設備上都很重要，”說格拉西亞斯。

他說，該傳感器可能會與手持測試設備集成，以便在機場或體育場等擁擠的地方進行快速篩查。

“我們的平臺超越了當前的 COVID-19 大流行，”巴曼說�！拔覀兛梢詫⑵溆糜卺槍Σ煌�病菌的廣泛測試，例如，區(qū)分 SARS-CoV-2 和 H1N1 甚至變體。這是當前快速測試無法輕易解決的主要問題�！�

該團隊繼續(xù)努力進一步開發(fā)和測試患者樣本的技術。Johns Hopkins Technology Ventures 已為其相關的知識產權申請了專利，該團隊正在尋求許可和商業(yè)化機會。

作者包括：Kam Sang (Mark) Kwok，化學和生物分子工程專業(yè)的研究生；Piyush Raj，研究生；和機械工程博士后鄭鵬。