3D打印顯微鏡可快速發(fā)現(xiàn)血液中的新冠病毒
時間：2021-08-19 13:15 來源：南極熊 作者：admin 閱讀：次
利用全息技術和深度學習技術的數(shù)字顯微鏡可以在一滴血中檢測到COVID-19。在現(xiàn)場可以在幾分鐘內做出診斷，而不是PCR檢測結果需要幾個小時，有時需要幾天。
該系統(tǒng)使用數(shù)字全息顯微技術，可用于缺乏醫(yī)療設施的地區(qū)，以及實驗室積壓測試的醫(yī)院。賈維迪告訴該研究所，這個項目源于他希望幫助阻止冠狀病毒在非洲、亞洲和其他資源有限的地區(qū)傳播的愿望。他說:“我想找到一種方法，利用一種負擔得起的、便攜的、快速的疾病識別系統(tǒng)，從一滴血液中快速檢測病毒。”
這正是研究人員所開發(fā)的。Javidi說，這臺機器使用了低成本的組件，這些組件很容易獲得，包括一個相機、一個激光二極管、一個物鏡、一個玻璃板和一個CMOS圖像傳感器。顯微鏡的主體可以用3d打印機制作。
測試理論
許多疾病可以改變人的紅細胞。賈瓦迪不是醫(yī)生，他想知道冠狀病毒是否也會如此。他說:“這種特征在納米級上是非常小的，但紅細胞中的變化仍然存在。”他和康涅狄格大學健康中心的醫(yī)生證實了他的理論。研究COVID-19的血液學家報告稱，他們看到了患者血細胞的變化，如血紅蛋白和紅細胞壓積水平顯著降低。此外，Javidi說，在covid陽性患者中也有形態(tài)學改變的報道。他和他的團隊還發(fā)現(xiàn)，最近對COVID-19患者的研究表明，紅細胞的大小和形狀在統(tǒng)計上存在顯著差異，特別是在病毒嚴重的患者中。
賈維迪的研究團隊決定探索數(shù)字全息顯微鏡，它被用于細胞成像、細胞分類和疾病識別。研究人員在論文中寫道:“DHM因其無污點操作、數(shù)字重聚焦能力和單次拍攝操作而引起了人們的極大興趣，使其成為生物樣本調查的強大工具。”這項技術具有良好的垂直分辨率，這有助于研究人員更好地了解細胞的形態(tài)。而且由于它在很大程度上依賴電腦進行圖像處理，所以使用起來很容易。”這項技術已經(jīng)能夠通過血液樣本識別瘧疾、糖尿病、鐮狀細胞性貧血和其他疾病。在該團隊的全息顯微鏡中，激光二極管發(fā)出的光通過血液樣本，然后被物鏡放大。然后，一部分光線從玻璃板的前面反射回來，一部分從玻璃板的后面反射回來，形成了兩個穿過樣品的光線副本。這就創(chuàng)造了一個全息圖，然后由圖像傳感器記錄下來。技術人員可以利用全息圖進行計算來重建樣品的三維輪廓。數(shù)值重建單個細胞，獲取光通過細胞傳播和相互作用后的細胞相位輪廓，然后輸入深度學習網(wǎng)絡進行分類。
該系統(tǒng)使用數(shù)字全息顯微技術，可用于缺乏醫(yī)療設施的地區(qū)，以及實驗室積壓測試的醫(yī)院。賈維迪告訴該研究所，這個項目源于他希望幫助阻止冠狀病毒在非洲、亞洲和其他資源有限的地區(qū)傳播的愿望。他說:“我想找到一種方法，利用一種負擔得起的、便攜的、快速的疾病識別系統(tǒng)，從一滴血液中快速檢測病毒。”
這正是研究人員所開發(fā)的。Javidi說，這臺機器使用了低成本的組件，這些組件很容易獲得，包括一個相機、一個激光二極管、一個物鏡、一個玻璃板和一個CMOS圖像傳感器。顯微鏡的主體可以用3d打印機制作。
測試理論
許多疾病可以改變人的紅細胞。賈瓦迪不是醫(yī)生，他想知道冠狀病毒是否也會如此。他說:“這種特征在納米級上是非常小的，但紅細胞中的變化仍然存在。”他和康涅狄格大學健康中心的醫(yī)生證實了他的理論。研究COVID-19的血液學家報告稱，他們看到了患者血細胞的變化，如血紅蛋白和紅細胞壓積水平顯著降低。此外，Javidi說，在covid陽性患者中也有形態(tài)學改變的報道。他和他的團隊還發(fā)現(xiàn)，最近對COVID-19患者的研究表明，紅細胞的大小和形狀在統(tǒng)計上存在顯著差異，特別是在病毒嚴重的患者中。
賈維迪的研究團隊決定探索數(shù)字全息顯微鏡，它被用于細胞成像、細胞分類和疾病識別。研究人員在論文中寫道:“DHM因其無污點操作、數(shù)字重聚焦能力和單次拍攝操作而引起了人們的極大興趣，使其成為生物樣本調查的強大工具。”這項技術具有良好的垂直分辨率，這有助于研究人員更好地了解細胞的形態(tài)。而且由于它在很大程度上依賴電腦進行圖像處理，所以使用起來很容易。”這項技術已經(jīng)能夠通過血液樣本識別瘧疾、糖尿病、鐮狀細胞性貧血和其他疾病。在該團隊的全息顯微鏡中，激光二極管發(fā)出的光通過血液樣本，然后被物鏡放大。然后，一部分光線從玻璃板的前面反射回來，一部分從玻璃板的后面反射回來，形成了兩個穿過樣品的光線副本。這就創(chuàng)造了一個全息圖，然后由圖像傳感器記錄下來。技術人員可以利用全息圖進行計算來重建樣品的三維輪廓。數(shù)值重建單個細胞，獲取光通過細胞傳播和相互作用后的細胞相位輪廓，然后輸入深度學習網(wǎng)絡進行分類。
由于這些細胞沒有一個特征表明感染，研究小組測量了許多不同的特征，并將它們輸入網(wǎng)絡進行分類。賈維迪的團隊與該大學健康中心的醫(yī)生合作，獲取了血樣。這項研究觀察了1400多個紅細胞，其中840個來自10名病毒檢測呈陽性的患者，630個來自14名檢測呈陰性的醫(yī)護人員。顯微鏡系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)80%的病人攜帶病毒，14名工作人員中有13人沒有攜帶病毒。Javidi說，初步結果是積極的，但這項研究也有局限性。目前還不清楚這種檢測方法對早期檢測的有效性，因為這些樣本是從感染病毒程度中等的患者身上提取的。
賈維迪表示，下一步是繼續(xù)檢測COVID-19患者的血液樣本。他希望擴大樣本庫，包括美國以外的人，并正在尋找合作者。目前他正在尋求美國國家科學基金會的資助。
(責任編輯：admin)
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