病毒|新冠检测新突破！牛津大学利用机器学习 无需试剂盒5分钟内出结果
财联社（上海 ， 编辑 黄君芝）讯 ， 据报道 ， 牛津大学物理系的科学家们开发了一种新型的、基于机器学习的新冠病毒检测方法 ， 可以直接在从患者身上采集的样本中高精度地检测SARS-CoV-2 ， 而且在5分钟内就可以得到结果 。
鉴于这种新方法的基础是机器学习 ， 它可以帮助缓解现下许多国家检测试剂盒短缺的问题 ， 而且这种方法在检测试剂的病毒颗粒方面也具有优势 ， 可以有效减少误判 ， 例如抗体或其他病毒存在的迹象 ， 这些迹象不一定与活跃的、可传播的病例相关 。
此外 ， 牛津大学研究人员创建的检测技术在速度方面也提供了明显的优势 ， 它可以在5分钟内就能得到结果 ， 而无需准备任何样品 。 这意味着它可能是解锁大规模检测的技术之一 ， 这不仅是当前新冠病毒大流行的关键需求 ， 也是帮助人们应对未来潜在的全球病毒爆发的关键需求 。
具体而言 ， 该技术通过使用短的荧光DNA链作为标记 ， 对患者采集的样本中发现的任何病毒颗粒进行标记 。 显微镜会对样本和存在的标记病毒进行成像 ， 然后机器学习软件“接手” ， 利用团队开发的算法分析 ， 利用每种病毒因物理表面构成、大小和个体化学成分不同而产生的差异 ， 自动识别病毒 。 
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研究人员表示 ， 这项技术包括了样品采集设备、显微成像仪和荧光插入工具 ， 以及计算能力 ， 可以小型化到几乎可以在任何地方使用 ， 包括“企业、音乐场所、机场 ”等 。
现在的重点是创建一家衍生公司 ， 以将所有组件集成在一起的方式实现该设备的商业化 。 研究人员预计很快就能够组建公司 ， 并在明年年初开始产品研发 ， 然后有可能在半年后该设备就能获批使用并开始投放市场 。
（责任编辑：王治强 HF013）
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