2021年9月1日,北京——安捷伦科技公司(纽约证交所:A)近日宣布,来自印度 Indian Institute of Technology Bombay(孟买印度科技学院)和澳大利亚 QIMR Berghofer Medical Research Institute(QIMR Berghofer 医学研究所)的研究人员开发出了一种快速方法,用于区分新型冠状病毒肺炎 (COVID-19) 的重症患者和轻症患者。这一分类算法是以 Agilent Cary 630 FTIR 光谱仪获得的血浆红外光谱为基础,该成果发表在了 Analytical Chemistry(《分析化学》)杂志上。
在过去不到 18 个月中,COVID-19 病毒已感染了 220 个国家和地区超过 2 亿人口,对多地的医疗系统造成了重压。庞大的病患数量对呼吸机和医院床位等资源仍有极高需求,这些资源的短缺时刻威胁着重症患者的生命。然而,并非所有 COVID-19 患者都会出现需要重症监护的症状。根据严重程度而对患者进行早期识别和优先排序(分诊)举措,会有利于优化资源并改善患者预后。这项研究有望为面临关键资源决策的医务工作者提供有力支持。
在研究中,研究人员采集了来自孟买的 160 例 COVID 阳性患者的血浆红外光谱(130 例为模型开发的训练样本集,30 例为模型验证的盲法试验集)。配备钻石晶体衰减全反射(ATR)采样模块的 Cary 630 FTIR 光谱仪采集的光谱表明,重症和非重症 COVID-19 患者样本之间存在轻微但可察的差异。
Agilent Cary 630 FTIR 光谱仪
QIMR Berghofer 精准与系统生物医学研究组负责人、本研究的首席科学家之一 Michelle Hill 副教授解释道:“我们发现重症患者的红外光谱存在可测的差异。糖和磷酸盐化学基团对应的两个红外区域,以及特定类型蛋白质中出现的伯胺差异尤其明显。”
研究人员根据这些差异,开发并检测了多变量统计模型。
孟买印度科技学院的 Sanjeeva Srivastava 教授补充道:“我们还发现,患有糖尿病是该组患者发生重症的关键指标,因此我们将年龄、性别、糖尿病和高血压等临床参数纳入了算法中。然后,我们对来自孟买 30 例患者的单独组血液样本进行了检测,结果表明,在预测哪些患者会出现重症方面,该算法的特异性为 69.2%,灵敏度为 94.1%。”
Srivastava 教授进一步补充道:“而这种算法的确比仅根据年龄、性别、高血压和糖尿病临床风险因素的预测产生了更多‘假阳性’结果。我们希望通过更多检测,减少假阳性结果。”
安捷伦分子光谱事业部研发副总裁 Andrew Hind 表示:“我们非常看好这项研究,并十分乐意为研究人员提供 Cary 630 FTIR 光谱仪开展研究,支持他们抗击 COVID-19 疫情。这项研究凸显了 ATR-FTIR 光谱法在 COVID-19 和传染病研究中的潜力,我们也将在该领域为研究提供持续支持。”
Agilent Cary 630 FTIR 光谱仪是一款可靠的通用仪器,在世界各地开展高影响研究的研究人员中得到了广泛应用。它紧凑的体积、便捷的使用和直观的操作,成为了多种设置和场景中无缝部署的理想选择,特别适合传染病研究和生物样本的研究。这款仪器可以与强大的多变量统计分析搭配,让研究人员将光谱信息与定性、宏观的特性联系起来。
关于安捷伦科技
安捷伦科技公司(纽约证交所:A)是生命科学、诊断和应用化学市场领域的全球领导者,致力于提供敏锐洞察与创新,帮助提高生活质量。我们的仪器、软件、服务、解决方案和专家能够为客户最具挑战性的难题提供更可靠的答案。在 2020 财年,安捷伦的营业收入为 53.4 亿美元,全球员工数为 16400 人。
[来源:仪器信息网] 未经授权不得转载
2021.08.30
20 分钟检测新冠!诺奖得主开发核酸检测新技术,基于 CRISPR 实现快速诊断
2021.08.17
2024.07.04
首批山东省重点实验室重组拟批复名单公示:涉及信息技术、医养健康及农业3个领域
2024.07.03
一种在线的Native MS方法用于腺相关病毒衣壳含量比率的快速、灵敏和定量评估
2024.07.01
2024.07.01
版权与免责声明:
① 凡本网注明"来源:仪器信息网"的所有作品,版权均属于仪器信息网,未经本网授权不得转载、摘编或利用其它方式使用。已获本网授权的作品,应在授权范围内使用,并注明"来源:仪器信息网"。违者本网将追究相关法律责任。
② 本网凡注明"来源:xxx(非本网)"的作品,均转载自其它媒体,转载目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责,且不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、网站或个人从本网下载使用,必须保留本网注明的"稿件来源",并自负版权等法律责任。
③ 如涉及作品内容、版权等问题,请在作品发表之日起两周内与本网联系,否则视为默认仪器信息网有权转载。
谢谢您的赞赏,您的鼓励是我前进的动力~
打赏失败了~
评论成功+4积分
评论成功,积分获取达到限制
投票成功~
投票失败了~