2021年9月1日，北京——安捷倫科技公司（紐約證交所：A）近日宣布，來自印度 Indian Institute of Technology Bombay（孟買印度科技學院）和澳大利亞 QIMR Berghofer Medical Research Institute（QIMR Berghofer 醫學研究所）的研究人員開發出了一種快速方法，用于區分新型冠狀病毒肺炎 (COVID-19) 的重癥患者和輕癥患者。這一分類算法是以 Agilent Cary 630 FTIR 光譜儀獲得的血漿紅外光譜為基礎，該成果發表在了 Analytical Chemistry（《分析化學》）雜志上。
 
在過去不到 18 個月中，COVID-19 病毒已感染了 220 個國家和地區超過 2 億人口，對多地的醫療系統造成了重壓。龐大的病患數量對呼吸機和醫院床位等資源仍有極高需求，這些資源的短缺時刻威脅著重癥患者的生命。然而，并非所有 COVID-19 患者都會出現需要重癥監護的癥狀。根據嚴重程度而對患者進行早期識別和優先排序（分診）舉措，會有利于優化資源并改善患者預后。這項研究有望為面臨關鍵資源決策的醫務工作者提供有力支持。
 
在研究中，研究人員采集了來自孟買的 160 例 COVID 陽性患者的血漿紅外光譜（130 例為模型開發的訓練樣本集，30 例為模型驗證的盲法試驗集）。配備鉆石晶體衰減全反射（ATR）采樣模塊的 Cary 630 FTIR 光譜儀采集的光譜表明，重癥和非重癥 COVID-19 患者樣本之間存在輕微但可察的差異。
   
QIMR Berghofer 精準與系統生物醫學研究組負責人、本研究的首席科學家之一 Michelle Hill 副教授解釋道：“我們發現重癥患者的紅外光譜存在可測的差異。糖和磷酸鹽化學基團對應的兩個紅外區域，以及特定類型蛋白質中出現的伯胺差異尤其明顯。”
 
研究人員根據這些差異，開發并檢測了多變量統計模型。
 
孟買印度科技學院的 Sanjeeva Srivastava 教授補充道：“我們還發現，患有糖尿病是該組患者發生重癥的關鍵指標，因此我們將年齡、性別、糖尿病和高血壓等臨床參數納入了算法中。然后，我們對來自孟買 30 例患者的單獨組血液樣本進行了檢測，結果表明，在預測哪些患者會出現重癥方面，該算法的特異性為 69.2%，靈敏度為 94.1%。”
 
Srivastava 教授進一步補充道：“而這種算法的確比僅根據年齡、性別、高血壓和糖尿病臨床風險因素的預測產生了更多‘假陽性’結果。我們希望通過更多檢測，減少假陽性結果。”
 
安捷倫分子光譜事業部研發副總裁 Andrew Hind 表示：“我們非常看好這項研究，并十分樂意為研究人員提供 Cary 630 FTIR 光譜儀開展研究，支持他們抗擊 COVID-19 疫情。這項研究凸顯了 ATR-FTIR 光譜法在 COVID-19 和傳染病研究中的潛力，我們也將在該領域為研究提供持續支持。”
 
Agilent Cary 630 FTIR 光譜儀是一款可靠的通用儀器，在世界各地開展高影響研究的研究人員中得到了廣泛應用。它緊湊的體積、便捷的使用和直觀的操作，成為了多種設置和場景中無縫部署的理想選擇，特別適合傳染病研究和生物樣本的研究。這款儀器可以與強大的多變量統計分析搭配，讓研究人員將光譜信息與定性、宏觀的特性聯系起來。
 
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