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初步结果显示,该测试可以区分SARS-CoV-2和其他四种冠状病毒产生的抗体,准确率为100%。
研究人员目前正在研究这种易于使用、不需要插电的即时护理设备是否可以用来预测COVID-19感染的严重程度或人体对病毒变异的免疫力。
研究人员最近还显示,同样的“D4检测(D4 assay)”平台可以比金标准聚合酶链反应(pCR)检测早一天检测到埃博拉感染。研究人员说,这一结果显示了该技术在适应当前或未来其他疾病方面的灵活性。
这项研究结果发表在6月25日的《Science Advances》杂志上。
“D4 assay花了6年时间研发,当世卫组织宣布疫情大流行时,我们开始努力把所有的的工作压缩到几个月,我们现在可以将它作为一个公共卫生工具,“杜克大学生物医学工程系主任Ashutosh Chilkoti说。“我们的测试既能适应,又能真正做到即时护理,这显然是便携式、快速和经济有效的诊断最有用的情况。”
这项技术依赖于一种聚合物刷涂层,这种涂层作为一种不粘涂层,在潮湿的情况下,除了需要的生物标记外,其他任何东西都不能附着在测试玻片上。这种不粘涂层的高效性使得D4 assay对低水平的目标异常敏感。该方法允许研究人员在载玻片的不同区域打印不同的分子陷阱,从而一次性捕获多个生物标记物。
该平台目前的迭代还采用了微小的图案隧道,利用液体的物理特性,无需任何电力即可通过通道抽取样本。只需一滴血和一滴生物分子润滑剂,测试就可以在几分钟内自动运行,并且可以用一个相当于厚ipad大小的探测器读取。
设计和制造探测器的Chilkoti实验室博士生Jason Liu说:“探测器是电池供电的,测试完全不需要任何电源,所以你可以把整个东西扔到背包里,用最少的资源在护理点进行真正的测试。”
在目前的研究中,研究人员测试了D4 assay检测和量化针对COVID-19病毒三个部分产生的抗体的能力——尖峰蛋白的一个亚单位,尖峰蛋白内的一个与细胞结合的结合域,以及包装病毒RNA的核衣壳蛋白。这项测试在31名严重COVID-19患者身上检测到了抗体。它还报告说,在大流行开始前从健康人身上采集的41份样本中,以及从感染其他四种广泛传播的冠状病毒的个人身上采集的18份样本中,没有假阳性。
随着美国COVID-19大流行趋势的减弱,以及其他数百种COVID-19抗体检测方法的开发,研究人员认为这种特殊的检测方法不太可能大量使用。但他们说,该平台已被证明的准确性和灵活性使其成为发展成其他类型的测试或用于未来疫情的首选。
例如,这个平台有可能测试人们是否对不断出现的各种COVID-19病毒株有免疫力。
Chilkoti实验室的博士生Jake Heggestad说:“关于人是否能获得新的COVID-19变体的保护,我们的测试可以回答其中一些问题。我们相信,我们的平台应该能够区分人们是否有抗体可以中和新出现的变异基因,或者那些抗体不能保护新的变体。”
研究人员还致力于将该平台开发成一种检测COVID-19多种预后标志物的测试,这些标志物可以共同指示患者是否可能患有严重的疾病。
“我们是平台的建设者,所以我们正在努力展示这项技术可以很容易地进行修改,以做不同的事情,”开发液体处理系统的研究生David Kinnamon说。“我们展示了一个单一的平台,它可以作为一个诊断工具,评估感染后的免疫反应,并预测疾病的结局,所有这些都可能同时进行。我不知道有多少测试可以做到这一点。”
“它可以在一个超级用户友好和可移植的平台上完成所有这些,”Heggestad说。“在杜克这样的集中化设施中完成所有这些是一回事,但能够在世界各地的偏远地区进行大规模测试并获得良好、敏感的结果则是另一回事。”
原文检索:Jacob T. Heggestad, David S. Kinnamon, Lyra B. Olson, Jason Liu, Garrett Kelly, Simone A. Wall, Solomon Oshabaheebwa, Zachary Quinn, Cassio M. Fontes, Daniel Y. Joh, Angus M. Hucknall, Carl pieper, Jack G. Anderson, Ibtehaj A. Naqvi, Lingye Chen, Loretta G. Que, Thomas Oguin, Smita K. Nair, Bruce A. Sullenger, Christopher W. Woods, Thomas W. Burke, Gregory D. Sempowski, Bryan D. Kraft, Ashutosh Chilkoti. Multiplexed, quantitative serological profiling of COVID-19 from blood by a point-of-care test. Science Advances, 2021; 7 (26): eabg4901 DOI: 10.1126/sciadv.abg4901
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