2月中旬，SCI专业期刊《Journal of Raman Spectroscopy》刊发上线了四川省肿瘤医院、四川省放射肿瘤重点实验室医工团队的论文，以“拉曼光谱”和“人工智能”结合，首次探索区别于传统新冠病毒核酸检测、抗体检查方式以外的第三种无接触式检测方式。

该方法对新冠患者检测准确率达93%，能够在3秒左右获得结果，可作为新冠病毒核酸检测方法的补充，具有速度快、成本低、可操作性强等特点，为全球抗疫相关专业人士提供了新的思路。

探索“无接触式”新冠病毒快速筛查技术

探索更高效的方式——

“无接触式”检测新冠病毒

“在2020年疫情爆发之初，基于当时的检测技术，面对未知病毒，快速、准确、高效地检测存在一定困难。”四川省放射肿瘤重点实验室研究人员尹刚解释说，新冠肺炎属于具有巨大筛查需求的传染性疾病，疫情初期作为新冠筛查的核酸检测技术尚不完善，且存在样本需要暴露、成本较高的情况。四川省肿瘤医院的医工研究团队提出，“能不能探索一种新的更高效的检测方式？”

团队正在重点研究的“拉曼光谱分析法”进入大家的视野。

什么是拉曼光谱分析法？

拉曼光谱，是一种散射光谱，因印度科学家C.V.拉曼所发现的拉曼散射效应而得名。拉曼光谱分析技术，则是一种探测分子对光的散射效应的技术，能够获取目标区域的分子键信息，应用于分子结构研究的一种分析方法。

建立人工智能模型——

对患者血清样本进行拉曼光谱分析

那么，拉曼光谱分析法，又是如何与人工智能结合的呢？

尹刚解释说，在获得成都市科技局科研立项后，实验室与成都市公共卫生临床医疗中心合作，基于新冠病毒核酸检测这一金标准的结果，对血清进行拉曼光谱分析，然后建立人工智能模型。简单地说，就是让人工智能模型学习新冠肺炎患者的血清光谱是什么样的，建立一个数据模型，相当于学习库。此后，设备就可以对其他采集的血清样本进行光谱分析，来初筛其是否是新冠肺炎患者。

尹刚说，作为金标准的核酸检测方法，需要在相应等级的专业实验室、由专业技术人员进行，要进行灭活、提取核酸、扩增和分析测序，整个流程需要数个小时。

而使用拉曼光谱和人工智能的“合力”，只需要对储存在冻存管中的少量血清样本进行光谱分析，无需暴露，且分析时间短，用时仅3秒钟左右。根据目前的实验数据样本量的结果，准确率在93%左右。

“同时，拉曼光谱分析方法，分析对象是血清，只需要在患者做血常规检查的时候，增加一个步骤就可以完成，而血常规检查，是绝大多数医疗机构开展的基础性检查。”尹刚说，这一优势体现在可以在医疗机构进行常态化初筛，针对阳性对象，再使用核酸检测金标准进行确认，可以大大节约成本、提高效率。“可以为疫情大量爆发的国家和地区提供新的思路。”尹刚说。

论文发表意味获得认可——

将为疾病诊断、筛查提供全新思路

历时一年，SCI专业期刊《Journal of Raman Spectroscopy》于2月中旬发表了该探索技术的论文，这意味着，这一思路获得了国际同行的认可。

但这并不意味着此项技术可以立刻应用到临床。尹刚说，理论研究如果要真正应用到临床，还需要更大样本量的测试。

实际上，在目前国内核酸检测技术的进一步提高、费用降低，新冠肺炎疫情的有效控制，拉曼光谱真正应用到临床的必要性不大。

但，这是一种思路的进步。

“拉曼光谱分析技术，本身是很成熟的技术，但在医学领域的应用还有待完善，也是拉曼光谱的重点发展方向。”尹刚说，例如，目前全球可查询到的相关论文可以发现，拉曼光谱分析技术已经在乙肝、登革热、阿尔茨海默症、肿瘤等疾病诊断方面进行探索，拉曼光谱分析的对象，也不止是血清样本，还可以是唾液、尿液、人体分泌物甚至是活体组织。

探索“无接触式”新冠病毒快速筛查技术

尹刚说，其所在的实验室正在致力于研究，利用拉曼光谱技术来进行肿瘤筛查，“比如说，传统的肿瘤切除手术，判断是否切缘干净，需要在手术进行过程中做病理活检，等待40分钟才能出结果，而用拉曼光谱分析，可能只要几秒钟。”尹刚说。