据麦姆斯咨询报道，近日，一项能够预判哪些新冠（COVID-19）患者会出现重症的早期研究工作已初显成效，该技术既经济又简便，研究人员期待最终能够利用该技术帮助不堪重负的医院安排病患处理的优先顺序。
这项早期研究由澳大利亚QIMR Berghofer医学研究所和印度理工学院（Indian Institute of Technology）孟买分校的研究人员领导，研究表明：红外扫描血液样本可为医疗团队提供线索，分析了解新冠患者出现严重症状的可能。
Michelle Hill副教授是QIMR Berghofer精密与系统生物医学小组（Precision and Systems Biomedicine Group）的负责人。
红外扫描仪可测量样品中不同化学基团的含量。该研究团队开发出一种算法，能够找出那些因病毒而变得非常不适的患者体内所对应的化学特征。
“尤其是，与糖和磷酸盐化学基团以及伯胺相对应的两个红外特征区域存在差异，伯胺存在于特定类型的蛋白质中。”QIMR Berghofer副教授Michelle Hill补充道，“我们还发现，患有糖尿病是这组患者病情恶化的一个预测因素，因此我们将这些信息纳入算法。”
研究人员在印度利用128名患者来训练该算法，以识别和区分重症和轻症病例，然后又在另一组30名患者中进行了测试，准确率达到了85%。
Michelle Hill的实验流程
印度理工学院的Sanjeeva Srivastava教授表示，其他研究也观察到了新冠重症患者血液样本的差异。
“从我们的研究来看，血液的化学特征与新冠病毒引起严重不适之间存在相关性。”Srivastava教授表示，“然而，我们不能断定这些化学基团的微小差异会导致患者的病情加重。我们只能得出这样的结论：两者之间存在联系。”
Hill教授表示，85%的准确率已经比较理想，但还可通过进一步测试来提升。研究人员希望这项测试最终能够得到面临大量新冠患者压力的医院使用。
“幸运的是，这种情况在澳大利亚并不会经常遇到，但在印度、美国等地，他们的医疗系统已经被大量患者压垮了。”Hill教授补充道，“我们希望这项测试能够成为一种快速且经济的预判方法，实现对医院就诊患者的分类，特别是在医疗能力有限的地方。”
Hill教授表示，他们正处于采用该方法进行实时唾液检测的早期阶段，以检查公众中是否存在新冠病例。
研究人员希望，该项目能够发展成为公共卫生系统的实用工具，帮助各国摆脱疫情。这项研究以题为“Rapid Classification of COVID-19 Severity by ATR-FTIR Spectroscopy of Plasma Samples”，发表于Analytical Chemistry杂志，论文地址为：https://doi.org/10.1021/acs.analchem.1c00596。
