Snelle smartphone-gebaseerde COVID-19 test levert 10-minuten, hoge-nauwkeurigheid resultaten

Onderzoekers hebben een COVID-19 testmethode ontwikkeld die een smartphone microscoop gebruikt om speekselmonsters te analyseren en resultaten in ongeveer 10 minuten te leveren. De methode combineert de snelheid van bestaande neuskwab antigeen tests met de hoge nauwkeurigheid van neuskwab PCR (polymerase ketting reactie) tests. Ze passen een goedkope methode aan die ze oorspronkelijk creëerden om norovirus te detecteren — de microbe beroemd om zich op cruiseschepen te verspreiden — met een smartphone microscoop. Ze plannen de methode te gebruiken in combinatie met een eerdere ontwikkelde zoutwater swish-gargle test.

Traditionele methoden voor detectie van norovirus of andere pathogenen zijn vaak duur, betreffen een grote suite laboratoriumapparatuur, of vereisen wetenschappelijke expertise. De smartphone-gebaseerde norovirus test bestaat uit een smartphone, een eenvoudige microscoop, en een stuk microfluidic papier — een was-gecoate papier dat de vloeistofmonster leidt om door specifieke kanalen te stromen. Het is kleiner en goedkoper dan andere tests, met de componenten die ongeveer $45 kosten.

De basis van de technologie is relatief simpel. Gebruikers introduceren antilichamen met fluorescerende kralen in een potentiëel gecontamineerd watermonster. Als voldoende deeltjes van het pathogeen in het monster aanwezig zijn, hechten meerdere antilichamen aan elk pathogeen deeltje. Onder een microscoop, tonen de pathogeen deeltjes zich als kleine klonters van fluorescerende kralen, die de gebruiker dan kan tellen. Het proces — kralen toevoegen aan het monster, een stuk papier in het monster laten weken, dan een smartphone foto ervan maken onder een microscoop en de kralen tellen — duurt ongeveer 10 tot 15 minuten. Een niet-wetenschapper kan leren hoe het te doen door een korte video te bekijken.

Het team creëerde een 3D-geprinte behuizing voor de microscoop bevestiging en microfluidic papier chip alsook een methode genaamd adaptive thresholding. Eerder stelden onderzoekers een vaste waarde in voor welke hoeveelheid pathogeen een gevaar vormde, wat de precisieniveaus beperkte. Deze methode gebruikt kunstmatige intelligentie om de gevaarsdrempel in te stellen en rekening te houden met omgevingsverschillen, zoals het type smartphone en de kwaliteit van het papier.

Het team werkt aan een nog eenvoudigere methode die iets meer ruimte voor fout laat. Het betreft dezelfde technologie maar in plaats van een smartphone microscoop en speciaal ontworpen behuizing, hoeven gebruikers alleen een smartphone app te downloaden en een microfluidic chip gestempeld met een QR-code te gebruiken.

In tegenstelling tot de fluorescente microscoop techniek, waar de chip in net de juiste positie moet zijn, maakt de gebruiker simpelweg een snapshot van de chip. Ongeacht de hoek of afstand waarvandaan de foto genomen wordt, kan de smartphone app AI en de QR-code gebruiken om varianties te compenseren en berekeningen dienovereenkomstig uit te voeren.