深度学习驱动的生物芯片可检测遗传标记

新加坡南洋理工大学（NTU）的科学家团队开发出一种新型生物芯片，结合计算机视觉和深度学习技术，能够在20分钟内快速、准确地检测微量的microRNA（miRNA）——一种与心脏病等疾病相关的微小遗传标记。该研究成果发表在《先进材料》（Advanced Materials）期刊上。

这种新型生物传感平台将一种特殊设计的纳米光子芯片与AI自动化图像分析相结合。只需将一滴血加载到芯片上，即可快速检测多种miRNA生物标志物。通过集成AI成像功能，单次快照即可成像并分析数千个miRNA信号。与当前的黄金标准——聚合酶链反应（PCR）相比，新设备的检测时间从数小时缩短至20分钟。PCR通过多次复制来检测微量的遗传物质，而新平台无需扩增即可直接检测。

miRNA是短RNA分子，有助于调节体内基因的工作。由于miRNA水平的变化与许多疾病相关，科学家们一直在研究它们作为心血管疾病、癌症、神经退行性疾病和代谢性疾病等疾病的潜在生物标志物。

领导这项研究的NTU电气与电子工程学院陈育成（Chen Yu-Cheng）副教授表示，团队的目标是构建一个能够快速、准确测量多种miRNA的系统，并有望检测与多种疾病相关的生物标志物。“我们使用肺癌细胞进行的成功测试表明，只要针对不同生物标志物使用合适的探针，这项技术可能适用于许多其他癌症和疾病，包括心血管和病毒性疾病。未来，或许可以通过血液或唾液样本，在自动化系统中一次筛查数百甚至数千种生物标志物。这可以支持大规模筛查，并可能有助于推进个性化医疗。”

团队已构建了一个紧凑的原型机，包括一个可以拍摄纳米光子芯片图像的彩色摄像头，以及一个设计用于使用AI算法分析图像并提供快速结果的手机应用程序。该创新得到了NTU创新与创业计划的支持，并通过NTUitive（大学的创新与企业公司）提交了技术披露。

克服检测microRNA的挑战

microRNA的重要性在2024年得到强调，当时诺贝尔生理学或医学奖表彰了microRNA的发现及其在基因调控中的作用。microRNA非常小，通常含量极低，且密切相关的microRNA可能具有相似的序列，因此很难区分。为了克服这一挑战，NTU团队设计了一种纳米腔——一种比人类头发宽度小数百倍的光捕获结构。这种纳米腔形状像一面布满镜子的洞穴，可以反射并增强荧光信号，当目标microRNA与其匹配的探针结合时，荧光信号会发光。这使得即使检测单个microRNA分子也变得更容易。

该系统从人类肺癌细胞提取物中测量了三种与非小细胞肺癌相关的microRNA——miR-191、miR-25和miR-130a，无需扩增或复杂制备。与需要标记探针的PCR和杂交试剂盒不同，NTU平台可以直接定量检测液体样品中的多种microRNA。

该平台还使用一种名为Mask R-CNN的深度学习模型自动分析显微图像。自动化AI成像系统一次性捕获microRNA信号，然后AI系统识别并分类荧光信号，区分不同的microRNA类型，从而无需手动计数并减少人为错误。在合成microRNA添加到生物提取物中的测试中，该平台也表现良好，表明它可以在更真实的样本条件下可靠工作。

研究人员表示，该平台可以检测极低浓度的microRNA，低至样品中仅几个分子，并且在不同的测试通道中实现了超过99%的目标识别准确率。

该研究的第一作者、NTU数字分子分析与科学研究所（IDMxS）的博士生傅博文（Bowen Fu）说：“我们的目标是创建一个能够直接、高灵敏度、高通量测量多种microRNA的平台。通过结合纳米光子信号增强和基于AI的图像分析，我们能够在几分钟内检测到数千个纳米腔中的微量RNA分子。”

陈教授补充道：“我们还在探索该平台未来是否能够分析来自血液、唾液或尿液等样本的生物标志物，这可能支持更少侵入性的分子检测。该设备也可能有助于制药公司进行miRNA相关的药物测试。”

独立专家评论

谭托克森医院（Tan Tock Seng Hospital）消化内科与肝病科顾问医生、专攻人类遗传学、肠道微生物组和代谢性疾病的临床科学家王熙（Sunny Wong Hei）副教授对研究结果发表了独立评论：“从临床角度来看，一个主要未满足的需求是利用非侵入性生物标志物早期检测和监测疾病。microRNA在这方面长期以来被认为具有潜力，尤其是在癌症中。一个能够准确检测多种microRNA的平台可能具有巨大的临床应用，包括癌症的早期检测、患者风险分层以及治疗反应或疾病复发的监测。这项技术可能使肿瘤学及一系列疾病的临床决策更加可及和精确。”

团队计划与临床医生和行业人士会面，探讨如何扩大规模，对其他microRNA标志物进行进一步试验。