近(19)日，印度與澳洲兩國研究人員聯手，發表了一種新型血液測試的模型，使用衰減全反射傅立葉轉換紅外線光譜(ATR-FTIR)的技術，旨為高效且快速預測新冠肺炎病毒的感染嚴重程度。該研究已刊登於《Analytical Chemistry》。
 
該紅外線光譜技術先前已使用新冠病毒進行測試，從128名患者血漿樣本的結果顯示，重症與非重症患者存在微小差異。接著研究人員將數據與患者的臨床資訊結合，於開發的新型統計模型中，最佳的指標之一是能很好地偵測判斷患者是否有糖尿病。
 
將光譜數據納入預測模型，結果顯示，提高了重症檢測靈敏度，卻降低了特異性，呈現出假陽性比例增加的缺點。研究人員也說明，該次結果已顯示出可做為醫院快速、簡單和低成本的應用潛力。
 
目前，已觀察到許多感染新冠病毒的患者並出現症狀或症狀輕微，但部分群體是需要進行重症看護。造成嚴重症狀的原因包括病患本身患有心臟病和糖尿病等，然而以上皆不足以預測病情的惡化。
 
現今的辨認方法是測量血液中特定蛋白質或代謝物濃度進行輔助，而缺點為緩慢、繁複與昂貴。藉以上理由，研究人員開發出成本低又快速有效的血液檢測法，輔助醫療人員分類病患，並優先考慮需住院和重症患者的照護。
 
參考資料: https://www.eurekalert.org/pub_releases/2021-07/acs-nmp072121.php

(編譯/實習記者 蕭宇軒)