历经约3个月的科研攻关，一款“新冠病毒中和抗体全自动智能检测系统”前不久在江苏省疾控中心投入试用。2月8日上午十点，东南大学江北实验室正式解密此套特别有战斗力的系统。据了解，该系统将于今年3月推行第一套，将有效提高检测速度近10倍。
东南大学江北实验室
传统检测方法耗时耗力
据了解，新冠疫苗上市前，必须经过安全性和有效性评价。接种新冠疫苗后，理论上体内会产生中和抗体，这些抗体和新冠病毒结合后将使病毒失去感染性。但如果未产生中和抗体或者抗体滴度不足，病毒就会感染并破坏细胞。而不同人群、不同技术路径，使得疫苗有效性千人千面。因此，检测新冠病毒中和抗体是研制疫苗的重要一环。
新冠疫情爆发以来，数以万计的检测样本汇总在江苏省疾控中心P3实验室等待检测。由于传统的手工镜检方式操作复杂，要在显微镜下肉眼观察每个细胞孔内的细胞是否感染了病毒，耗时耗力，给穿着厚重防护服的实验人员带来巨大挑战。而这套全自动智能检测系统则让机器来帮忙，对中和抗体作用后的细胞自动扫描成像，工作人员在P3实验室外就可以看到实时传输到大屏幕上的图像，大大提高了工作效率。
实验人员正在检测
机器深度学习帮助减少误差
“这套系统的优点在于降低人员暴露风险、提高实验人员安全性；有效提高检测效率和数据的可靠性，降低人为误差影响。”东南大学苏州医疗器械研究院院长顾忠泽说。
据了解，中和抗体实验通常会使用到96孔板，虽然板底整体较平，但仍有一定的起伏，如果不适时的进行调整会导致无法拍清各个孔内的样本。传统方法是在设备光路中添加追焦模块，但由于P3实验室对空间利用率有着较高的要求，因此新冠病毒中和抗体全自动智能检测系统采用了深度学习算法进行图像分析，从而实现焦面的自动精确回归，避免了使用额外的硬件模块增加设备体积。
东南大学生物科学与医学工程学院博士研究生李奇维介绍，使用深度学习来进行评价，是利用经专家的知识训练后的神经网络对数据进行自动分析，可大幅度提高分析速度和确保评价标准的一致性。这些人工智能技术在成像和数据分析过程中的应用，显著的提高了全流程效率。
团队50多人节前仍奋战一线
据了解，该项目联合研发团队发挥高校综合资源优势，协同东南大学生物科学与医学工程学院、公共卫生学院、仪器科学与工程学院、计算机科学与工程学院等学院的专家，针对P3实验室环境下的检测要求，开展全自动智能检测系统的研制工作。专家们高度肯定该系统对P3实验室安全、加快新冠疫苗研制的贡献。
目前，团队共有50多人奋战在科研一线，每日工作十余小时。谈及就地过年，东南大学生物与医学工程硕士研究生张鹏说：“相对于个人的团聚，整个国家对于抗疫的需要更为重要。整个团队，不仅是我们，还有很多老师也同我们一起加班加点地推进整个研究。”
张鹏
实习生 周秋雨
南京晨报/爱南京记者 王晶卉
东大供图
2021-2-8【爱南京】