新冠病毒（SARS-CoV-2）的不断变异导致公共卫生响应和疫苗接种计划复杂化。面对这样的紧急状况，南方科技大学生物医学工程系的张博课题组联合斯坦福大学戴宏杰院士、深圳市第三人民医院的袁静主任、南方科技大学生物医学工程系微流控-生物材料实验室以及Nirmidas生物科技公司唐梅杰博士，研发出一种名为FEMMAN的新型SARS-CoV-2突变株检测技术，并将这一成果发表在《Nature Biomedical Engineering》上。这一科技突破有望从根本上改变我们对新冠病毒变种的诊断和监控方式。

       病毒变异一直是科研和公共卫生领域面临的重大挑战，尤其是在全球疫情持续蔓延的情况下。传统的检测方法，如逆转录聚合酶链反应（RT-qPCR）虽然具有一定的准确性，但在识别多种病毒突变方面存在局限性。考虑到新冠病毒的快速变异，以及新出现的变种对疫苗有效性和治疗方案的影响，更精确的病毒检测方法显得尤为重要。FEMMAN技术利用纳米技术和生物传感器相结合的先进方法，不仅能准确检测病毒的存在，还能分辨出多达数十种不同的突变。

 

图1. 等离激元芯片结合RPA扩增可实现个位数拷贝检测灵敏度和多种新冠突变株的区分

 

       FEMMAN技术综合运用了等离子原纳米材料、DNA微阵列、微流控芯片等多项先进技术，以高灵敏度和特异性成功识别SARS-CoV-2病毒及其多个变种。这一技术的灵活性和准确性，使其成为未来疫情防控的有力工具。与此同时，FEMMAN也具有很高的可扩展性，能迅速适应新出现的病毒变种。这意味着，无论未来会出现怎样的新变种，FEMMAN都有能力进行快速而准确的检测。这一突破成果能够显著提升疫情防控的精度和效率，有助于全球各地更加精准地进行风险评估和资源分配。

       FEMMAN技术的独特之处不仅在于其多重检测能力。张博教授和他的团队进一步优化了这项技术，使其可以适应新出现的病毒变种。简而言之，FEMMAN不仅是一种高灵敏度和特异性的检测工具，同时也是一个高度灵活和可扩展的多重核酸检测平台。

 

图2. 等离激元芯片多通道核酸检测应用于新冠病毒突变株区分

 

       这一突破性研究得以实现，离不开跨学科、跨机构合作的支持。项目团队运用多年积累的专业知识，解决了项目中遇到的多个关键性科学问题。通过与深圳市第三人民医院袁静主任团队合作，项目团队开展了上千例的临床实验验证，使FEMMAN技术能够快速从实验室走向临床，甚至有望在不久的将来广泛应用于各种场合，包括但不限于医院、机场、学校和社区等。

 

图3. 新冠突变检测的临床验证

 

       当被问及这项研究的社会意义时，文章的第一作者刘莹博士表示：“FEMMAN技术的出现，让我们有了更加强大的武器来对抗新冠病毒的不断变异。特别是在全球许多地区面临检测资源不足和医疗体系压力巨大的背景下，这一技术能够大大提升我们的疫情防控能力。通过更准确地识别和跟踪病毒变种，我们不仅可以更有效地进行风险评估和资源分配，还可以针对不同变种制定更精确的疫苗和治疗方案。”

       与此同时，FEMMAN技术的可扩展性也让其具有广阔的应用前景。除了新冠病毒，该技术还有潜力用于检测其他各种病毒和微生物，包括但不限于流感病毒、埃博拉病毒、寨卡病毒等。FEMMAN技术的出现将有助于医院提高患者诊断的准确性，特别是在资源有限的环境下，这一点对于全球公共卫生安全具有深远的意义。FEMMAN不仅能提高诊断准确率，还能大大缩短检测时间，这在紧急情况下是非常宝贵的。例如，在突然爆发的疫情中，我们需要在最短的时间内准确诊断和隔离患者，以减少病毒的传播。

       为了进一步适用于实际的临床和现场（Point of care）应用，微流控-生物材料实验室设计了便携式的FEMMAN微流控检测设备。构建了一个‘工具箱’大小的便携式实验室，可以根据疫情相应迅速部署并启动。它可以在不同的环境和条件下高效地运行，为急性疫情提供了及时而有效的应对方案。

 

图4. 微流控芯片控制平台及荧光成像系统

 

       基于FEMMAN的高灵敏度、高特异性和可拓展性，它还可以应用于环境样本分析，如检测污水或食品中的病毒存在，进一步增强了其在公共卫生和疫情防控方面的价值。总体而言，FEMMAN技术不仅是一项重要的科学成果，也是多方共同努力和合作的典范。随着该技术逐步走向市场和临床应用，有理由相信它将为全球抗击新冠疫情，乃至其他传染病疫情提供有力的科学支持。

       随着疫苗接种和其他防控措施逐渐展开，全球正努力摆脱新冠病毒的阴影。然而，病毒的不断变异和新变种的出现使得这一努力变得异常艰巨。在这样的大背景下，FEMMAN技术的成功研发无疑为全球抗击新冠疫情提供了有力的科技支撑。作为一个既先进又实用的检测工具，FEMMAN预计将在全球范围内引起广泛关注，成为未来疫情防控的重要武器。

       我校生物医学工程系研究助理教授刘莹为论文第一作者，杨扬、王光会、王斗为论文共同一作，生物医学工程系张博副教授、斯坦福大学戴宏杰院士、深圳市第三人民医院袁静主任和Nirmidas公司唐梅杰博士等为论文通讯作者，南方科技大学为论文第一单位，合作单位包括斯坦福大学、深圳市第三人民医院、Nirmidas Inc.、广州医科大学。以上工作得到了国家自然科学基金、广东省基础与应用基础研究基金、深圳市科技计划项目、广东省先进生物材料重点实验室、国家重点研发计划项目、南方科技大学核心科研基金、国家科技重大项目、深圳市高水平医院建设基金的支持。

       论文链接：https://www.nature.com/articles/s41551-023-01092-4

       近日，南方科技大学生物医学工程系多功能光学影像实验室本科生赵元龙以第一作者的身份在光学领域期刊Biomedical Optics Express发表研究成果，题为“Long-term assessment of cutaneous inflammation and treatment using optical resolution photoacoustic microscopy”。

       光声显微成像技术（PAM）作为一个近年来发展迅速的新型无标记、无创成像方法，结合了光学成像中高对比度和超声成像中深层高分辨率，是生物医学成像领域重点研究方向之一。然而，该成像方法在生物医学诊断和检测领域的应用仍有待拓展。

       该研究提出了一种基于光学分辨率PAM对皮肤炎症进行长期监测与定量化分析的方法，通过对炎症小鼠模型及治疗模型的长期连续成像监测，以得到不同感染和治疗阶段的光声血管网络图像。基于深度学习算法对图像进行处理和参数提取，对所提取参数的变化趋势进行分析和对比，结合关于炎症过程分子机理的研究，得出了血管形态和炎症机理的内在联系，证明了PAM可提供一种无创且针对血管形态的量化方式。该方法展现出了一定的临床应用前景，有希望成为一种新型的针对皮肤炎症发展以及治疗过程的定量监测分析方法。

图1：血管网络参数提取过程

       图1展示了通过U-Net神经网络及参数提取算法对PAM图像的处理过程，定义了血管长度、直径、分支点数、密度、弯曲度以及分型复杂度等参数，从而对血管进行形态学量化。通过建立基于不同感染阶段PAM图像的训练集，U-Net提供了高准确度与特异性的血管分割方法，使得参数计算更为精准。

图2：不同药物浓度及实验天数下的PAM图像、照片及切片图像

图3：血管参数变化及组间对比

       图2和图3展示了炎症发展及药物治疗的过程以及血管参数的变化。通过对已有文献提出的炎症过程中细胞和分子层面变化的总结，将血管参数变化与其进行了分阶段对应，综合8个参数的变化对炎症中止血、感染、增殖和重塑的阶段进行了表征。结果表明了PAM定量分析方法有取代组织学切片检测，并提供无创皮肤病理诊断的潜力。

        生物医学工程系2021级本科生赵元龙为论文第一作者，生物医学工程系教授奚磊与博士后李婷婷为论文的共同通讯作者，南科大是论文第一单位。此项研究得到了国家自然科学基金和南方科技大学等项目的支持。

       论文链接：https://doi.org/10.1364/BOE.499627