全球新冠肺炎大流行已迫切需要快速测试，以诊断SARS-CoV-2病毒（引起新冠肺炎的病原体）的存在，并将其与其他呼吸道病毒区分开。现在，日本的研究人员展示了一种新的系统，该系统使用针对硅纳米孔电流变化进行训练的机器学习算法来识别常见呼吸道病原体。这项工作可能会导致对新冠肺炎和流感等疾病进行快速准确的筛查。

在本月发表的一项研究中ACS传感器，大阪大学的科学家推出了一种新系统，该系统使用硅纳米孔，其灵敏度足以与机器学习算法结合使用，甚至可以检测单个病毒颗粒。

在这种方法中，悬浮在硅晶片上的厚度仅为50 nm的氮化硅层上添加了微小的纳米孔，它们的直径仅为300 nm。当在晶圆两面的溶液上施加电压差时，离子会通过称为电泳的过程穿过纳米孔。

离子的运动可以通过它们产生的电流来监控，当病毒颗粒进入纳米孔时，它会阻止某些离子通过，从而导致电流瞬时下降。每次浸没都反映了粒子的物理特性，例如体积，表面电荷和形状，因此可以用来识别病毒的种类。

病毒颗粒物理特性的自然变化先前阻碍了这种方法的实施，但是，通过使用机器学习，该团队建立了一个分类算法算法使用已知病毒的信号进行训练来分析。高级作者Makusu Tsutsui解释说：“通过将单粒子纳米孔传感与人工智能相结合，我们能够实现多种病毒物种的高精度鉴定。”

计算机可以区分人眼无法识别的电流波形差异，从而可以进行高度准确的病毒分类。在另外呼吸道合胞病毒，腺病毒，流感和流感B. -冠状病毒，该系统具有类似的病原体检测

研究小组认为，冠状病毒特别适合这种技术，因为它们尖刻的外在蛋白甚至可以将不同的菌株分开分类。“这项工作将有助于开发出优于传统病毒检测方法的病毒检测试剂盒。”

与其他快速病毒检测（例如聚合酶链反应或基于抗体的筛查）相比，该新方法速度更快且不需要昂贵的试剂，这可能会导致对引起传染病（例如新冠肺炎）的新兴病毒颗粒的诊断测试得到改进。