使用RT–PCR和其他先进方法检测SARS-CoV-2可以达到很高的准确性。但是，在缺乏足够资源来处理COVID-19大规模检测的国家，其应用受到限制。有鉴于此，智利塔尔卡大学的Leonardo S. Santo等研究人员，利用基质辅助激光解吸/电离质谱（MALDI-MS）实现对鼻腔拭子中SARS-CoV-2的检测。

本文要点

1）研究人员描述了一种使用MALDI-MS和机器学习分析方法来检测鼻拭子中SARS-CoV-2的方法。

2）这种方法使用了发展中国家临床实验室中常见的设备和专业知识。

3）研究人员从总共362个样品中获得了质谱图（通过RT-PCR获得211个SARS-CoV-2阳性和151个阴性）。

4）研究人员测试了两种特征选择方法和六种机器学习方法，从而确定性能最高的分析方法并确定SARS-CoV-2检测的准确性。

5）支持向量机器模型提供了最高的准确性（93.9％），假阳性为7％，假阴性为5％。

该研究结果表明，MALDI-MS和机器学习分析可用于可靠地检测鼻拭子样本中的SARS-CoV-2。

参考文献：

Fabiane M. Nachtigall, et al. Detection of SARS-CoV-2 in nasal swabs using MALDI-MS. Nature Biotechnology, 2020.

DOI：10.1038/s41587-020-0644-7

https://www.nature.com/articles/s41587-020-0644-7