安捷伦科技公司(纽约证券交易所代码:A)宣布印度理工学院孟买分校在印度和伯格霍夫医学研究所澳大利亚的研究人员开发了一种快速方法，用于区分预计会出现严重症状的covid -19阳性患者和可能只出现轻微症状的患者。分类算法，发表在杂志上分析化学，是基于血浆的红外光谱，在一个Agilent Cary 630 FTIR光谱仪．

在不到18个月的时间里，220个国家和地区的2亿多人感染了COVID-19病毒，使许多卫生保健系统不堪重负¹．呼吸机和病床等资源的需求仍然极高，短缺可能危及重症患者的生命。然而，并非所有COVID-19患者都出现了需要重症监护的症状。根据严重程度对患者进行早期识别和优先排序(分诊)可以帮助释放资源并改善患者预后²．这项研究有可能为面临关键资源决策的卫生保健工作者提供重要支持。

在这项研究中，研究人员收集了来自孟买的160名covid阳性患者的血浆红外光谱(130人作为模型开发的训练集，30人作为模型验证的盲测试集)。在Cary 630 FTIR光谱仪上收集的光谱显示，COVID-19重症和非重症患者样本之间存在轻微但可观察到的差异。Cary 630 FTIR光谱仪配备了金刚石衰减全反射(ATR)采样模块。

米歇尔·希尔副教授是QIMR Berghofer精密和系统生物医学研究组的负责人，也是这项研究的主要科学家之一，她解释说:“我们发现，严重不适的患者的红外光谱有可测量的差异。特别是，在糖和磷酸盐化学基团，以及在特定类型的蛋白质中出现的伯胺对应的两个红外区域存在差异。”

基于这些差异，建立了一个多元统计模型并进行了测试。

印度理工学院孟买分校的Sanjeeva Srivastava教授补充说:“我们还发现，糖尿病是这组患者变得严重不适的关键预测因素，所以我们将年龄、性别、糖尿病和高血压等临床参数输入算法。”然后，我们在来自孟买的30名患者的血液样本上测试了该算法，发现它在预测哪些患者会患上重病方面有69.2%的特异性和94.1%的敏感性。”

“然而，与单纯基于年龄、性别、高血压和糖尿病等临床风险因素的预测相比，它确实导致了更多的‘假阳性’。我们希望通过更多的检测，我们可以减少这些假阳性。”Srivastava教授进一步解释道。

安捷伦分子光谱学部门研发副总裁Andrew Hind表示:“我们对这项研究非常兴奋，并高兴地支持研究人员对抗COVID-19，将Cary 630 FTIR光谱仪用于这项研究。他们的工作突出了ATR-FTIR光谱在COVID-19和传染病研究中的潜力，我们将继续支持这一领域的研究。”

Agilent Cary 630 FTIR光谱仪是一种多功能和可靠的仪器，被研究人员用于世界范围内的高影响研究。其超紧凑的形式、简单性和易用性使其非常适合在许多设置和场景中无缝部署。它特别适合用于传染病研究和生物样本的调查。它可以与强大的多元统计分析相结合，使研究人员能够将光谱信息与定性、宏观属性联系起来。

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对安捷伦科技

安捷伦是生命科学、诊断和应用化学市场的领导者，提供创新的技术解决方案，为研究人员最具挑战性的科学问题提供可信的答案。该公司在2020财年的营收为53.4亿美元，在全球拥有1.64万名员工。

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