Giáo sư Jeremy Edwards của Đại học New Mexico nghiên cứu công nghệ mới cho phép truy tìm COVID và các vi rút đường hô hấp khác nhanh hơn và chính xác hơn. Nhà cung cấp hình ảnh: Đại học New Mexico

Jeremy Edwards, giám đốc Phòng thí nghiệm Genomics và Công nghệ Tính toán (CGaT) tại Đại học New Mexico, và các đồng nghiệp của ông tại Centrillion Technologies ở Palo Alto, California và Đại học Tây Virginia, đã phát triển một con chip cung cấp một phương pháp đơn giản và nhanh chóng hơn để giải trình tự bộ gen cho các virus như COVID-19.

Nghiên cứu của họ, có tiêu đề, “Phản hồi dựa trên chip có độ chính xác cao đối với các mẫu lâm sàng SARS-CoV-2” đã được xuất bản gần đây trên Langmuir của Hiệp hội Hóa học Hoa Kỳ. Là một phần của nghiên cứu, các nhà khoa học đã tạo ra một mảng hệ gen xếp thứ tự do họ phát triển để giải mã bộ gen virus đầy đủ nhanh chóng và không tốn kém, đồng thời áp dụng mảng sắp xếp bộ gen đặc hiệu SARS-CoV-2 của họ để giải mã nhanh chóng và chính xác bộ gen virus từ tám mẫu lâm sàng thu được từ bệnh nhân ở Wyoming có kết quả xét nghiệm dương tính với SARS-CoV-2. Cuối cùng, họ đã có thể giải trình tự 95% bộ gen của mỗi mẫu với độ chính xác hơn 99,9%.

Trình tự toàn bộ bộ gen SARS-CoV-2. Nhà cung cấp hình ảnh: Đại học New Mexico

“Công nghệ mới này cho phép truy tìm COVID và các vi rút hô hấp khác nhanh hơn và chính xác hơn, bao gồm cả sự xuất hiện của các biến thể mới,” Edwards, giáo sư tại Khoa Hóa học và Sinh học Hóa học của UNM cho biết. “Với quy trình thử nghiệm đơn giản và nhanh chóng này, các nhà khoa học sẽ có thể theo dõi chính xác hơn sự tiến triển và ngăn chặn tốt hơn sự tấn công của đại dịch tiếp theo”.

Với hơn 142 triệu người trên toàn thế giới đã nhiễm vi rút, kiểm tra cảnh giác và theo dõi tiếp xúc là những cách hiệu quả nhất để làm chậm sự lây lan của COVID-19. Các phương pháp kiểm tra lâm sàng truyền thống thường tạo ra dương tính giả hoặc âm tính, và các phương pháp giải trình tự truyền thống tốn nhiều thời gian và tốn kém. Công nghệ mới này hầu như sẽ loại bỏ tất cả các rào cản này.

Edwards nói: “Kể từ khi bài báo được đệ trình, công nghệ đã phát triển hơn nữa với độ chính xác và độ nhạy được cải thiện. “Công nghệ chip là công nghệ tốt nhất hiện có để theo dõi bộ gen virus quy mô lớn và theo dõi các biến thể của virus. Công nghệ này không chỉ có thể giúp kiểm soát đại dịch này và còn có thể ngăn chặn các đại dịch trong tương lai ”.

Tham khảo: “Giải đáp lại dựa trên chip có độ chính xác cao đối với các mẫu lâm sàng SARS-CoV-2” của Kendall Hoff, Xun Ding, Lucas Carter, John Duque, Ju-Yu Lin, Samantha Dung, Priyanka Singh, Jiayi Sun, Filip Crnogorac, Radha Swaminathan , Emily N. Alden, Xuechen Zhu, Ryota Shimada, Marijan Posavi, Noah Hull, Darrell Dinwiddie, Adam M. Halasz, Glenn McGall, Wei Zhou và Jeremy S. Edwards, ngày 13 tháng 4 năm 2021 ,Langmuir.
DOI: 10.1021 / acs.langmuir.0c02927

Nhiệm vụ của Phòng thí nghiệm Công nghệ và Địa lý Tính toán (CGaT) là cung cấp đào tạo về nghiên cứu tin sinh học cho bậc đại học, thạc sĩ và tiến sĩ. sinh viên, cũng như nghiên cứu sinh sau tiến sĩ; cung cấp các tương tác nghiên cứu hợp tác để sử dụng các công cụ tính toán tin sinh học cho các nhà nghiên cứu tại UNM, đồng thời tiến hành các nghiên cứu về gen và tin học sinh học tiên tiến và tiên tiến trong trung tâm.

Nguồn: scitechdaily