几个世纪以来，病毒感染一直挑战着人类。即使科学不断进步，与病毒的斗争仍在继续，最近的COVID-19大流行就是一个例子。在对抗这些病毒感染的过程中，已经建立了多种用于检测和量化病毒的技术，为关键疫苗和抗病毒药物的开发做出了重大贡献。

在这些技术中，病毒空斑测定因​​其独特的能力而脱颖而出，成为金标准，通过观察细胞层上病毒感染引起的病毒空斑的形成，以经济高效的方式评估病毒感染性。然而，传统的病毒空斑检测需要2-14天的潜伏期，然后使用化学物质对样品进行染色，并进行人工目视检查以计算病毒空斑的数量。

该过程非常耗时，并且容易受到技术人员造成的染色伪影和计数错误的影响。因此，迫切需要一种准确、自动化、快速且经济高效的病毒斑块定量技术。

在《自然生物医学工程》杂志上发表的一篇新论文中，由加州大学洛杉矶分校(UCLA)电气与计算机工程系AydoganOzcan教授领导的科学家团队开发了一种快速、免染色的自动化病毒斑块检测方法由全息术和深度学习启用的系统。

该系统采用了经济高效且高通量的全息成像设备，可在孵化过程中连续监测未染色的病毒感染细胞。在每个成像周期，由人工智能驱动的算法定期分析设备捕获的这些延时全息图，以自动检测和计数因病毒复制而出现的病毒斑块。

使用三种不同类型的病毒证明了该系统的概念验证和有效性：水疱性口炎病毒(VSV)、单纯疱疹病毒1型(HSV-1)和脑心肌炎病毒(EMCV)。通过利用该系统，加州大学洛杉矶分校的研究人员在孵化20小时内实现了90%以上的VSV病毒噬斑的检测，无需任何化学染色，与需要48小时的传统噬菌斑检测相比，节省了24小时以上的时间样品孵化。对于HSV-1和EMCV，与传统基于染色的病毒空斑检测所需的检测时间相比，该系统有效地将其病毒空斑检测时间分别缩短了约48小时和20小时。

除了节省大量时间外，这种免染色且经济高效的系统还可以成功识别簇内的单个病毒噬斑，而不是传统的病毒噬菌斑测定，传统的病毒噬斑测定由于空间问题而无法单独检测和计数簇内的单个噬菌斑。他们的签名重叠。

所有这些发现都凸显了这种人工智能驱动的病毒空斑检测系统与病毒学中的各种空斑检测一起使用的变革潜力，这可能有助于通过显着减少传统病毒空斑检测所需的检测时间并消除传统病毒空斑检测所需的检测时间来加快疫苗和药物开发研究。完全化学染色和手工计数。

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