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疫情检测qPCR流程关键步骤多 大江基因筹组医工与排程自动化

疫情在全球持续延烧,随著筛检人数的增加,医疗检验人员的工作量也随之提升,机器人辅助检测的需求逐渐提升。大江生医子公司大江基因与卫福部、科技部、经济部、疾管署合作,借由大江生医鹰眼实验室的研发自动化「生物挖矿」,及大江基因检测核酸的经验,产出自动化COVID-19(新冠肺炎)检疫设备QVS-96,同步取得卫生福利部食品药物管理署(TFDA)的第一类医材证照,目前以借用的方式,提供疾管检疫机关昆阳实验室上线使用。

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藉由机器手臂,提升防疫效率、降低医检人员工作负担。陈彦任

DIGITIMES电子时报智能医疗YouTube频道:大江基因自动化COVID19新型冠状病毒检疫设备QVS-96(qPCR Virus Scanner)

科技人才与医学基因工程专家的快速合作

大江生医大江学院营运长陈彦任分享,推出检测仪器的过程表示,生医产业的检测讲求快速的同时,精准则是更为重要的核心价值,因此在2个月以内,组织10位专家与大江基因基因团队合作,共同了解核酸检验流程、步骤,进而集成程序撰写和排程等领域知识,提升「定量实时聚合酶链锁反应」(qPCR)效率,降低检疫人员的工作负担。

在研发时期,疾管署也提供病毒样本,供自动化团队参考使用,而在后续如期达成确效后,目前2.5小时之内,能够产出、检出96个样本,若是1天轮8~9班来计算,1天约莫可以检测864样本/人数。目前台湾有34个合格的检测单位,单日检测量能约3,000个样本,即便检测人员不眠不休,24小时检测,极限检测产能约3,800个,然而,陈彦任也坦言,这是不可能的状况,也因此,若是有4台以上的自动化检疫设备,约莫就可以将台湾总检疫量能增加1

然而,截至2020年4月14日为止,从卫生福利部疾病管制署官网显示的数据得知,目前国内送验数量为48,549例,排除44,890例,累积确诊393例,死亡6例,解除隔离114例,而4月13日送检数量1,345例,排除2,183例,单日确诊5例。依照目前的医疗检疫需求量来说,持续开发、设计、生产、组装此自动化检测设备,仍有其必要性。大江基因预计2个月之后,推出能在差不多时间之内产出/检出190个样本的2.0版本。

效性成分与基因检测单位 切入机器手臂应用初心

陈彦任分析,因为封城、封国的缘故,全球的经济受到严重冲击,也因此若是能更精准且快速检测出是否感染,能够有效让病人快速获得治疗与医疗资源,健康的人也能够继续正常生活工作。

之所以在原本大江生医的「效性成分」开发事业以外,额外筹组人力提升自动化医疗防疫应用,陈彦任坦言,希望集成过往处理核酸与自动化的经验,提供产业一些帮助,也说大江生医主要业务也不是作机器人,更不是组装厂,然而,从过去的分注和继代机器人使用的丹麦优傲机器人公司(UR),大江基因已有不少使用机器手臂,提升基因工程效率的经验,因此,本此也透过日本不同厂牌的机器手臂,集成检疫、核酸处理流程、撰写排程程序等方式,产出长4公尺、宽1.03公尺的1.0版自动化COVID19新型冠状病毒检疫设备QVS-96。也因为正在研究与微调回旋半径相关设计,也因此未来的QVS-190体积有望再更轻巧一些。

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检测qPCR流程与关键步骤

定量实时聚合酶链锁反应」检测精准度达99.9%,然而之所以耗时长,就在于整体流程包括了萃取检体核酸,进一步检测病毒释放的RNA讯息,而检测时更要再加入5道试剂,再经过离心机的运转后,才能进入最终qPCR检测是否阳性或阴性。

也因为流程繁琐,医检人员也必须透过登录、纪录等方式,才能知道各个检体的检测进度,5道试剂进行到第几个步骤了,自动化设备也能降低人员的错误与精神压力。qPCR检测的核心萃取和分注则是效率化的关键

「qPCR检测一个盘子进去,就是要50分钟才会检测出来」,而这个部分也是现阶段无法再次减少与降低工作时间的流程。目前唯一不能透过机器来协助的流程,就是依然很需要靠合格医检人员操作的采样,因为采样可能会有受测者不配合,或是因为闪避等情况,造成采取到的检体失真。未来或许还有更多科技方法可以增进此流程,但目前整体流程即便部分自动化,医疗检验人员的专业知识与调控仍为检测与防疫关键。目前采样后,样本管子封起,放置于自动化检测设备内,接下来所有的流程就都交给机器手臂操作

大江基因的系统集成成本也不低,未来希望朝全球市场推广这样全病毒扫描的全自动化设备的陈彦任说道,试剂必须跟其它单位合作、机器人也需由外部找资源。目前1台机器预期售价为70万美元,包含1.8万份样本检验试剂量能的试剂为100万美元,整体170万美元,预估能够提供检验单位使用1个月,之后再透过试剂补充的方式持续运行。希望初期导入能够有效降低疾管署、台湾各检测检验单位医检师的体力与提升效率,未来也能弹性调整,切换为每年流感病毒的检测机。

蔡腾辉

DIGITIMES电子时报智能医疗主编蔡腾辉Mark Tsai
专注研究智能医疗产品技术服务导入场域时,所遇到的困难症结与如何克服要点。
精通中英德语,热爱挑战与Swing Dance。
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