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Rapid and quantitative detection of respiratory viruses using surface-enhanced Raman spectroscopy and machine learning

支持向量机 人工智能 表面增强拉曼光谱 随机森林 唾液 病毒 计算机科学 校准 机器学习 拉曼光谱 材料科学 拉曼散射 模式识别(心理学) 病毒学 生物 光学 数学 物理 统计 生物化学
作者
Yanjun Yang,Beibei Xu,Jackelyn Murray,James Haverstick,Xianyan Chen,Ralph A. Tripp,Yiping Zhao
出处
期刊:Biosensors and Bioelectronics [Elsevier]
卷期号:217: 114721-114721 被引量:64
标识
DOI:10.1016/j.bios.2022.114721
摘要

Rapid and sensitive pathogen detection is important for prevention and control of disease. Here, we report a label-free diagnostic platform that combines surface-enhanced Raman scattering (SERS) and machine learning for the rapid and accurate detection of thirteen respiratory virus species including SARS-CoV-2, common human coronaviruses, influenza viruses, and others. Virus detection and measurement have been performed using highly sensitive SiO2 coated silver nanorod array substrates, allowing for detection and identification of their characteristic SERS peaks. Using appropriate spectral processing procedures and machine learning algorithms (MLAs) including support vector machine (SVM), k-nearest neighbor, and random forest, the virus species as well as strains and variants have been differentiated and classified and a differentiation accuracy of >99% has been obtained. Utilizing SVM-based regression, quantitative calibration curves have been constructed to accurately estimate the unknown virus concentrations in buffer and saliva. This study shows that using a combination of SERS, MLA, and regression, it is possible to classify and quantify the virus in saliva, which could aid medical diagnosis and therapeutic intervention.
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