美国约翰斯·霍普金斯大学开发出一种新冠病毒传感器，可同时提高准确性和检测速度，有望彻底改变病毒检测方式。在29日《纳米快报》上发表的这项新研究描述了该新传感器，它不需要样品制备和操作专业知识，与现有的检测方法相比具有强大的优势，特别适用于大规模群体检测。 该传感器基于大面积纳米压印光刻、表面增强拉曼光谱和机器学习技术，可通过一次性芯片形式在刚性或柔性表面进行大规模测试。 该技术的关键是研究人员开发的大面积、柔性场增强金属绝缘体天线（FEMIA） 阵列。唾液样本被放置在材料上并使用表面增强拉曼光谱进行分析，该光谱使用激光来检查样本分子如何振动。由于纳米结构的FEMIA显著增强了病毒的拉曼信号，因此该系统可快速检测病毒的存在，即使样本中仅存在少量痕迹。该系统的另一项重大创新是使用先进的机器学习算法来检测光谱数据中非常微妙的特征，使研究人员能够查明病毒的存在和浓度。 凭借最先进的纳米压印制造和转移印刷，科学家制造出了高精度、高灵敏、可扩展的新冠病毒传感器，这对于未来在基于芯片的生物传感器上应用非常重要，而且未来可以整合到可穿戴设备上。这种传感器材料最大的优点，是可放置在任何类型的表面上，从门把手、建筑物入口到口罩和纺织品等，因此只要与手持测试设备集成，就可以很方便地在机场、学校、医院和体育场等拥挤的地方进行快速新冠筛查。（科技日报记者 张梦然）