人工智能（Artificial Intelligence）與 CRISPR 的融合：抗擊醫院感染的新時代
在醫學診斷領域的一項重大飛躍中，多倫多大學（University of Toronto）的研究人員與哈佛大學（Harvard University）維斯研究所（Wyss Institute）合作，推出了一項將人工智能與 CRISPR 技術相結合的突破性系統，用於檢測致命的醫院感染（Hospital-Acquired Infections）。這款名為 dSHERLOCK 的新工具，有望將診斷抗藥性真菌感染所需的時間從幾天縮短至短短幾分鐘，從而可能挽救無數生命並在全球範圍內革新感染控制協議。
該系統針對的是 耳念珠菌（Candida auris） (C. auris)，這是一種已成為全球關鍵健康威脅的致病真菌。耳念珠菌以其對多種抗真菌藥物的耐藥性以及在醫療環境中迅速傳播的能力而聞名，對免疫功能受損的患者構成了嚴重風險。dSHERLOCK 的開發代表了生物技術與高級計算分析交匯以解決緊急臨床挑戰的關鍵時刻。
耳念珠菌（Candida auris）日益增長的威脅
醫院感染（HAIs）是現代醫療中持久的挑戰，而耳念珠菌名列最危險的病原體之一。這種真菌因難以使用標準實驗室方法識別而臭名昭著，常導致誤診和治療延遲。此外，它易於對常見抗真菌藥物產生耐藥性的傾向，使得快速鑑定對於有效的患者護理至關重要。
目前耳念珠菌的診斷程序既費力又耗時。培養樣本並進行藥敏試驗可能需要長達一週的時間——對於免疫系統虛弱的患者（如接受化療或居住在長期護理設施中的患者）來說，這種延遲可能是致命的。在這種不確定的窗口期內，感染可能會傳播給其他患者並污染醫院環境，加劇疫情爆發。
Nicole Weckman 教授與維斯研究所及新寧健康科學中心（Sunnybrook Health Sciences Centre）的合作者共同領導了該工具的開發，她強調了臨床醫生面臨的雙重挑戰：確認病原體的存在並確定其抗藥性特徵。dSHERLOCK 同時解決了這兩個問題，提供了傳統方法無法比擬的速度和精準度。
解鎖 dSHERLOCK 的力量
dSHERLOCK 系統——全稱為 digital Specific High-sensitivity Enzymatic Reporter unlocking——是最初由麻省理工學院（MIT）的 James Collins 教授開創的 SHERLOCK 技術的演進。雖然原始平台利用 CRISPR-Cas 蛋白來檢測特定的基因序列，但 dSHERLOCK 將這種生化精準度與 機器學習（Machine Learning） 演算法相結合，以獲得定量結果。
運作原理
該技術在分子水平上運作，以識別病原體獨特的 DNA「指紋」。
- CRISPR 檢測： 系統使用經編程的 CRISPR-Cas 酶來搜尋與耳念珠菌及其抗藥性突變相關的特定 DNA 序列。
- 螢光信號： 當 CRISPR 酶定位到目標時，它們會切割一個報告分子，釋放出螢光信號。
- 人工智能（AI）分析： dSHERLOCK 不依賴簡單的正負讀數，而是同時執行數千個微小的反應。機器學習演算法分析這些反應產生的複雜螢光模式。
這種人工智能驅動的分析使系統不僅能檢測真菌的存在，還能**量化病毒負載（Viral burden）**並識別與抗藥性相關的特定突變。深度學習（Deep Learning）模型可以辨別肉眼或標準感測器可能錯過的細微信號變化，從而能夠檢測病原體 DNA 中的單鹼基突變。
性能分析：傳統診斷與人工智能增強診斷
與目前的護理標準相比，dSHERLOCK 的效率變得顯而易見。下表說明了傳統培養方法與新型人工智能驅動方法之間的主要操作差異。
表：診斷方法論比較
| 特徵 | 傳統培養與 PCR | dSHERLOCK 系統 |
|---|---|---|
| 得出結果的時間 | 2 至 7 天 | 少於 20 分鐘（識別） |
| 分析類型 | 定性 / 手動生長觀察 | 定量 / 人工智能驅動信號分析 |
| 抗藥性分析 | 需要單獨、耗時的測試 | 同時檢測抗藥性基因 |
| 設備要求 | 專門的實驗室基礎設施 | 便攜式，可在室溫下工作 |
| 擴展性 | 受實驗室吞吐量限制 | 通過微反應陣列實現高吞吐量 |
| 靈敏度 | 變動大，易出現假陰性 | 通過單分子檢測實現高靈敏度 |
如上所述，在一小時內獲得定量結果的能力改變了臨床工作流程。醫生幾乎可以立即開出正確的抗真菌藥物，防止廣譜抗生素的過度使用，並減緩抗菌素耐藥性的傳播。
擴展平台的性能
雖然耳念珠菌是發表在《自然生物醫學工程》（Nature Biomedical Engineering）上的當前研究的主要目標，但 dSHERLOCK 平台的通用性暗示了更廣泛的潛力。由 Weckman 教授實驗室的研究生 Amy Heathcote 進行的研究已經證明，該系統可以適配檢測其他侵入性真菌物種，包括白色念珠菌（Candida albicans）、近平滑念珠菌（Candida parapsilosis）和光滑念珠菌（Candida glabrata）。
這種適應性是基於 CRISPR 診斷的核心優勢。通過簡單地重新編程引導 Cas 酶的「導向 RNA」，研究人員可以重新調整系統以搜尋不同的細菌、病毒或真菌。這種靈活性使 dSHERLOCK 成為一種平台技術而非單一用途設備，使其成為對抗未來流行病或新興生物威脅的強大武器。
對全球健康的未來影響
dSHERLOCK 的工程設計強調了可及性。與許多需要溫控環境和昂貴硬體的高級診斷工具不同，dSHERLOCK 旨在室溫下運行。這一特性對於全球健康應用至關重要，因為在這些應用中，可靠的冷鏈和持續的電力供應並不總能得到保證。
擔任 Paul Cadario 全球工程講座教授的 Weckman 教授認為，這種便攜性是實現先進醫療診斷普及化的關鍵因素。團隊目前正在探索臨床醫療以外的應用，研究該技術如何部署於水質監測和農業疾病管理。
通過利用人工智能的模式識別能力，dSHERLOCK 以空前的速度將生化反應轉化為可操作的數據。隨著全球醫院繼續與抗菌素耐藥性的浪潮搏鬥，諸如此類的創新提供了必要的情報，以領先於不斷演變的病原體。
