临床实验诊断POCT检测技术
康可人，博士，高级工程师，南方科技大学业界导师，广东食品药品职业学院客座教授，国家科技部评审专家，广州市高级专业技术资格评审委员会入库委员。现任广州万孚生物技术股份有限公司高级副总裁。荣获2017年度国家科学技术进步奖二等奖、2018年度广东省科技进步奖二等奖。近年来负责及参与的国家、省、市级科研课题30余项，发表SCI论文及国内核心期刊论文20余篇，授权专利4项，参与《即时即地检验技术与应用》等多部行业教材及专著编写。
王华梁，医学博士、二级教授、博士生导师，国务院政府特殊津贴专家，现任上海市实验医学研究院院长，上海市临床检验中心/质量控制中心主任，《检验医学》杂志主编、《VIEW》执行主编。先后主持或参与国家十三五重大专项、国家自然科学基金、国家博士后基金、上海市重大项目等20余项；获上海市科学技术奖一等奖、上海市科技成果奖、军队医疗成果奖多项。主编参编专著20多部，发表论文百余篇。
临床实验室检验技术创新和新兴的家庭诊断测试在早期疾病检测、诊断及监测中发挥了重要作用。即时检测（point-of-care testing，POCT），即在患者附近或患者所在地进行的检测，是1980年初引入的一个术语，但其早在1972年就被开发出来[1]。在过去十年中，它与传统以实验室为基础的检测方法相比，POCT被广泛认为是一种快速和经济的诊断工具，特别在资源匮乏的环境中。
POCT检测方法的优点包括（1）其操作简单，不需要专业的检测人员；（2）检测成本低，易于批量制作；（3）周转时间快，可在短时间内获得检测结果，在需要快速作出医疗决定的情况下最为突出，例如在急诊部门。因此，POCT是降低死亡率、发病率和改善患者生活质量的重要工具[2]。最近不断发展的新兴技术使新型POCT仪器成为可能，本文将综述近期的POCT技术发展趋势，以期为新型POCT设备的开发提供参考。
一、国内外最新POCT检测技术发展趋势
1. 核酸分子POCT检测技术：传统的基于核酸的分子检测包括三个主要步骤：核酸提取与纯化、核酸扩增和核酸检测。其中核酸提取是样品制备的第一步，也是实验室分子检测转化为POCT检测的主要挑战之一[3]。聚合酶链反应（Polymerase Chain Reaction，PCR）具有高灵敏度和高特异性的优势，仍被认为是核酸检测的金标准。近年来，逆转录聚合酶链反应、恒温扩增、CRISPR/Cas等技术也应用于核酸分子POCT检测产品中，商业化产品包括台式产品和手持式产品两种。目前许多商业化核酸分子POCT产品已经获批上市。
台式核酸分子POCT产品一般需要供电，适合放在医院各科室或者中心实验室，供临床医生使用。全球知名POCT厂商美艾利尔（Alere）旗下的Alere I检测测试盒，采用切口延伸扩增技术（Nicking Enzyme Amplification Reaction，NEAR）来检测病毒核酸，这是第一个通过《临床实验室改进修正案》（CLIA）豁免申请的分子诊断设备。罗氏的cobas® Liat® 系统、赛沛公司的Xpert Xpress SARS-CoV-2、Biocartis公司的IdyllaTM平台和细胞色素P450 2C19（CYP2C19）基因分型Spartan Rx平台等产品是基于RT-PCR技术的核酸分子POCT产品，其中Cepheid公司的Xpert Xpress SARS-CoV-2已将整个过程自动化，约45分钟即可得到检测结果，目前已获得CLIA。
手持式核酸分子POCT产品一般应用电池供电系统，适用于资源匮乏的基层医疗点和家庭。赛沛公司的GeneXpert Omni和QuantuMDx Q-POCTM都是手持供电的产品，周转时间10-20分钟。其中QuantuMDx Q-POCTM是基于微流体系统，采用快速PCR，继以微阵列检测，从而实现对病毒核酸的检测。Spartan Cube号称世界上最小的PCR检测仪，其长宽高都是4英寸，利用PCR技术，最快可以在30分钟内开展不同的DNA检测。它与平板电脑或笔记本电脑无线连接，通过电脑上的直观界面显示检测的过程和结果。Spartan Cube整合了DNA提取、分析和结果，让任何人都能轻松开展DNA检测。
这些平台通常基于片上冻干或液体试剂的微流体，核酸提取通过多空二氧化硅玻璃纤维或纤维素结合膜集成到系统中，然后进行机载扩增。扩增一般通过等qPCR或等温扩增技术（包括逆转录环介导等温扩增、重组酶聚合酶扩增和逆转录重组酶介导的等温扩增等）来实现。在密封管/袋中加入dUTP和尿嘧啶 DNA 糖基化酶可能有助于防止扩增DNA交叉污染[4]。
2. 传统横向流动与SHERLOCK技术的纸基微流控技术：在过去十年中，针对POCT应用开发了许多微流控设备，大多数设备使用传统的芯片材料，如聚二甲基硅氧烷、聚甲基丙烯酸甲酯、硅等。纸基微流控分析装置（Microfluidic Paper-based Analytical Device，μPAD）是以纸为基质的微流控分析装置，其目的是将实验检测中的多个实验步骤集中到一张微小的纸芯片上。该技术具有成本低、制造过程简单、资源有限、无毒且环境无害的优点，因此在过去十年中迅速发展起来。由于以上诸多因素，科学家们将纸基微流控装置应用于各个领域，而在临床诊断领域，科学家们将其用于检测各种疾病以及病人生理指标的检测。
最近一个有趣的侧流免疫分析和μPAD技术相结合的例子是宜家在瑞典推出的产品广告手册，它是由宜家Mercene Lab实验室开发的一个集成到杂志广告上的大规模横向侧流分析。该测定使用与传统横向流动测定相同的夹心技术，使用金纳米颗粒检测 β-人绒毛膜促性腺激素，整则广告页是个大型的验孕试纸。
横向流动技术在POCT检测中占据重要地位，最近一个显著发展是用于检测目标DNA或RNA的高灵敏度SHERLOCK（Specific Highsensitivity Enzymatic ReporterUnlocking）技术，它是利用成簇的规律间隔短回文重复序列（Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats，CRISPR）技术，其原理是将病毒RNA靶标逆转录呈cDNA后通过等温扩增技术进行扩增，扩增产物把T7RNA聚合酶转录回RNA，从而达到扩增RNA的目的。Cas13a是一种非特异性RNase，识别并结合靶向扩增的RNA产物后被激活，对附近的非靶向RNA进行切割，裂解ssRNA报告分子使其从淬灭剂中释放荧光染料，用于信号放大和核酸检测，并允许荧光，比色，侧向流动等读数方法来实现快速检测各种靶标[5]。Kellner等[6]最近研发了一种基于SHERLOCK的核酸检测技术，该技术使用重组酶介导的DNA或RNA聚合酶来实现DNA/RNA扩增，利用Cas13或Cas12切割非靶向RNA，最后通过荧光和比色读数来实现检测，该技术可实现设置时间＜15分钟，并在1小时内获得检测结果。
3. 移动智能设备和智能APP与POCT检测技术的结合：智能手机和平板电脑等移动智能设备的广泛使用为POCT集成提供了重要条件，其中移动智能设备的计算能力可用于过程控制和数据分析。存储和通信能力可以用来存储和传输从设备收集的数据，而内置的闪光灯和相机也可以用于光学传感。此外，移动智能设备与POCT的集成还可以基于云端服务器上提供的远程医疗数据。尽管仍然缺乏整合到常规医疗记录的标准化路径，但在特定医院或设备的限制之外提供这些数据将为未来的进展铺平道路。苹果曾发布iOS11.2测试版的Health应用程序，整合了来自不同医院的医疗记录，包括过敏状况、疫苗接种情况、实验室检测结果、药物使用情况和生命体征等详细信息，可供用户共享。在设想的未来，用户还可以选择集成和共享他们的POCT结果。
许多开发中的POCT都利用了智能手机和平板电脑中内置的互补金属氧化物半导体相机的光学传感能力[7]，这一集成可用于图像或光谱采集和分析。内置于智能手机APP中的图像分析算法也可用于处理和分析获取的图像，使用算法将无镜头显微镜图像与手机显微镜图像相结合，可以生成与传统显微镜相当的高分辨率彩色图像[8]。其他利用智能手机成像功能结合专用APP的POCT技术包括用于黑色素瘤检测的远程皮肤镜检查（基于图像分析进行风险评估或病变分类）[9]。根据IQVIA人类数据科学研究所的数据，下载次数最多的临床评级应用程序中有55%与生物传感器相关联；据估计，它与糖尿病预防和护理、哮喘以及心肺康复相关的健康应用程序的使用可能有助于降低使用者入院概率[10]。
智能手机和平板电脑的检测和计算能力与POCT的全面集成能够实现生物标志物的早期或现场检测和量化[11]，该技术适用于慢性病管理临床应用、家庭自我监测或在资源有限的环境中检测的临床应用。目前商用产品较为突出的有Pregnancy PROTM和Clearblue® Connected排卵测试系统。Pregnancy PROTM是一款支持蓝牙连接的妊娠和排卵侧流测试，在侧流妊娠测试盒中嵌入内置电子元件，并通过蓝牙连接智能手机，通过手机中的APP（First ResponseTM）进行结果图像分析和解释。Clearblue® Connected排卵测试系统可测量尿液中的促黄体激素和雌激素，该系统与智能手机APP（Clearblue® Connected）结合使用，结果可同步到智能手机。然后智能手机会追踪用户的激素状况，以确定最佳怀孕日期，并可以与他们的伴侣或医疗保健专业人员共享。
4. 人工智能与POCT检测技术的整合：人工智能（AI）与POCT检测技术整合，可以为受检者提供检测建议和结果解读，根据临床症状、体格检查、病史等指导临床以明确诊断，建立诊疗决策。在为医护人员带来便利，减少检测诊断误差的同时，也打破了我国医学资源分配不平均的僵局，让偏远地区的患者也能有机会享受最先进、专业的医学检测服务。POCT已经成为危急重症、基层医疗、患者院外管理、消费者自测等领域临床应用重要辅助评估手段。随着POCT技术发展完善和不同领域技术的融合，POCT有望成为居家、公共场所、基层医疗机构、危急重症科室等多场景下的便捷信息采集平台，实现便捷快速监测，同时结合医院内传统信息采集、第三方实验室组学信息采集、医院和疾控建立大数据中心，通过快速的信息化联通及AI智能辅助分析，为全面、准确地评估健康提供有益支持。
人工智能在过去十年中越来越多地用于疾病诊断领域。研究表明，人工智能在诊断皮肤癌方面的表现与皮肤病理学诊断不相上下[12]。消费者可以使用各种应用程序来自我筛查皮肤癌。另外使用人工智能来筛查糖尿病视网膜病变和其他眼部疾病[13-14]。在临床病理学中，人工智能可以很容易地集成到POCT设备中，以提供结果解释或诊断。Final Frontier Medical Devices的DxtER设备使用AI诊断13种健康状况。DxtER的AI诊断引擎将临床症状、病史、体检信息和生命体征综合到一个自适应决策树中，以缩小差异范围，并建议进行血液或尿液检查以确认诊断。POCT与人工智能的突出例子还包括Butterfly iQ片上超声（蝴蝶网络）和Kardia® Band（AliveCor®）心电图阅读器，这是第一个FDA批准的帮助诊断心房颤动的人工智能算法[15]；另外，Sarwar等[16]利用软电子技术开发了一款可以使用少量液体在柔性基板上执行电子或光学监控，并将监控数据结合蛋白质组学进行数据挖掘分析的设备。该设备基于汗液的诊断程序可以为患者提供无痛的监测，患者在自己的家中舒适地跟踪各种医疗状况。
5. 可穿戴式POCT检测技术：在过去几十年里，POCT技术一直在不断发展，并在当前的医疗保健服务中对诊断和健康管理具有新的重要性，如可穿戴式POCT产品。可穿戴式POCT设备主要分为非侵入性、侵入性以及混合型。非侵入性的可穿戴式POCT设备包括智能手表、运动示踪器和智能服饰等，主要用在运动来监测心率、体温、血压等指数，处理运动保健，还可实现远程患者监控和家庭医疗服务。侵入性以及混合型的可穿戴式POCT设备主要应用于医疗领域，由生物传感器、电子和微芯片实现实时监控、介入、干预机体，例如血糖监测芯片、愈合芯片、可植入避孕设备和植入式3D智能器官。随着技术的发展，可穿戴设备将应用到更多的领域和场景。
可穿戴、非侵入性连续检测设备不断更新发展，对于慢性病和健康监测意义重大。在多个疾病领域，已有多款基于生物传感器的无创POCT检测，如胆红素计、脉搏血氧仪、无创连续血红蛋白监测、经皮血气分析等已逐步应用[17]。可穿戴生物传感器因其在预测医学建模和允许个性化即时检测（POCT）方面的巨大潜力而在全球范围内受到极大关注，近年来基于生物传感器的无创POCT检测也在不断发展和完善。病人可通过可佩戴的生物标志物监测心率、体温和血压等生命特征[18-20]，能够持续监测生理和生化标志物以及身体活动和行为。在可穿戴生物工程的新时代，基于汗液的可穿戴生物电子学已成为一项领先技术，可以从无限且易于提取的来源中测量生物标志物。随着技术的进步，新兴的化学可穿戴设备已经演变成可以附着在皮肤上以进一步提高测量精度的设备。新冠疫情大流行期间，有研究团队设计了一款非接触、可穿戴的连续肺功能传感器，能够检测呼吸波形和体积。该传感器依靠特斯拉级磁场的产生和涡流现象来跟踪呼吸周期中电导率的变化。经证明，这款无创可穿戴设备是安全的，且具有较高的准确性[21]。此外，可穿戴设备收集并通过智能手机传输到远程服务器的数据将用于通过结合分析算法生成个性化医疗模型[22]。
可穿戴、侵入性的连续监测技术不断发展，可以记录和解释生物标志物纵向检测值，这对慢病管理十分有益。最显著的进展在于糖尿病领域，已有多款商业化设备专注于对各种体液进行连续血糖监测（Continuous Glucose Monitoring，CGM）。商用CGM设备至少有两个组件，一个传感器插入或植入皮肤下，每5-15分钟测量一次组织液中葡萄糖的浓度，另一个组件是一个接收和显示数据的无线接收阅读器[23]。一些CGM还与胰岛素泵结合，形成开环或闭环系统，用于向患者按需输送胰岛素[24]。CGM设备的使用已被证明可以改善血糖控制、减少低血糖事件并改善糖尿病患者的生活质量。但这些设备也存在一些限制，如设备在读取血液或组织液中葡萄糖浓度变化时存在5-15分钟的滞后，这意味着设备可能无法及时提醒用户即将发生或实际发生的低血糖或高血糖事件。除了CGM外，还有许多可穿戴设备，如基于贴片、微针设备、纹身、电子皮肤、隐形眼镜等可穿戴设备。此外，可拉伸和柔软的电子产品、聚合物和生物组织可以功能化，以生成用于语音传感、脉搏血氧饱和度、心脏和大脑生理学记录的植入式可穿戴设备。侵入式POCT的另一个技术趋势是无痛抽血设备，该领域较突出的有TAP和HemolinkTM两款设备。TAP是使用微针以最小的痛感收集多达100μL的毛细血管全血，TAP已获FDA批准用于收集血液以进行血红蛋白A1c分析。HemolinkTM是使用微流控和吸力在不穿刺的情况下抽取毛细血管血液。无痛抽血将促进可穿戴式POCT的应用更广泛。
6. 质谱仪/核磁共振与POCT检测技术的融合：环境电离允许在大气压下直接在样品表面进行质谱（Mass spectrometry，MS）分析，样品预处理几乎为零，环境电离和液相色谱检测技术的进步使得样品可以直接、快速、实时地通过质谱进行分析，而无需进行预处理，这为质谱仪的小型化铺平了道路[25]。环境电离允许在露天而不是吸力条件下分析样品，可分为直接电离、直接解吸/电离和两步电离。在直接电离亚群中，常用的方法包括纸喷雾、组织喷雾、探针电喷雾和固体表面薄层色谱[26]。
随着技术进展，质谱仪已成为临床分析的强大工具。质谱技术的原理是对被测的样品离子质荷比进行测定，用激光辐射基质混合点和样品形成的共结晶，应用基质分子吸附样品将其电离，最后生成不同的带电离子，带电离子在动能的加速下，进一步进行加速、聚焦，最后进入质谱分析器进行分析。目前，正在大力推动将分析技术转向POCT分析。电离和微型质谱仪的新发展使实现POC-MS分析成为可能[27]。研究报道，在组织样本分析中，使用自制的微型质谱仪Mini12结合提取喷雾电离直接组织取样。几分钟内，组织样品中的脂质种类在大鼠脑、肾和肝中得到了很好的分析。通过结合光化学（Paternò-Büchi）反应，实现了脂质C=C位置的快速识别[28]。经过适当的临床验证后，便携式MSs可能被证明是POCT的有力工具。潜在的临床应用领域包括呼吸挥发性分析、药物滥用、药物监测、通过脂质谱鉴定细菌和手术室组织成像。
一种商业化的便携式核磁共振（NMR）系统，T2 Biosystems平台，测量样品的横向弛豫时间（T2），其中目标分析物被功能化磁性纳米颗粒标记。通过使自动反馈系统跟踪和补偿温度漂移，通常庞大的核磁共振系统可以小型化，用于POCT，能快速评估血小板功能。对使用基于血浆的血小板聚集测试不明显的血小板生物学的新见解，未来的应用包括止血POCT检测[29]。
7. 液滴/数字微流控与POCT检测技术：液滴或数字PCR已在中心实验室环境中用于高灵敏度核酸或蛋白质分析。在这些方法中，液体样品通过各种方式被分成非常小的和离散的位置（如液滴），从而增加分析物的有效浓度，实现高灵敏度检测和绝对定量，有时甚至下降到单个细胞或单个分子。近期对于液滴或数字PCR的研究旨在通过微流控技术将其集成小型化POCT产品。在这些微流控装置中，通常使用玻璃、硅或印刷电路作为基板，并使用各种驱动机制，如电介质上的电润湿、磁驱动或表面声波来控制液体流动，这些方法通过精确处理和控制单个液滴来实现高灵敏度。
介质上的电润湿（electrowetting-on-dielectrics，EWOD）技术，可以操纵液滴形式、离散体积的液体。在过去的十年中，电介质上的电润湿系统，也称为数字微流控系统，由于其高度的灵活性和可重构性，越来越多地用于各种应用。如PortaDro平台，这是一款便携式一体化的数字微流控平台，在PortaDrop系统内通过EWOD产生高度可重复的液滴，通过精确处理和控制单个液滴实现了高灵敏度检测[30]。液滴微流控检测系统的小型化和集成也将形成POCT平台，可应用于传染病诊断、循环肿瘤细胞检测、DNA检测和单细胞分析等，如无创产前检测和法医分型等方面。其中一种尝试是微滴超大规模检测器（Microdroplet Megascale Detector，μMD），仅使用传统手机摄像头即可产生和检测每秒数百万个液滴的荧光（比传统方法快1000倍）。该方法的关键创新是用伪随机序列调制激发光，从而能够分辨单个液滴，否则由于数码相机的帧速率有限，这些液滴会重叠。使用这种方法，μMD在120个平行微流控通道中以每秒106滴（ϕ=166mLh-1）的速率测量水滴，并达到检测LOD=1μM罗丹明染料的限制，足以用于典型的基于液滴的检测[31]。
8. 3D打印技术与POCT检测技术产品制造：在近年，3D打印技术已经成为制造各种分析仪器的有力工具，作为一种快速且低成本的制造技术，且不需要洁净室，在IVD复杂设备原型设计和迭代完善方面发挥重要价值，具有复杂三维模型构建、简化原型制造过程和成本等特点，尤其有助于改善便携式POCT设备开发过程中在材料、成本和制造技术方面受到的限制。在IVD领域常用的3D打印技术包括立体光刻、数字光投影、熔融沉积建模、喷墨打印等[32]。可3D打印的POCT设备组件示例包括样品预处理设备、微流控试剂、血液混合器、流体驱动单元、检测器适配器、外壳单元或整个微流控设备。虽然受到通量、分辨率、材料选择等方面限制，3D打印技术尚不是可供大规模生产的成熟技术，但已有部分基于3D打印的商品用IVD设备，在微流控设备批量生产等方面开展，又如在2020年新冠病毒疫情期间，有基于3D打印技术的设备，在采样现场实现取样拭子的快速打印，有效提升现场检测能力[33]。对于3D打印技术的发展，在高性能三维打印技术、全集成3D打印一体机、基于3D打印激素的智能手机传感器等方面的应用前景备受期待。
二、临床成熟POCT检测技术创新与融合发展
免疫层析技术等相对成熟的POCT检测技术也在不断通过技术完善，应进一步提升检测性能和适用度。以侧向免疫层析技术为例，在生物原材料制备、标记、结果判读、信号放大、基质加工等技术环节都具有技术创新出现与应用，如纳米金、彩色乳胶、超顺磁珠、纳米酶等新型标记物，生物素-亲和素、拉曼散射等信号放大技术，光子纸、纳米纤维素纸、复合材料等新型基质材料，以及结合移动智能设备（如手机）及办公室标准设备（如扫描仪）的结果分析解读方案[34、35]。另一方面，需要关注的是，成熟检测技术与创新检测技术融合也在提高创新技术适用性基础上，促进对于疾病检测能力增强。如基于CRISPR技术的新冠核酸快速检测，通过结合等温扩增与免疫层析技术，实现1小时的低成本核酸检测[36]。同时，通过多种检测技术融合而实现多重指标同时检测，也契合目前临床诊疗对于及时多种疾病鉴别与辅助诊断，并对于样本量有限群体（如新生儿、危急重症患者）具有重要价值。
对于成熟技术的创新与融合，也对于国内POCT生产及上游产商提出了更高的要求，尤其是生物原材料领域。抗原、抗体等核心生物原材料因技术含量高、开发周期长、工艺复杂等因素，长期依赖进口，但在本次新冠病毒疫情中，我们可以看到国内原材料生产厂商也逐步构建起研发和生产体系，尤其支撑其国内POCT检测企业的产品开发与应用。同时，随着POCT的发展，也对于国内生物原材料领域提出更高需求，以抗原、抗体为例，在建立初步平台基础上，需建立对于各个特定抗原/抗体的适宜研发方案，并需关注无细胞体系、纳米抗体等创新技术。
三、POCT检测技术发展前景与研发重点
在过去的数十年中，POCT检测在技术发展和应用方面取得了可观的成绩，这些技术有望进一步增强POCT检测的临床应用价值。同时在应用方面也提出了新的要求。
1. 由POCT检测技术到POCT解决方案：随着POCT在急诊、ICU、门诊等院内科室逐步应用深化，在院外患者管理、健康检测、公卫防控等院外场景逐步拓展，对于POCT检测的需求已由单纯指标检测发展为对于某一场景下快速、便捷检测解决方案。同时，也对于POCT的技术发展和技术融合提出了更高要求。一是“小型化”，通过POCT检测设备的小型化，更为便捷实现在非实验室场景下对于受检者的检测，并可通过高频次检测和可穿戴设备等实现对于连续指标的监测，帮助医生更为全面的评估患者情况。二是“集成化”，通过多种POCT技术平台的链接或集成，形成针对不同场景的POCT检测模块，便于在占用较少资源情况下，实现快速检测的建立与实施，并可有即插即用的POCT快检模块建立，同时依托自动化和多平台，促进对于更为满足疾病诊疗需求的多指标评估的便捷实现，形成对于疾病的全面检测解决方案。三是“信智化”，通过信息化技术对于分散的POCT设备或POCT检测模块连接，结合受检者其他信息，借助人工智能的智能化手段，实现医务人员对于受检者的有效管理和快速决策的实现，成为医务人员疾病诊疗的职能助手。
2. 考量POCT检测技术与性能及成本的平衡：有部分研究提出，相较于传统实验室检测，POCT检测的灵敏度、特异性、精密度等方面难免对于检测性能产生一定影响。同时虽然在综合实验室、人员等因素下，POCT检测成本未必高于中心实验室检测，但在资源相对匮乏地区的场景下，对于检测成本具有较高要求。对于POCT检测准确性和成本方面的担忧，是影响其应用的一个因素。对于POCT检测，一方面需要进一步进行技术方面的创新，依托创新技术手段，建立和优化具有更高准确、更低成本的技术平台，满足不同情况下的检测需求。另一方面，需要对于POCT检测场景和成本、性能需求方面进行充分评估，例如对于急性心血管疾病等危急重症疾病，POCT具有快速、便捷的优势，是患者诊疗过程的必要评估手段。所以，需要进一步对于不同场景下POCT应用开展对于患者获益和卫生经济学角度的评估研究，为POCT检测建立应用与性能、成本间的平衡提供依据，并有效指导POCT最大化价值的应用开展。
3. 重视POCT检测技术产品的产学研合作：试剂开发核心环节的突破是POCT产品成功建立和应用的关键。目前国内POCT厂家的研发瓶颈在于核心原材料、样本的获取、创新技术开发等方面。而高校、科研院所在研发样本获取和技术积累方面更具优势。在新冠疫情中，有多家企业与科研院所合作检测试剂开发，而有效推动了产品快速转化上市。同时，医疗机构可从指标选择、解决方案构建等方面，为具有应用价值产品的设计提供有力学术支撑。因此，加强产学研协同合作将有助于POCT企业获取优势。一方面，企业可以与高校、科研院所、医疗机构等单位建立长效合作机制，另一方面也需要政府加强长期扶持与投入，加大基础研究的开展和转化，为更契合国人健康目标建设需求的产品的开发和“卡脖子”技术的突破提供有力支撑。
综上所述，随着POCT技术完善，预计有更多检测应用和更高检测性能的指标得以在POCT平台实现，POCT也由体外检测技术，逐步延展至囊括移动超声、心电等多维度检测技术。虽然仍面临一定程度的挑战，但其具有不可替代的独特应用优势。并随着创新技术的应用成熟，POCT有望成为多场景下的便捷信息采集平台，为患者提供更为即时、精准的评估与临床决策指导，为全民健康提供全面、准确的评估，POCT检测有可能成为完善国人大健康管理的重要抓手。
参考文献
[1]Gerald J. K., William J. F., Laurie E. K. (2014). Principles of point of care culture, the spatial care path, and enabling community and global resilience: enabling community and global resilience. EJIFCC 25, 134-153.
[2]Kankaanpää M, Holma-Eriksson M, Kapanen S, et al. Comparison of the use of comprehensive point-of-care test panel to conventional laboratory process in emergency department[J]. BMC Emergency medicine, 2018, 18(1): 1-6.
[3]Paul R, Ostermann E, Wei Q. Advances in point-of-care nucleic acid extraction technologies for rapid diagnosis of human and plant diseases[J]. Biosensors and Bioelectronics, 2020, 169: 112592.
[4]Yaren O, Alto BW, Gangodkar PV, Ranade SR, Patil KN, Bradley KM , et al. Point of sampling detection of Zika virus within a multiplexed kit capable of detecting dengue and chikungunya. BMC Infect Dis 2017; 17: 293.
[5]Gootenberg J S, Abudayyeh O O, Lee J W, et al. Nucleic acid detection with CRISPR-Cas13a/C2c2[J]. Science, 2017, 356(6336): 438-442.
[6]Kellner M J, Koob J G, Gootenberg J S, et al. SHERLOCK: nucleic acid detection with CRISPR nucleases[J]. Nature protocols, 2019, 14(10): 2986-3012.
[7]Quesada-Gonzalez D, Merkoci A . Mobile phone-based biosensing: an emerging“diagnostic and communication”technology. Biosens Bioelectron 2017; 92: 549-62.
[8]Zhang Y, Wu Y, Zhang Y, Ozcan A . Color calibration and fusion of lens-free and mobile-phone microscopy images for high-resolution and accurate color reproduction. Sci Rep 2016; 6: 27811.
[9]Jaworek-Korjakowska J, Kleczek P . Eskin: study on the smartphone application for early detection of malignant melanoma. Wirel Commun Mob Com 2018; 5767360.
[10]IQVIA Institute for Human Data Science. The growing value of digital health: evidence and impact on human health and the healthcare system. https://www.iqvia.com/institute/reports/the-growing-value-of-digital-health.
[11]Quesada-Gonzalez D, Merkoci A . Mobile phone-based biosensing: an emerging“diagnostic and communication”technology. Biosens Bioelectron 2017; 92: 549-62.
[12]Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, Ko J, Swetter SM, Blau HM, Thrun S. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature 2017; 542: 115-8.
[13]Gulshan V, Peng L, Coram M, Stumpe MC, Wu D, Narayanaswamy A, et al. Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs. JAMA 2016; 316: 2402-10.
[14]Ting DSW, Cheung CY, Lim G, Tan GSW, Quang ND, Gan A , et al. Development and validation of a deep learning system for diabetic retinopathy and related eye diseases using retinal images from multiethnic populations with diabetes. JAMA 2017; 318: 2211-23.
[15]Albert H, Nathavitharana RR, Isaacs C, Pai M, Denkinger CM, Boehme CC . Development, roll-out and impact of Xpert MTB/RIF for tuberculosis: what lessons have we learnt and how can we do better? Eur Respir J 2016; 48: 516-25.
[16]Sarwar M, Rodriguez P, Li CZ. Sweat-based in vitro diagnostics (IVD): from sample collection to Point-of-Care testing(POCT) J Anal Test. 2019; 3(1): 80-8. doi: 10.1007/s41664-019-00097-w.
[17]Wu A. "On Vivo" and Wearable Clinical Laboratory Testing Devices for Emergency and Critical Care Laboratory Testing[J]. J Appl Lab Med, 2019,4(2):254-263. DOI: 10.1373/jalm.2018.028654.
[18]Yang Y., Song Y., Bo X., Min J., Pak O.S., Zhu L., Wang M., Tu J., Kogan A., Zhang H., et al. A Laser-Engraved Wearable Sensor for Sensitive Detection of Uric Acid and Tyrosine in Sweat. Nat. Biotechnol. 2020; 38: 217-224.
[19]Fang Y., Zhao X., Tat T., Xiao X., Chen G., Xu J., Chen J. All-in-One Conformal Epidermal Patch for Multimodal Biosensing. Matter. 2021; 4: 1102-1105.
[20]Zhao X., Askari H., Chen J. Nanogenerators for Smart Cities in the Era of 5g and Internet of Things. Joule. 2021; 5: 1391-1431.
[21]Shahrestani S, Chou T C, Shang K M, et al. A wearable eddy current based pulmonary function sensor for continuous non-contact point-of-care monitoring during the COVID-19 pandemic[J]. Scientific reports, 2021, 11(1): 1-10.
[22]Xu J, Fang Y, Chen J. Wearable Biosensors for Non-Invasive Sweat Diagnostics. Biosensors (basel). 2021;11(8):245. Published 2021 Jul 23. doi:10.3390/bios11080245.
[23]Klonoff D C, Ahn D, Drincic A. Continuous glucose monitoring: a review of the technology and clinical use[J]. Diabetes Research and Clinical Practice, 2017, 133: 178-192.
[24]Olczuk D, Priefer R . A history of continuous glucose monitors (CGMs) in self-monitoring of diabetes mellitus. Diabetes metab Syndr 2017; 12: 181-7.
[25]Li LH, Hsieh HY, Hsu CC. Clinical Application of Ambient Ionization Mass Spectrometry. Mass Spectrom (Tokyo). 2017; 6(Spec Iss): S0060.
[26]Klampfl CW, Himmelsbach M. Direct ionization meth-ods in masss pectrometry: an overview. AnalChimActa 2015; 890: 44-59.
[27]Ferreira CR; Yannell KE; Jarmusch AK; Pirro V; Ouyang Z; Cooks RG Clin. Chem 2016, 62, 99-110.
[28]Zou R, Cao W, Chong L, et al. Point-of-Care Tissue Analysis Using Miniature Mass Spectrometer. Anal Chem. 2019;91(1):1157-1163. doi:10.1021/acs.analchem.8b04935
[29]Cuker A, Husseinzadeh H, Lebedeva T, et al. Rapid evaluation of platelet function with T2 magnetic resonance. Am J ClinPathol 2016; 146: 681-93.
[30][30] Kremers T, Thelen S, Bosbach N, et al. PortaDrop: A portable digital microfluidic platform providing versatile opportunities for Lab-On-A-Chip applications. PLoS One. 2020;15(9):e0238581. Published 2020 Sep 3. doi:10.1371/journal.pone.0238581
[31]Yelleswarapu VR, Jeong HH, Yadavali S, Issadore D.Ultra-high throughput detection (1 million droplets per second) of fluorescent droplets using a cell phone camera and time domain encoded optofluidics. Lab Chip 2017; 17: 1083-94.
[32]Amin R, Knowlton S, Hart A, Yenilmez B, Ghaderinezhad F, Katebifar S, et al. 3D-printed microfluidic devices. Biofabrication 2016; 8: 022001.
[33]Yang J, Cheng Y, Gong X, et al. An integrative review on the applications of 3D printing in the field of in vitro diagnostics[J]. Chinese Chemical Letters, 2021.
[34]Andryukov BG. Six decades of lateral flow immunoassay: from determining metabolic markers to diagnosing COVID-19. AIMS Microbiol. 2020 Aug 26; 6(3): 280-304.
[35]Li F, You M, Li S, et al. Paper-based point-of-care immunoassays: Recent advances and emerging trends. Biotechnol Adv. 2020 Mar-Apr; 39: 107442.
[36]Joung J, Ladha A, Saito M, et al. Point-of-care testing for COVID-19 using SHERLOCK diagnostics. medRxiv [Preprint]. 2020 May 8:2020.05.04.20091231.
作者单位： 5100001广州市，广东省即时检测（POCT）企业重点实验室（康可人）
通讯作者：王华梁，200126上海市实验医学研究院 上海市临床检验中心
