L'identificazione, l'isolamento e la cura precoce dei pazienti con COVID-19 sono essenziali per
limitare la trasmissione da uomo a uomo, compresa la riduzione delle infezioni secondarie tra contatti
stretti e operatori sanitari, prevenendo eventi di trasmissione e amplificazione. Inoltre, l'attuale
emergenza epidemiologica richiede il ripensamento e la riorganizzazione della nostra società. Infatti,
sebbene l'analisi RT-PCR sia il metodo di diagnosi più rapido per l'infezione da SARS-CoV-2, una
diagnosi rapida e di massa non è ancora possibile, soprattutto nei pazienti asintomatici. I test specifici
sono costosi e purtroppo non disponibili in molti paesi. Ciò è preoccupante poiché il ritardo nella
diagnosi aumenta il rischio di mortalità e il danno che può procurare la malattia. Risulta quindi
necessario un test diagnostico semplice, rapido e di facile utilizzo per la diagnosi di COVID-19.
L'obiettivo della presente proposta è quello di sviluppare e ottimizzare uno strumento diagnostico
rapido e efficace per rilevare le persone infette al fine di ridurre la fase di espansione della pandemia
e gestire la riorganizzazione delle attività e dei processi. FAST-COV, un dispositivo basato sulla
tecnica spettroscopica NIR e l'intelligenza artificiale (AI), consentirà uno screening di massa veloce,
limitando così la diffusione dell'infezione.
Risultati preliminari
Il nostro progetto nasce da solidi dati preliminari: abbiamo dimostrato la capacità di NIR e AI di
identificare i pazienti con infezione da COVID-19. In particolare, abbiamo analizzato 30 campioni di
sangue da pazienti COVID-19 e 30 da pazienti negativi ma con sintomi simili. L'analisi NIR-AI è stata
in grado di classificare correttamente le due classi di pazienti. Abbiamo applicato la chemometria e
tool di classificazione utilizzando training e validation set. Sebbene il numero di campioni analizzati
sia limitato, i risultati presentano una precisione del 100%, una sensibilità del 100% e una specificità
del 100%, che sono comparabili e persino superiori agli attuali biomarcatori diagnostici convenzionali.
La spettroscopia NIR è rapida, non invasiva e non richiede reagenti per l'analisi. Solo di recente la
spettroscopia NIR ha iniziato a essere utilizzata in virologia, in particolare per diagnosticare l'infezione
virale. La NIR ha permesso di discriminare i cloni molecolari dei sottotipi di tipo 1 dell'HIV B e C
utilizzando l'analisi dei componenti principali (PCA). Altre applicazioni della NIR comprendono la
discriminazione dell'infezione da influenza umana, contro controlli sani, tra infezione da influenza e
virus respiratorio sinciziale o tra virus dell'influenza umana A, B.
Obiettivo
Validare e certificare un sensore real-time, accurato e a basso costo per lo screening diffuso e
precoce di SARS-CoV-2.
FAST-COV è un sensore portatile, real-time, preciso e a basso costo, basato sulla spettroscopia e
l'apprendimento automatico (ML). In base ai dati preliminari il sistema FAST-COV è in grado di
scansionare il sangue e utilizzare algoritmi di machine learning per l'identificazione in tempo reale
della presenza del virus. Il NIR abbinato alle tecniche di ML consente un'analisi rapida, in tempo reale
ed economica che non è limitata da reagenti, non è necessaria alcuna preparazione del campione ed
è quindi una tecnica analitica candidata perfetta per lo screening di massa, senza limiti al numero di
test che possono essere eseguiti. Il progetto sarà sviluppato presso l'Università del Piemonte
Orientale (UPO) in collaborazione con l'Università Humanitas (HU), l'Università di Torino (UTO) e la
società Tellspec. Dopo un'ottimizzazione iniziale del dispositivo FAST-COV, verrà eseguito lo
screening di 300 campioni di sangue di pazienti COVID-19 e non COVID-19 al fine di ottenere una
libreria NIR di campioni di sangue infetti e non infetti. Saranno analizzati anche campioni di pazienti
guariti e