2023年获奖者:瑞秋·麦肯德里教授

病毒传播:利用深度学习和量子材料进行早期疾病诊断

无声的抗菌素耐药性大流行是人类面临的十大全球健康威胁之一, 到2050年，每年可能导致1000万人死亡, 全球经济为此付出了100万亿美元的代价.

越来越多的人认识到诊断在指导患者管理和抗生素使用方面的关键作用, 然而，开发适合目的的抗微生物药物耐药性测试和分散诊断提供模式, 仍然是一个重大挑战.

金标准实验室测试, 比如培养或PCR, 虽然高度准确, 通常需要将样品送到集中实验室并等待测试结果, 导致诊断延误和处方不当. 低成本横向流动测试，可在几分钟内给出结果, 在COVID-19大流行期间，通过扩大在分散的社区环境中获得检测的机会(例如.g. 药房、全科医生、护理院、学校和家庭).

然而, 侧流试验通常对早期感染缺乏敏感性, 导致假阴性. 因此，迫切需要高性能快速检测，以便在社区环境中准确诊断早期感染和抗菌素耐药性.

在此, 获得新萄新京十大正规网站 A F Harvey工程研究奖资助, 我试图利用我的团队最近在量子纳米金刚石诊断和快速测试的深度学习方面的突破，彻底改变抗菌素耐药性的早期诊断, 专注于 耐药结核病 作为一个例子.

如果成功, 这一开创性的早期研究可以为下一阶段的转化资助奠定基础，并为其他传染性和非传染性疾病的应用开辟道路.