宫颈癌是全球女性常见的恶性肿瘤之一，其主要诱因是高危型人乳头瘤病毒（HR-HPV）的持续感染。据世界卫生组织统计，全球每年约有60万新发宫颈癌病例，其中约80%集中在低中等收入国家。这些地区的医疗资源匮乏，导致宫颈癌筛查覆盖率低，许多患者在确诊时已处于晚期，治疗难度大，死亡率高。目前，宫颈癌筛查主要依赖于聚合酶链式反应（PCR）技术。然而，PCR检测需要复杂的设备、严格的温度控制和专业的技术人员，检测过程耗时长、成本高，难以在基层医疗机构普及。这使得许多女性无法及时进行筛查，错失了早期发现和治疗的机会。

近年来，CRISPR技术因其高效、特异的核酸靶向能力，为HR-HPV检测带来了新的希望。CRISPR系统能够精准识别并切割目标核酸，具有高灵敏度和高特异性。与此同时，微流控芯片技术凭借其精确控制流体、集成化和微型化的优势，为核酸快速检测提供了一个理想的平台。微流控芯片能够将样本处理、核酸扩增和检测集成在一个微型芯片上，操作简单，成本低廉，适合现场快速检测。将CRISPR技术和微流控芯片技术相结合，开发出的检测系统不仅具有高灵敏度和高特异性，还具备简单操作流程和低成本的优势，非常适合在资源受限地区的基层医疗机构使用。这种检测平台的开发，对于提高宫颈癌筛查覆盖率、提升癌症早期诊断率具有极其重要的意义。

近日，东北大学医学与生物信息工程学院田野副教授联合华中农业大学刘笔锋教授和陈鹏副教授团队在Advanced Science发表题为“Deep Learning-Enhanced Hand-Driven Microfluidic Chip for Multiplexed Nucleic Acid Detection Based on RPA/CRISPR”的研究性论文。该研究开发了一种基于RPA/CRISPR技术的手动微流控芯片，结合深度学习算法，实现了对高危型人乳头瘤病毒（HR-HPV）的快速、高灵敏度多重核酸检测，为资源受限地区的现场快速筛查提供了高效、低成本的解决方案，有望显著提升宫颈癌的早期诊断率和筛查覆盖率。

文献基本信息

本研究开发了一种名为R-CHIP的便携式检测系统，用于高危型人乳头瘤病毒（HR-HPV）的多重核酸快速检测。该系统结合了重组酶聚合酶扩增（RPA）、CRISPR技术、手动微流控芯片以及深度学习算法，实现了从样本处理到结果读出的全流程自动化和便携化。首先，通过优化RPA引物设计和CRISPR的Cas12a-crRNA系统，研究人员确保了对HR-HPV亚型的高灵敏度和高特异性检测。RPA技术能够在等温条件下快速扩增目标核酸，而CRISPR技术则利用Cas12a蛋白的特异性识别能力，精准切割靶标核酸并释放可检测信号。此外，手动微流控芯片的设计使得样本处理和反应流程更加简化，无需外部电源或复杂设备，适合在资源受限的环境中使用。为了进一步提高检测结果的读出效率和准确性，研究人员引入了深度学习算法，通过智能手机微成像系统结合ResNet-18模型，实现了对检测信号的快速分析和判断。

在实验验证中，R-CHIP系统表现出卓越的性能。对HPV-16和HPV-18的检测灵敏度分别达到了10⁻¹⁷ M和10⁻¹⁸ M，远超传统检测方法。在300次临床样本测试中，该系统的准确率超过95%，显示出极高的检测精度和可靠性。深度学习算法的应用进一步提升了检测结果的读出效率，ResNet-18模型对HPV-16和HPV-18的初始预测准确率分别达到了96.0%和98.0%。此外，R-CHIP系统的便携性和操作简便性使其在基层医疗环境中具有巨大的应用潜力。整个检测流程从样本预处理到结果读出仅需不到一小时，且无需专业技术人员操作，极大地降低了检测门槛和成本。这一创新的检测系统不仅为HR-HPV的检测提供了一种高效、低成本的解决方案，也为其他疾病的核酸快速检测开辟了新的路径。

R-CHIP作为一种用户友好且智能化的检测平台，具有巨大的潜力，可用于资源受限地区的社区级HR-HPV筛查，并有助于其他疾病的预防和早期诊断。其便携性、快速性和高准确性使其成为传统检测方法的理想替代品，尤其是在基层医疗和现场快速检测场景中。

这项研究不仅为HR-HPV的检测提供了一种新的思路，也为其他疾病的核酸快速检测开辟了新的道路。它展示了将深度学习与微流控技术相结合的强大潜力，为未来开发更多便携式、智能化的医疗检测设备提供了借鉴。此外，该研究还提醒我们，技术创新应关注实际应用需求，特别是基层和资源受限地区的医疗需求。通过简化操作流程、降低设备要求，可以大大提高检测技术的可及性和应用范围，从而更好地服务于全球健康事业。总之，R-CHIP的成功研发是核酸快速检测领域的一个重要里程碑，它不仅为HR-HPV的筛查带来了新的希望，也为整个医疗检测行业的发展提供了新的方向和动力。

参考文献：

Tao Xu, Ying Zhang, Shunji Li, et al. Deep Learning-Enhanced Hand-Driven Microfluidic Chip for Multiplexed Nucleic Acid Detection Based on RPA/CRISPR. Advanced Science 2025, 12, 2414918. DOI:10.1002/advs.202414918.