韩国材料科学研究所（KIMS）高级生物与医疗材料研究部门的何相政博士及其研究团队与首尔圣玛丽医院合作，开发了一项新技术，能够在10分钟内通过滑液诊断骨关节炎和类风湿性关节炎。这是韩国首次实现此类成就。
研究成果发表在《Small》杂志上。
据一些研究表明，65岁及以上人群中超过50%的人会出现骨关节炎的症状，而类风湿性关节炎则被认为是一种严重的慢性疾病，影响约百分之一的人在其一生中的某个阶段。尽管骨关节炎和类风湿性关节炎可能看起来相似，但它们的病因和治疗方法不同，因此在早期诊断阶段进行准确区分至关重要。到目前为止，诊断主要依赖于X光、MRI扫描和血液检测，这些方法耗时、昂贵且准确性有限。
人体关节中含有一种称为滑液的液体。研究团队专注于这种液体中代谢产物成分的差异。通过分析这些代谢差异，他们开发了一种技术，能够在10分钟内区分骨关节炎和类风湿性关节炎，并评估类风湿性关节炎的严重程度。
研究团队利用了表面增强拉曼散射（SERS）技术，这是一种可以将分子光学信号放大数百万倍的现象。这项技术放大了滑液中微量分子的信号，并通过结合基于AI的分析和数学算法，检测导致关节炎的微量物质。
此外，该团队还开发了一种简单快速的诊断方法，使用一种由高吸湿性纸表面上形成的海胆形金纳米结构组成的传感器，从而能够通过体液高效地进行检测。
在与首尔圣玛丽医院的合作下，研究团队对120名患者进行了这项技术的测试。结果显示，骨关节炎和类风湿性关节炎的诊断和区分准确率超过94%。此外，该技术在确定类风湿性关节炎严重程度方面的准确率也超过了95%。
这些发现表明，该技术不仅显著减少了关节炎诊断的时间和成本，而且确保了高精度的诊断结果。
KIMS的主要研究员何相政博士表示：“如果这项技术商业化，它不仅有助于诊断，还将非常有用监测治疗进展。”他补充说：“我们还计划继续扩展我们的研究，以覆盖更广泛的疾病。”
更多信息： Boyou Heo等人，《基于AI辅助等离子体诊断平台用于骨关节炎和类风湿性关节炎的生物标志物定量分析》，《Small》（2025）。DOI: 10.1002/smll.202500264
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