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NTU 高科技實驗室已爲未來疫情做好准備

2021 年 8 月 11 日 图鉴馆

Pathnova Laboratories 是一家總部位于淡馬錫生命科學實驗室的醫療診斷公司,NTU將與他們新的臨床診斷實驗室建立合作夥伴關系,爲新加坡的疫情檢測做出貢獻。

NTU臨床診斷實驗室

在持續不斷的全球疫情下,NTU臨床診斷實驗室計劃利用人工智能 (AI) 和數據分析等先進技術進行創新,以促使新加坡在未來以更成熟的手段處理疫情。

NTU臨床診斷實驗室位于新加坡南洋理工大學李光前醫學院 (LKCMedicine) 諾維娜校區,于 2020 年 4 月成立,爲了提高新加坡的診斷測試能力而努力,並在此開啓了針對 Covid-19疫情的一系列檢測。其中,2020 年 7 月 1 日,該實驗室進行首次聚合酶鏈反應 (PCR) 測試。

NTU 高科技實驗室已爲未來疫情做好准備

(從左到右)Eric Yap, Chan Soh Ha 和 Ian Cheong教授

來源:NTU官網

NTU 與 Pathnova 之間的合作夥伴關系建立于2021 年 3 月 1 日,Pathnova 負責運營,而 NTU 負責管理實驗室。從那時起,Pathnova Laboratories @ LKCMedicine(現在的名字) 實驗室擴大了其運營規模,並受新加坡衛生部委托對超過 120,000 人進行了疫情檢測,包括針對外國客工的輪班檢測。

該實驗室每天的測試能力已經達到2,000 次,並且他們一直在爲大規模的測試做准備,自動化並增加可用的變種病毒檢測。

鑒于其專注于血清學的研究,Pathnova 還增加了COVID-19血清學測試。此類測試旨在檢測過去受到的感染或評估個人接種疫苗後的抗體反應。

重新構想新型實驗室

隨著科研實力的增長,NTU臨床診斷實驗室將吸取疫情中的經驗教訓,重新構想一種靈活的新型實驗室。

這樣的實驗室將具有可擴展性和適應性,例如使用智能數字流程來確保日常測試的質量和生産力,同時允許科學家對實驗室的工作流程進行創新和改進。

淡馬錫生命科學實驗室的CEO Peter Chia先生表示:“我們很高興能與李光潛醫學院這樣的世界知名醫療機構合作。我們相信,這種合作夥伴關系源于科研人員的共同努力,我們將利用這次疫情中得到的經驗,爲公共利益帶來創新的解決方案。

我要祝賀與感謝 LKCMedicine 和 Pathnova 的這種夥伴關系。我們期待看到他們提供創新的科學技術,以造福新加坡人民。”

NTU 高科技實驗室已爲未來疫情做好准備

淡馬錫生命科學實驗室 來源:淡馬錫官網

NTU高級副校長Lam Khin Yong教授也表示:“南大與Pathnova實驗室的合作將使我們的科學家能夠利用他們在人工智能技術方面的專業知識來應對未來的疫情挑戰。我們期待著學術界和工業界之間的合作,爲國家在保障人口健康方面做出更大的努力做出貢獻。”

病毒檢測速度加快

南大高級副校長(健康與生命科學)兼南大李光前醫學院院長、傑出大學教授 Joseph Sung 說:“正如我們所見到的一樣,冠狀病毒會發生病毒變異,但幸運的是,我們的技術也在進步。通過利用分子病毒學技術並與業界合作,我們可以共同努力加強新加坡未來的疫情防範。”

NTU 高科技實驗室已爲未來疫情做好准備

來源:NTU官網

該實驗室是高等學府爲快速響應國家緊急情況而設立的唯一診斷服務實驗室,彙集了該領域的兩位優秀專家。

它由新實驗室的醫學主任 LKCMedicine 的副教授 Eric Yap 和 Pathnova Laboratories 的首席科學官兼聯合創始人 Ian Cheong 博士共同領導。

Ian Cheong 博士說:“NTU 和 Pathnova 有著相似的精神,我們很高興有機會共同爲新加坡的安全做出貢獻。”

Eric Yap 副教授曾擔任醫生和國防科學家,研究人類、細菌和病毒基因組中遺傳變異的模式和影響,並且利用這些差異進行更准確和快速的疾病診斷。

NTU 高科技實驗室已爲未來疫情做好准備

Eric Yap副教授 來源:李光潛醫學院Twitter

2020 年 4 月,Eric Yap副教授和他的研究團隊設計了一種方法來加速 COVID-19 PCR 測試,在設備和能力有限的情況下,僅需 36 分鍾即可得出結果。他們的直接 PCR 測試用于在粗樣品中尋找 COVID-19 基因序列,而無需進行當前 PCR 測試所需的冗長和手動 RNA 的純化步驟。

Ian Cheong 博士曾經當過律師和科學家,擁有癌症實驗治療和診斷方面的背景。2017 年,在淡馬錫生命科學加速器 (TLA) 的支持下,他與名譽教授 Chan Soh Ha 和 Jason Foo 先生共同創立了 Pathnova 實驗室,旨在通過血清學檢測開發鼻咽癌和自身免疫性疾病的可擴展檢測,並通過機器學習進行加速試驗。

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