Die Forschungsergebnisse, die im Journal Med-X veröffentlicht wurden, zeigen, dass umgebaute COVID-19-Schnellantigentests (RATs) als papierbasierte Lateral-Flow-Assays (LFAs) in Verbindung mit maschinellem Lernen eingesetzt werden können, um Unterschiede in der Blutgerinnung zu beobachten. Dies bietet eine ideale Plattform für die schnelle und kostengünstige Bewertung des Gerinnungsstatus.
Eine mobile App-Prototypplattform wurde entwickelt, die es Klinikern ermöglicht, sofortige und genaue Anpassungen der Antikoagulans-Dosierung unter Verwendung vorhandener Ressourcen aus der Post-Pandemie vorzunehmen. Dies geschieht mittels eines Random-Forest-Maschinenlernklassifikators, der Bildmerkmalsvariationen auf der RAT NC-Membran interpretiert und die Diffusionsdistanz von roten Blutkörperchen (RBC) in rekalkifiziertem zitratbasiertem Vollblut mit Änderungen der Gerinnungsviskosität korreliert.
Die Innovation der Nutzung überschüssiger RATs zur Messung der Blutgerinnung zeigt nicht nur das Potenzial zur Verbesserung der klinischen Entscheidungsfindung, sondern auch eine kostengünstige und intelligente Strategie, um den klinischen Bedarf in der Post-Pandemie-Ära zu steigern. Die umgebaute Nutzung von weit verbreiteten COVID-19-RATs für die Gerinnbarkeitsprüfung ist eine strategische und intelligente Anpassung an die Fülle von Ressourcen und etablierten Infrastrukturen in der Post-Pandemie-Ära.
Diese LFAs, die ursprünglich zur Erkennung viraler Proteine konzipiert wurden, können modifiziert werden, um Änderungen in der Fluidviskosität zu visualisieren und damit einen direkten Maßstab für den Gerinnungsstatus bereitzustellen. Die Herausforderungen bei der genauen Überwachung und Verwaltung von Antikoagulationstherapien werden durch die Verwendung von ACT, APTT und PT in klinischen Umgebungen verdeutlicht, wobei Unterschiede aufgrund der Blutentnahmeorte und unterschiedlicher verwendeter Antikoagulanzien berücksichtigt werden müssen.