血吸虫病是严重危害公众健康的寄生虫病，在撒哈拉以南非洲地区尤为突出。传统显微镜检查是资源受限地区的标准诊断方法，但存在高度依赖专业显微镜检技术人员等固有局限。搭载人工智能技术的自动化数字显微镜（Schistoscope）为突破这一瓶颈提供了可行的解决方案。该项现场研究旨在验证Schistoscope检测及定量分析尿液中埃及血吸虫虫卵的诊断效能，并与传统显微镜检查及复合参考标准（CRS）进行对照评估。CRS由实时PCR检测与用于检测血吸虫循环阳极抗原（CAA）的上转换颗粒（UCP）侧向层析（LF）试验联合构成。

该研究采用非劣效性设计，Schistoscope的效能评估分两阶段开展：研究A纳入339份新鲜采集的尿液样本；研究B纳入798份新鲜尿液样本，同步制备涂片保存供Schistoscope后续检测分析。两项研究均完成Schistoscope检测、传统显微镜检查、实时PCR及UCP-LF CAA检测，具备全部诊断结果的样本方纳入最终统计分析。所有诊断操作均在加蓬农村地区埃及血吸虫流行区的实验室内完成。

研究A与研究B中，Schistoscope以传统显微镜检查为参照的灵敏度分别为83.1%和96.3%，以CRS为参照的灵敏度分别为62.9%和78.0%。两项研究中传统显微镜检查以CRS为参照的灵敏度分别为61.9%和75.2%，与Schistoscope水平相当。在特异度方面，以CRS为参照，研究A中Schistoscope的特异度（78.8%）显著低于传统显微镜检查（96.4%），但研究B中两者特异度相近（分别为90.9%和98.0%）。

综合评估结果表明，Schistoscope的总体诊断效能不劣于传统显微镜检查，二者灵敏度水平相当，但特异度表现存在一定差异。Schistoscope展现出良好的诊断准确性，尤其在中重度感染样本及库存样本切片的检测中表现突出，凸显了其在资源受限地区开展回顾性分析的应用前景。

原文出处：Meulah B, Oyibo P, Hoekstra PT, Moure PAN, Maloum MN, Laclong-Lontchi RA, Honkpehedji YJ, Bengtson M, Hokke C, Corstjens PLAM, Agbana T, Diehl JC, Adegnika AA, van Lieshout L. Validation of artificial intelligence-based digital microscopy for automated detection of Schistosoma haematobium eggs in urine in Gabon. PLoS Negl Trop Dis. 2024 Feb 23;18(2):e0011967. doi: 10.1371/journal.pntd.0011967. PMID: 38394298; PMCID: PMC10917302.

链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38394298/