一旦这些生物标记物被分子接收器吸附，纳米粒子和纳米管就会膨胀或收缩，从而改变电荷通过它们所需的时间，这种传导性的增强或减弱会被「翻译」成检测到疾病。

　　Haick 说：「我们把所有的信号都发送给电脑，电脑再把气味转换成识别标志，这个识别标志就代表着我们预先设定的疾病。」

　　他还说，随着人工智能的发展，机器在诊断疾病上越来越灵敏。Haick 的机器不是检测和疾病相关的特定分子，而是通过「闻」气味整体的特征来判断疾病。

　　这个过程类似于人闻一只橙子。大脑不会弄清是哪些化学物质组成了橙子的香味，而是总体闻一下，就能分辨出这是一只橙子。

　　去年 12 月，Haick 和他的同事在 ACS Nano （）上发表了一篇论文，展示了他们利用人工智能制造的纳米阵列能区分出 17 种疾病，准确率高达 86%。

　　不过他们的试验存在缺陷，虽然一共有 1404 名受试者，但平均到每一种疾病的样本数量却很少。而且，他们的嗅病机器在区分某几种疾病时表现更好。

　　美国：闻血浆「气味」的传感器

　　一组来自莫奈尔化学感官中心 (Monell Chemical Senses Center) 和宾夕法尼亚大学的研究人员今年 2 月得到了 Kleburg 基金会高达 81.5 万美元的资助, 这笔资金将用于进一步研究利用血浆样本检测卵巢癌的气味传感器。

　　研究人员之所以选择血浆，是因为血浆不像呼吸气体和体液那样，容易受到其他复杂因素的影响，例如饮食习惯、环境化学物（包括清洁物和污染物）。

　　不过他们的传感器没有用到分子接受器，atv，而是利用了单链 DNA 的片段来吸附气味里的粒子。

　　「我们正在尝试让这台传感器按照哺乳动物的嗅觉系统运作，其中 DNA 是传感器的亮点，」Charlie Johnson 说道。作为宾夕法尼亚大学 Nano/Bio Interface Center 的主任，他领导着该传感器的研发工作，

　　除了上面提到的这些团队，奥地利、瑞士和日本也有研究人员在研发能诊断疾病的气味传感器。

　　Cristina Davis 说：「可以看到，目前不管是在商业活动还是学科建设上，嗅病机器都很活跃，我觉得这些迹象表明我们离目标越来越近了。」她是加利福尼亚大学戴维斯分校的一位生物科学工程师兼教授，同时也在研发能诊病的气味传感器。她还补充说，估计只需要 3-5 年的时间，这些设备就能应用到临床了。

　　研究人员之间的竞争可能会很激烈，但大家的目标都是一致的——挽救更多的生命。Charlie Johnson 说：「各国的研究团队都付出了很多努力，现在就等着看谁会第一个攻克这个难关了。」

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