นับตั้งแต่มีการประกาศให้โรค COVID-19 เป็นโรคระบาดใหญ่เมื่อต้นปี 2563 ได้มีการตรวจพบเชื้อไวรัสโคโรน่าที่เกี่ยวข้องกับกลุ่มอาการทางเดินหายใจเฉียบพลันรุนแรง (SARS-CoV-2) หลายสายพันธุ์ การเกิดขึ้นของตัวแปรหลายตัวทำให้เกิดความกังวลเนื่องจากผลกระทบต่อสุขภาพของประชาชน ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องแยกแยะระหว่างไวรัสสายพันธุ์ต่าง ๆ

เราได้พัฒนา machine learning web-based application สำหรับการระบุตัวแปร SARS-CoV-2 ผ่านปฏิกิริยาลูกโซ่โพลีเมอเรสแบบเรียลไทม์ดูเพล็กซ์ (PCR) ควบคู่ไปกับการวิเคราะห์การหลอมที่มีความละเอียดสูง (qPCR-HRM) เพื่อเป็นการพิสูจน์แนวคิด เราได้ตรวจสอบความสามารถของแพลตฟอร์มในการระบุสายพันธุ์อัลฟ่า เดลต้า และสายพันธุ์ไวด์โดยใช้ไพรเมอร์สองชุด qPCR-HRM แบบดูเพล็กซ์สามารถระบุตัวแปรทั้งสองได้อย่างน่าเชื่อถือด้วยความเร็วต่ำเพียง 100 copies/µL ซึ่งแพลตฟอร์มดังกล่าวได้รับการตรวจสอบจากตัวอย่าง nasopharyngeal swab จำนวน 167 ตัวอย่าง ซึ่งให้ความไว 95.2% งานนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการใช้เป็นการเฝ้าระวังไวรัสที่หลากหลายแบบอัตโนมัติที่คุ้มค่า และการเฝ้าระวังตัวแปรไวรัสในวงกว้าง