弗林德斯大学的专家预测，随着机器学习在DNA剖析中的应用，重要的DNA测试将迎来激动人心的发展。聚合酶链反应（PCR）DNA剖析在医学诊断、法医评估和国家安全等多个领域改变了高通量取样，这种变化发生在本世纪。尽管如此，这一方法自20世纪80年代以来几乎没有什么创新。
弗林德斯大学的专家预见，凭借机器学习的应用，重要的DNA测试将在DNA剖析中取得重大进展。
在过去的一个世纪中，PCR（聚合酶链反应）DNA剖析极大地改变了医学诊断、法医调查和国家安全的高通量取样。尽管发生了这种变化，核心技术自20世纪80年代以来仍保持基本不变。
来自弗林德斯大学法医科学SA的邓肯·泰勒博士等专家指出：“即使PCR效率有一点小的提升，也可能对每年处理的数十万个法医和情报DNA样本产生很大影响，尤其是在处理降解样本时。”
《基因》上发表的最新研究强调，通过使用人工智能技术，DNA剖析质量和更高效的PCR循环方法取得了显著改善。该研究由科学与工程学院的博士生凯特琳·麦克唐纳女士主导。
麦克唐纳在国际法医遗传学协会会议上展示研究成果后表示：“我们的方法可以解决困扰法医科学家的诸多问题，尤其是在处理微量、抑制或降解样本时。”
她补充道：“通过智能优化针对不同样本类型的PCR，我们可以显著提高扩增成功率，从而在困难场景中也能获得更可靠的结果。”
“除了法医应用外，这项技术可以通过提高效率、减少错误并允许在多种用途上进行大规模分析，彻底改变依赖PCR的其他领域，如临床诊断和环境监测。”
PCR是一种常用的实验室程序，可以扩增小段遗传物质；它在DNA指纹鉴定、诊断遗传性疾病以及识别病原体（如COVID-19）等方面有着广泛应用。
在弗林德斯大学科学与工程学院的其他专家，包括阿德里安·林克教授和人工智能计算机科学副教授拉塞尔·布林克沃斯的支持下，该研究利用机器学习开发了创新的“智能PCR”系统。这些系统旨在识别重大调整并实现更快的循环时间，以获得更快、更精确的结果。
《基因》上发表的文章详细阐述了新构思的“智能”PCR系统的开发和广泛测试。
专注于DNA法医学发展的林克教授表示，PCR在多个领域得到了应用，包括法医科学、兽医研究、医疗实践和国家安全。
林克教授解释说：“人工智能和机器学习仍处于早期阶段，但如果恰当地利用，潜力巨大，可以显著提高PCR检测的灵敏度。”
他指出，自1994年以来，非编码DNA区域的法医目的研究一直在进行。
林克教授表示：“随着持续研究，这些以人工智能驱动的方法有可能提高刑事调查中使用的DNA证据的标准，并改善微量DNA样本的质量，从而推动刑事司法系统的进步。”
自主系统副教授拉塞尔·布林克沃斯强调，对现有协议的改进将进一步塑造人工智能实施的未来。
布林克沃斯副教授表示：“传统上，DNA扩增需要在启动过程之前设置所有变量，这并没有考虑样本和条件之间的各种差异。”
他说：“通过利用机器学习和传感器技术的进步，我们已将PCR过程从一种通用方法转变为针对单个案例量身定制和优化的方法，能够比以往更快地生产出高质量和高数量的DNA。”
