综述：结核病诊断技术进展：最新动态

这篇综述系统梳理了结核病（TB）诊断领域的技术革新，重点对比了传统方法（涂片镜检、结核菌素试验）与现代技术（T-SPOT、CRISPR-Cas、人工智能AI、电子鼻等）的优劣，强调快速精准诊断对耐药结核分枝杆菌（Mtb）防控的关键作用，为资源有限地区的诊疗方案优化提供了重要参考。

　　

结核病诊断技术进展：最新动态

Abstract
结核病（TB）作为单一病原体引发的致命性疾病，其耐药性问题已使其成为全球公共卫生威胁。在COVID-19大流行前，TB导致的死亡率甚至超过艾滋病。2023年全球新增病例达820万，耐药菌株的涌现、治疗失败及诊断技术局限是主要挑战。传统诊断方法（涂片镜检、结核菌素皮肤试验TST、胸部X光）存在灵敏度低、耗时长等缺陷，而新兴技术如γ-干扰素释放试验（T-SPOT）、逆转录PCR（RT-PCR）、结核脂阿拉伯甘露聚糖检测（TB-LAM）、CRISPR-Cas系统及生物传感器正逐步填补这一空白。

Introduction
结核分枝杆菌（Mtb）主要侵袭肺部，表现为咯血、发热、盗汗等症状，亦可引起肺外结核（如淋巴结结核、结核性脑膜炎）。其高传染性与潜伏感染特性使得早期诊断尤为关键。

现代诊断技术突破

1. 分子诊断：实时荧光定量PCR（Xpert MTB/RIF^?）可同步检测Mtb及利福平耐药性，将诊断时间缩短至2小时；环介导等温扩增（LAMP）技术适用于基层医疗。
2. 免疫检测：T-SPOT.TB通过检测γ-干扰素规避卡介苗（BCG）接种干扰，灵敏度达95%；尿液TB-LAM对HIV合并感染患者具有特殊价值。
3. 前沿技术：
   • CRISPR-Cas：SHERLOCK技术可实现单碱基突变检测，对耐药基因rpoB的识别精度达飞摩尔级。
   • 人工智能：深度学习算法分析胸部CT影像的准确率超90%，显著降低漏诊率。
   • 电子鼻：通过挥发性有机化合物（VOCs）指纹图谱实现无创筛查，3分钟出结果。

Conclusion
综合应用多模态诊断技术是应对TB耐药危机的核心策略。未来需进一步优化床旁检测（POC）设备的便携性与成本，尤其针对资源匮乏地区。

作者贡献声明
Nitin Pal KALIA主导课题设计与论文撰写；Kishan Kumar Parida参与数据分析；Monali Lahiri负责方法论构建；团队协作体现了跨学科研究的必要性。

（注：全文严格基于原文事实性内容缩编，未添加非文献依据的表述。）