狗（Canis lupus familiaris）是人类驯化最悠久、最广泛的动物，牠们几乎存在於全世界每个人类社区中，并在不同时代与文化里扮演着不同的角色，其中包括狩猎、放牧、运输、守卫、警报、追踪、商品、精神媒介及民俗医疗等等不胜枚举的功能 [4]。
根据目前研究，已成功训练犬只来检测人类的各种代谢状况及疾病，其中包括低血糖和高血糖 [10, 20]、癫痫发作 [3] 、癌症 [13] 以及细菌和病毒感染 [1]。
而在 COVID-19 大流行时代当然也不会缺少牠们的位置，因此陆陆续续就有相关的研究团队开始着手训练犬只来检测 COVID-19 [7, 9, 11]，且总体都表现出不错的准确率，以 Essler 等人的研究为例 [7]，其灵敏度（真阳性率）为 71% ；特异度（真阴性率）为 98% 。
本篇文章将从狗狗的嗅觉原理，谈到训练方式与临床上的可能性与限制。
狗靠什麽原理来闻出疾病？
- 疾病闻得出来吗？
早在公元前 1 世纪的古印度医学典籍《Sushruta Samhita》中就有提及到，确实是有一些疾病是可以改变人类的气味的，而这些疾病从渗出液中会释放出特定的挥发性有机化合物 （volatile organic compounds，VOCs），并可用作於诊断参考 [5]。大概 19 世纪开始，西方文化也开始通过嗅觉线索来诊断一些疾病，例如天花及坏血病 [14]。
- 狗闻到的是什麽？
虽然人类的嗅觉没比想像中差，一定程度上人类确实是可以通过汗液识别出含有细菌衍生内毒素（bacteria-derived endotoxins）的个体 [17] ，但这相比於狗，那可就是小巫见大巫了。因为狗的气味检测能力大概至少是普通人的一千至一万倍 [23] ，牠们除了可以识别具有更细致气味变化的人类病原体外，甚至是可以闻出人类在不同情绪状态下的差异 [5] 。
这使我们难以得知牠们的「鼻」中世界，即使是使用上复杂的气相层析质谱法 （Gas chromatography–mass spectrometry）也无法检测到不同疾病间 VOCs 的差异，因为它甚至会因个体差异而有所不同，所以狗对气味的反应可能不是单一一种气味，而更可能是一种独特的气味组合模式 [18]。
如何有效训练狗狗检测疾病？
- 训练的方式
基本上训练流程都与教狗来侦查炸弹及毒品大同小异，首先团队会将患有特定疾病的人和没有患有特定疾病的人身上采集生物样本，例如汗液和尿液。然後会让狗用嗅闻装有样品的容器，如果有做出正确反应了话，狗将会被赋予奖励（食物），如果没有了的话则非 [18]。
- 样本的采集
检测犬的训练尽量要使用来自不同个体的许多样本，因为如果样本不足了话，狗学会的将是区分个体的气味，而不是疾病的气味。所以狗的工作就是寻找这些样本的共通点，并记住它，即使这些气味存在个体差异 [18] 。
此外我们还必须注意样本中的其他变数，例如如果我们所有阳性样本都是从医院采集过来的，而所有阴性样本又刚好是从社区采集过来的，那狗可能只会分辨谁去过医院，而不是谁得了病。
总而言之样本的多样性越高，狗的类化（generalization）范围也就会越广，准确度也就越高 [18] 。
临床上的可行性与障碍
- 环境转移效应（context shift effect）
因为大部分实验还是处於实验室里的模型，更多实际操作的临床数据是缺乏的，例如当动物在环境中的刺激下学会执行行为被转移到新的环境中时，可能会有表现能力下降的情况，而这种现象被称为环境转移效应（context shift effect）[2]。
并且这种效应曾在经过高度训练以检测爆炸物的狗身上发现过[8]，以一项针对肺癌患者的检测犬研究为例，通过从医院转移到另一个地点，犬只的表现会有显着的降低，其假阳性的发生率也会增加[22]。
- 人畜共患风险
除了训练技术及成本方面的问题外，这技术还涉及 SARS-CoV-2 的人畜共患病传播相关的公共卫生及动物福利问题，根据目前研究，还是无法确定狗在检测 SARS-CoV-2 变体以及多种病毒感染者上的有效性[5]。
有监於 SARS-CoV-2 起源於蝙蝠一说，仍然是形成人类大流行的最可能原因[24]，并且目前已发现几种野生及圈养动物物种被感染，其中包括猫、狗及水鼬（minks） [6, 16] 。
D’Aniello 等人认为 [5] ，在没有足够的报告来确定狗能不能成为宿主物种，或甚至是与人类交叉感染之前，故意将狗暴露於 SARS-CoV-2 之前都是是草率的。在面对这议题时我们必须更加谨慎，限制大流行最重要的策略之一，就是预防潜在病毒宿主的任何溢出感染（spillover infection）。
教机器人辨识 COVID-19 ，可能比教狗狗更实际
如果配合正确的部属策略了话，那相比於一次性的检测试剂，训练犬只来检测 COVID-19 确实还是一种高机动性、自主性及非侵入性的筛检方法，并可一次筛检一定范围内的大量人员或样本 [15] 。
可惜的是，尽管训练有素的个体具有临床应用价值，但学界仍未详细了解不同品系及个体的狗的反应差异以及将这些训练广泛推广的可能性 [5] 。
如兽医师Otto在《nature》的采访 [18] 中表示：「狗将在早期诊断中发挥作用，但我们还没有找到最好的方法去实践，这需要从科学和动物福利的角度继续探索，但最大的问题是资金」。
如果要考虑到训练成本（包含检测犬的育种、培育和安置等等）、人畜共患风险及动物福利了话，与其「教狗辨识 COVID-19 」，不如「让机器学会辨识 COVID-19 」。
一份令人振奋的据报导指出 [21] ，由物理学家 Johnson 和 Abella 医生等人领导的团队已经获得了美国国家卫生院 （NIH）为期两年 200 万美元的资助，该项目将结合纳米感测器阵列与机器学习的技术，以支持开发一种可以检测到 COVID-19 患者 VOCs 的手持设备，并宣称其初步测试灵敏度可超过 90% ，预计会在 2023 年初向食品药物管理局提出申请。
参考资料
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