子宫颈癌是世界第四大常见癌症，每年确诊病例超过50万例。几乎所有的子宫颈癌病例都是由人乳头瘤病毒引起的。检测到体内的癌前病变，医生就有机会治愈一种致命的癌症。巴氏涂片法于20世纪40年代被引入，如果定期进行，这种检测可以检测出大约80%的宫颈癌患者，大大减少了因宫颈癌而造成的死亡。可以说巴氏涂片检查在降低癌症死亡率方面创造了奇迹，因为宫颈癌这种癌症在早期发现时是可以治愈的，而在晚期发现时几乎总是致命的。但是，巴氏涂片是主观的，并不总是可靠的。它需要高质量的实验室、受过适当培训的临床医生以及反复筛查。它的不完美部分在于它有主观性。训练有素是这个过程的限制步骤。未经训练，或者经验不够丰富，就可能会错过癌症。在许多国家，甚至在较富裕国家的低收入和偏远地区，这些条件并不普遍。在低收入国家，这种检测的主观性导致了更高的宫颈癌死亡率。

在AIP出版的《生物物理学评论》(Biophysics Reviews)上，麻省总医院(Massachusetts General Hospital)的科学家们发明了新兴检测技术，可以比子宫颈抹片检查更好地筛查宫颈癌，他们表示利用纳米技术和计算机学习方面的进展来帮助开发HPV筛查技术，使癌症前检测不再靠猜测。这可能意味着即使在缺乏训练有素的医生和先进实验室的地方也能进行更好的筛查。如果广泛应用，可以在医疗保健可能有限的发展中国家里拯救更多生命。

麻省总医院(Massachusetts General Hospital)肿瘤学家、哈佛医学院(Harvard Medical School)副教授Cesar Castro是这项研究的作者。作者还给出了一份现有的和正在出现的技术列表，范围从现有的DNA检测和其他巴氏涂片替代品，到使用纳米技术和人工智能最新进展的下一代技术——这些技术可以用来缩小这些领域的检测差距。

其中一项技术是用生物材料制成的小珠子进行筛查，这些小珠子在接触人乳头状瘤病毒时形成钻石形状。这些形状可以用高倍显微镜观察到。当没有这些显微镜时，可以使用一个通过机器学习构建的手机应用程序来读取它们。“与COVID-19检测类似，在美国等地有很好的技术，但在其他国家不够好，”“这就是为什么人们有巨大的动力去寻找新一代、性价比更高的技术来解决这个问题。”