目前的细菌鉴定诊断方法是时间密集型的，需要培养，需要几个小时到几天才能完成。然而，最近发表在《纳米通讯》上的一项研究提出了一种结合拉曼光谱、声学生物打印和机器学习的新型技术，用于快速识别细菌。这项创新技术有望改善临床诊断，使食品更安全，药物开发更快，并加强环境监测。

快速和准确的细菌鉴定的挑战和需求
 

细菌感染是全世界死亡的一个主要原因，每年导致超过770万人死亡。

目前的诊断过程包括培养细菌样本，这可能需要几天时间，并在等待结果时开出广谱抗生素。不幸的是，这导致30%以上的病人接受不必要的治疗，并促成了抗菌素耐药性的发展。

改进的分析方法，如PCR技术和免疫学检测已经被开发出来，以缩短总的检测时间，并具有高特异性。然而，它们在现场检测中是有限的，并且需要昂贵的试剂。

因此，对提高检测效率的替代方法的需求很高，特别是对于食源性病原体和临床环境，快速识别对诊断感染源至关重要。

什么是拉曼光谱，它是如何用于细菌鉴定的？
拉曼光谱是一种无标签、非侵入性的鉴定细菌种类的方法。这种技术利用了每种类型和细胞株的独特分子结构，产生了一个独特的光谱指纹，可用于识别。

通过用激光照射样品，拉曼光谱法测量光和样品分子之间相互作用时的能量散射（弱拉曼散射）。然后，它过滤掉激光，分析捕获的信号并与已知的细菌相匹配。

与其他细菌鉴定的诊断方法相比，它有什么优势？

与其他基于核酸（聚合酶链式反应）或基于蛋白质的细菌鉴定测试（酶联免疫）相比，拉曼光谱法具有若干优势，包括试剂用量少、样品制备量小、设备成本低、非破坏性分析以及无扩增检测的潜力。

表面增强拉曼光谱的发展进一步提高了该技术在便携式和低成本诊断中的可及性，使其成为食品安全、临床诊断和环境监测中细菌鉴定的一个有吸引力的选择。

局限性
尽管拉曼光谱在鉴定细菌种类方面显示出巨大的前景，但其有效性可能会受到低信噪比和需要大量数据集以涵盖许多相关细菌菌株和抗生素抗性模式的阻碍。

该方法受到其敏感性、准确性和对复杂样品（如临床和食品标本）干扰的敏感性的限制。此外，高激光功率有可能影响细菌结构和分析的准确性。

为了解决这些限制，研究人员正在探索使用新型纳米材料、更有效的细菌分离方法和先进的数据处理工具，以提高灵敏度并改善对原始光谱数据的分析。

结合拉曼光谱和声学生物打印的新人工智能辅助方法提供快速的细菌鉴定
将细菌与给定样品中的其他分子或细胞区分开来具有挑战性，因为它们都表现出独特的光线模式。例如，即使在少量的血液中，可能有数十亿的细胞，但只有少数可能是细菌。

为了应对这一挑战，来自斯坦福大学的研究人员提出了一种新方法，利用表面增强拉曼光谱、声学生物打印和机器学习的结合来识别液体中的细菌。该成果发表在《纳米通讯》上。

研究人员使用声学液滴喷射（ADE）技术来分离极小样本中的细胞，并消除不需要的光谱信息。ADE使用产生辐射压力的超声波将液滴从表面弹出，液滴只有几十个大小的细胞。

研究小组在样品中加入了金纳米棒，它与细菌结合，使拉曼信号增强了1500倍。然后他们采用机器学习来比较每个印刷液点发出的不同光线模式，以确定样品中任何细菌的独特拉曼光谱特征。
 

该研究的意义和未来展望

所提出的方法提供了一个高吞吐量和快速和负担得起的现场诊断的潜力，而不需要实验室分析，使其适合于未经训练的人员。此外，它可以导致对许多不同液体进行快速、更准确和廉价的微生物检测，以替代可能需要数小时或数天的传统培养方法。

这种创新方法可以为基于拉曼的研究、疾病管理和临床诊断做出贡献。它还可能使人们开发出用于检测体液中生物标志物的护理点系统，并将侵入性降到最低。

尽管该技术是利用血液样本开发和完善的，但研究人员乐观地认为，它可以扩展到检查其他类型的液体和细胞，如测试饮用水的纯度。

这是一个创新的解决方案，有可能产生拯救生命的影响。我们现在对商业化机会感到兴奋，它可以帮助重新定义细菌检测和单细胞表征的标准。---该研究的高级共同作者Amr Saleh


进一步开发先进的数据处理方法、通用数据库和简单的样品制备技术，对于改善拉曼光谱的解释和创建一个快速和便携的细菌鉴定系统以进行现场测试是必要的。

参考资料

Safir, F., Vu, N., Tadesse, L. F., Firouzi, K., Banaei, N., Jeffrey, S. S., ... & Dionne, J. A. (2023). Combining Acoustic Bioprinting with AI-Assisted Raman Spectroscopy for High-Throughput Identification of Bacteria in Blood. Nano Letters. https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.2c03015

Myers, A. (2023). Stanford Researchers Develop a New Way to Identify Bacteria in Fluids. [Online]. Stanford News. Available at: https://news.stanford.edu/press-releases/2023/03/02/new-way-identify-bacteria-fluids/

Ho, C. S., Jean, N., Hogan, C. A., Blackmon, L., Jeffrey, S. S., Holodniy, M., ... & Dionne, J. (2019). Rapid identification of Pathogenic Bacteria using Raman Spectroscopy and Deep Learning. Nature communications. https://doi.org/10.1038/s41467-019-12898-9

Rodriguez, L., Zhang, Z., & Wang, D. (2023). Recent Advances of Raman Spectroscopy for the Analysis of Bacteria. Analytical Science Advances. https://doi.org/10.1002/ansa.202200066

Tadesse, L. F., Ho, C. S., Chen, D. H., Arami, H., Banaei, N., Gambhir, S. S., ... & Dionne, J. (2020). Plasmonic and Electrostatic Interactions Enable Uniformly Enhanced Liquid Bacterial Surface-Enhanced Raman Scattering (SERS). Nano letters. https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.0c03189

作者Owais Ali