0551-69105010
由細(xì)菌病原體引起的傳染病是重要的公共問題。此外，由于抗生素的過度使用，在臨床環(huán)境中廣泛遇到了許多多重耐藥的細(xì)菌病原體。因此，細(xì)菌病原體的快速識(shí)別和抗生素耐藥性分析可以極大地促進(jìn)傳染病的精確治療策略。迄今為止，已經(jīng)開發(fā)了許多用于體外診斷的常規(guī)和分子方法。本文總結(jié)了細(xì)菌檢測(cè)相關(guān)技術(shù)以及其優(yōu)缺點(diǎn)。
1、傳統(tǒng)方法檢測(cè)細(xì)菌進(jìn)展
傳統(tǒng)細(xì)菌檢測(cè)通常是將可疑菌落進(jìn)行培養(yǎng)，它涉及樣品收集，連續(xù)稀釋，在合適的培養(yǎng)基上鋪板以及等待適當(dāng)?shù)姆跤龝r(shí)間以獲得可見菌落的漫長(zhǎng)過程。培養(yǎng)過程中利用特定酶（如熒光素酶）在酶促反應(yīng)期間作為副產(chǎn)物發(fā)光實(shí)現(xiàn)細(xì)菌的檢測(cè)。但培養(yǎng)時(shí)間長(zhǎng)、操作復(fù)雜，耗材量大。難以實(shí)現(xiàn)細(xì)菌的快速檢測(cè)。
基于抗體和抗原的特異性結(jié)合的免疫學(xué)方法，利用抗原的靶標(biāo)部分與抗體結(jié)合。能夠?qū)崿F(xiàn)細(xì)菌的快速診斷。廣泛使用的免疫學(xué)方法是酶聯(lián)免疫吸附測(cè)定（稱為ELISA，它使用抗體并通過顏色變化來識(shí)別物質(zhì)）和免疫磁分離（稱為IMS，可以有效地從各種體液和培養(yǎng)細(xì)胞中分離細(xì)胞）。ELISA與IMS相結(jié)合，開發(fā)了一種免疫層析試紙（ICG），可用作食品中診斷細(xì)菌的簡(jiǎn)單方法]；Cho和他的團(tuán)隊(duì)將ELISA與免疫磁珠（基于磁珠的免疫磁分離）相結(jié)合，并用熒光團(tuán)標(biāo)記它們以檢測(cè)細(xì)菌。但是這種免疫學(xué)方法成本高、步驟復(fù)雜，應(yīng)用受限。
以聚合酶鏈反應(yīng)（PCR）為主的細(xì)菌分子生物學(xué)檢測(cè)技術(shù)，通過體外擴(kuò)增DNA,能夠?qū)崿F(xiàn)細(xì)菌的檢測(cè)。同時(shí)，PCR可以與毛細(xì)管電泳相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)微生物的靈敏檢測(cè)。但由于反應(yīng)過程中會(huì)產(chǎn)生非特異性產(chǎn)物， PCR的診斷仍然不穩(wěn)定。
2、SERS檢測(cè)細(xì)菌進(jìn)展
SERS檢測(cè)病原菌的關(guān)鍵在于具有良好特異性的高性能SERS標(biāo)簽。SERS標(biāo)簽的效果由幾個(gè)因素決定，例如SERS活性底物，附著分子類型等。各種形狀的金納米顆粒（AuNPs）或銀納米顆粒(AgNPs)，已普遍用作SERS活性底物。
抗體通常用作識(shí)別元件，因?yàn)樗ㄟ^共價(jià)結(jié)合效應(yīng)對(duì)細(xì)菌具有特異性。如單壁碳納米管（SWCNTs）-Au NPs與單克隆抗體偶聯(lián)用于檢測(cè)沙門氏菌或多重耐藥（MDR）沙門氏菌。可以實(shí)現(xiàn)高靈敏檢測(cè)（LOD：10 cfu/mL）。
SERS的其他檢測(cè)細(xì)菌分析通常采用由無機(jī)鹽誘導(dǎo)的AuNPs或AgNPs膠體或顆粒聚集體，只需與細(xì)菌細(xì)胞混合，就能實(shí)現(xiàn)細(xì)菌信號(hào)的采集。雖然簡(jiǎn)單的混合方法使檢測(cè)更便宜、更容易、更快捷，但生成的混合物并不總是均勻的，這導(dǎo)致納米顆粒在病原體細(xì)胞表面的隨機(jī)分布，然后出現(xiàn)不可重復(fù)的SERS譜圖。基于貴金屬納米顆粒的SERS方法的主要目標(biāo)是使貴金屬納米顆粒與細(xì)菌表面接觸盡可能多的點(diǎn)并盡可能接近。
Zhou等人提出了通過靜電相互作用在細(xì)菌細(xì)胞壁上原位合成AgNPs的方法，以更好地檢測(cè)飲用水中的細(xì)菌。使用這種策略增強(qiáng)細(xì)菌的拉曼信號(hào)遠(yuǎn)高于簡(jiǎn)單混合膠體與細(xì)菌懸浮液或共孵育策略的情況。此外，他們發(fā)現(xiàn)AgNP合成后細(xì)菌的拉曼信號(hào)強(qiáng)度主要取決于細(xì)胞壁的Zeta電位，該電荷似乎僅與細(xì)菌表面AgNPs的合成有關(guān)，而與它們的持續(xù)附著無關(guān)。并且方法具有許多優(yōu)點(diǎn)，例如操作簡(jiǎn)單，反應(yīng)物體積較低，靈敏度和選擇性高，以及良好的重現(xiàn)性，可以擴(kuò)展到更復(fù)雜的樣品，例如食品或血液樣品。
3、機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別細(xì)菌進(jìn)展
生物學(xué)家會(huì)使用不同的測(cè)試，如運(yùn)動(dòng)測(cè)試、分子測(cè)試和生化測(cè)試等，以便達(dá)到細(xì)菌成功的分類，會(huì)受到科研人員主觀的影響。機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，是細(xì)菌的自動(dòng)檢測(cè)有力的工具。
一方面，研究人員利用機(jī)器學(xué)習(xí)從細(xì)菌外部形貌、各種表征圖象進(jìn)行細(xì)菌的識(shí)別與劃分。
Osman等人開發(fā)了一種NN方法，基于K均值聚類的圖像分割，特征提取，特征選擇和基于GA-NN方法的分類，結(jié)合遺傳算法實(shí)現(xiàn)在組織中檢測(cè)結(jié)核分枝桿菌]。Lopez等人提出了使用CNN鑒定結(jié)核分枝桿菌（MT）的分類技術(shù)。作者使用三個(gè)卷積層來評(píng)估具有穩(wěn)健平衡融合的圖像數(shù)據(jù)集，并將 MT 的數(shù)據(jù)分類為正或負(fù)。該系統(tǒng)的準(zhǔn)確率達(dá)到96%。Zielinski等人提出了一種基于DL的識(shí)別技術(shù)，用于細(xì)菌種類和屬的分類。利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）獲取圖像描述，然后利用池化編碼器生成特征向量，最后利用SVM或RF進(jìn)行分類任務(wù)。
另一方面，采用對(duì)細(xì)菌所特有的信號(hào)進(jìn)行區(qū)分。
一些研究利用一些機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來區(qū)分過于相似的屬于易感細(xì)菌的SERS數(shù)據(jù)光譜。在分析致病菌光譜時(shí)，通常首選PCA[，通過從數(shù)據(jù)中提取線性特征來顯示抗生素耐藥組和易感組之間的差異。還有研究已經(jīng)表明，提取非線性特征的CNN分類器在細(xì)菌拉曼數(shù)據(jù)分類方面比用PCA提取的線性特征具有更高的分類精度。為了提取非線性特征，自動(dòng)編碼器是一類有用的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它們像PCA一樣用于降維目的，但與PCA不同，它提取非線性特征，通過使用這種方法來來區(qū)分ColR-Kp和粘菌素易感肺炎克雷伯，實(shí)現(xiàn)致病菌的有效識(shí)別。
文字報(bào)道：洪巖
文章編輯：董榮錄
