Рост бактерий зависит от экологических и биологических факторов и их понимание является ключом к эффективному лечению инфекций.
Ученые оценивают траектории роста бактерий, чтобы лучше прогнозировать их инфекционный потенциал и условия, способствующие размножению. В этой статье рассматриваются ключевые факторы, влияющие на размножение бактерий, различные фазы кривой роста бактерий, методы измерения бактериальной экспансии и модели прогнозирования роста бактерий в пищевой промышленности.
Кривая роста бактерий - это графическое представление изменения популяции бактерий с течением времени. Бактерии - это прокариоты, которые обычно размножаются путем бинарного деления, процесса бесполого размножения, при котором одна бактерия делится с образованием двух идентичных дочерних клеток, что приводит к быстрому увеличению популяции бактерий. Ученые отслеживают кривые роста бактерий, чтобы сравнить скорость размножения различных штаммов и видов микроорганизмов при определенных условиях роста, что жизненно важно для прогнозирования реакции бактерий на внешние или внутренние возмущения. Кроме того, кривые роста бактерий помогают исследовать состояния, в которых они не растут, и развитие бактерий.
Когда бактерии растут при постоянной температуре и оптимальной доступности питательных веществ, каждая клетка равномерно увеличивается в размерах и объеме за один и тот же промежуток времени - явление, которое исследователи называют сбалансированным ростом. Сбалансированное состояние тесно связано с репликацией бактерий, поскольку этот процесс приводит к удлинению клеток, дублированию генетического материала и бинарному делению, в результате которого образуются две дочерние клетки. Изменение условий окружающей среды или доступности питательных веществ может повлиять на производство макромолекул, таких как ДНК, РНК и синтез белка, что в конечном итоге приводит к изменению роста бактерий.
Ученые интенсивно исследовали и моделировали рост бактерий на основе лабораторных моноспецифических культур. В условиях ограниченного количества питательных веществ рост бактериального изолята обычно протекает по сигмовидной или S-образной кривой с четырьмя четко выраженными фазами: запаздывание, логарифмирование, стационарность и гибель. Напротив, когда ресурсы неограниченны, рост бактерий обычно имеет J-образную кривую, отражающую экспоненциальный рост.
Фазы S-образной кривой роста бактерий:
Лаг-фаза - это начальная стадия роста, на которой бактериальные клетки реагируют на условия окружающей среды и готовятся к размножению. На продолжительность лаг-фазы влияют несколько факторов, включая физиологическую историю клетки и состав питательной среды. Несмотря на то, что количество клеток остается стабильным во время лаг-фазы, бактерии активны, синтезируя новые ферменты для сбора питательных веществ и адаптации к окружающей среде.
Лог-фаза, также известная как экспоненциальная фаза, характеризуется быстрым ростом бактериальных клеток, при этом клетки подвергаются бинарному делению с постоянной скоростью. Во время этой фазы популяция бактерий удваивается через регулярные промежутки времени. Оптимальные условия роста, включая идеальную доступность питательных веществ, влажность, температуру и pH, обеспечивают постоянную скорость роста. Лог-фаза заканчивается, когда ресурсы истощаются, а продукты метаболизма накапливаются до токсичных уровней.
Стационарная фаза наступает, когда рост бактерий прекращается, но клетки остаются метаболически активными. Во время стационарной фазы бактерии претерпевают ряд физиологических изменений, включая уменьшение размеров, повышение жесткости клеточных стенок, снижение текучести мембран и замедление метаболизма для повышения устойчивости к стрессу, что позволяет им выживать в новых условиях. В конце стационарной фазы бактерии становятся жизнеспособными, но не пригодными для культивирования. Продолжительность стационарной фазы зависит от штамма бактерий, наличия питательных веществ и условий окружающей среды.
Фаза гибели, также известная как фаза упадка, - это стадия, на которой количество жизнеспособных клеток уменьшается из-за истощения питательных веществ и накопления метаболических отходов. На этой фазе популяция бактерий быстро сокращается, поскольку уровень гибели клеток превышает уровень размножения.
Факторы, влияющие на кривую роста бактерий
Методы оценки роста бактерий
Ученые обычно регистрируют кривую роста бактерий, измеряя оптическую плотность (OП), которая отражает концентрацию клеток. Этот процесс включает культивирование бактерий в жидкой среде и периодическое измерение OП при определенной длине волны, обычно 600 нм, с помощью спектрофотометра. По мере размножения бактерий среда становится все более мутной, что приводит к повышению показателей OП. Регистрируя эти измерения через регулярные промежутки времени, ученые могут построить кривую роста, которая иллюстрирует различные фазы роста бактерий.
Последние достижения в области автоматизации и параллельных измерений позволяют ученым достигать более высокой производительности. Например, экономичный турбидиметр - это устройство, которое непрерывно контролирует мутность бактериальной культуры и оценивает скорость роста бактерий. В дополнение к турбидиметрам автоматизированные высокопроизводительные системы культивирования могут поддерживать многорежимные измерения, в которых ученые могут оценивать флуоресценцию наряду с ОП для более точной оценки роста и жизнеспособности клеток. Эта система может одновременно измерять биомассу и отслеживать конкретные клеточные компоненты или экспрессию генов.
Ученые также измеряют скорость роста бактерий на уровне отдельных клеток с помощью покадровой микроскопии. Этот метод помогает исследователям анализировать рост бактерий с помощью визуализации 2D микроколоний с течением времени. Поскольку ручной подсчет колоний в конечных точках является утомительным и трудоемким процессом, исследователи разработали устройства для анализа изображений и программное обеспечение, которые позволяют проводить оценку с высокой производительностью.
Кроме того, комбинируя замедленную микроскопию и микрофлюидику, можно отслеживать размер и деление отдельной клетки в течение длительного времени. Микрофлюидные устройства позволяют им контролировать среду обитания клеток и быстро изменять питательную среду, вводя различные условия роста или добавляя антибиотики, не нарушая при этом мониторинг бактериальных клеток.
Ученые также разработали алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения (MО) для мониторинга роста бактерий. Объединяя данные бактериальной визуализации с MО, они могут количественно связать такие факторы окружающей среды, как температура, рН и доступность кислорода, с особенностями роста бактерий. Высокопроизводительная визуализация позволяет получить большой и всесторонний набор визуальных данных о бактериальных клетках с течением времени. Алгоритмы MО анализируют эти данные для выявления тонких корреляций, которые обычно упускаются из виду при использовании традиционных методов. Этот комплексный подход позволяет ученым предсказать, как бактерии реагируют на различные условия роста.
ScanGrow, программное обеспечение, основанное на глубоком обучении, позволяет отслеживать рост бактерий в режиме реального времени, автоматически сканируя и обрабатывая изображения живых бактерий в среде их культивирования. Программа для анализа роста микроорганизмов (AMiGA) - это еще одно программное обеспечение, которое облегчает мониторинг кривой роста бактерий и использует регрессию гауссовского процесса для моделирования роста и оценки ключевых параметров, включая время задержки и скорость роста.
Прогнозирование роста бактерий и наука о продуктах питания
Рост бактерий в продуктах питания приводит к порче и может привести к заболеваниям пищевого происхождения. Прогнозирование роста бактерий имеет важное значение для предотвращения порчи продуктов и обеспечения их безопасности. Многочисленные прогностические модели помогают анализировать кривые роста различных видов бактерий.
Salmonella enterica, E.coli O157:H7 и Listeria monocytogenes - это бактериальные патогены, часто вызывающие заболевания пищевого происхождения. Например, эти бактерии могут заражать свежие продукты во время выращивания, сбора урожая, мойки, упаковки, транспортировки или хранения. Моделирование роста и выживания патогенных бактерий помогает ученым прогнозировать риски для безопасности пищевых продуктов и микробиологическую порчу в пищевой цепи.
В реальных условиях такие факторы, как температура, pH и уровень питательных веществ, могут значительно колебаться. Однако многочисленные модели предсказывают кривые роста бактерий только при неизменных условиях. Чтобы преодолеть это ограничение, ученые разработали динамические модели для прогнозирования скорости размножения бактерий в изменяющихся условиях окружающей среды. Например, исследователи применили модель Бараньи и модель Бараньи-Ратковского для прогнозирования роста бактерий в овощах и мясных продуктах в различных условиях.
Еще одним ключевым ограничением существующих моделей роста является то, что они не могут учитывать контаминацию многочисленными популяциями бактерий в изменяющейся окружающей среде. Чтобы повысить точность и практическую значимость прогнозов роста бактерий, ученые внедряют такие технологии, как метагеномика, искусственный интеллект, MО, полногеномное секвенирование, робототехнику и температурно-временные индикаторы. Эта стратегия повысит прогностические возможности моделей для оценки безопасности и срока хранения продуктов.
Крайне важно понимать, как бактерии ведут себя в различных условиях и меняющихся сценариях. Эти знания позволяют ученым более эффективно управлять ростом бактерий, особенно там, где бактерии могут быстро адаптироваться. Последние технологические достижения, включая микрофлюидику, высокопроизводительную визуализацию и MО, значительно улучшили возможности наблюдения, анализа и прогнозирования поведения бактерий как на популяционном, так и на уровне отдельных клеток. Эти инструменты дают подробное представление о том, как бактерии реагируют на изменения окружающей среды, что позволяет разрабатывать более эффективные стратегии борьбы с патогенными бактериями и использования полезных штаммов.
