microbius
РОССИЙСКИЙ МИКРОБИОЛОГИЧЕСКИЙ ПОРТАЛ
Поиск
rss

ООО "АЛИФАКС"

ИНН 7718314415

ID 2Vtzqx7tLnC

Реклама

ООО "АЛИФАКС"

ИНН 7718314415

ID 2VtzqwzYS9e

Реклама

ООО "АЛИФАКС"

ИНН 7718314415

ID 2VtzqvtsLHv

Реклама

Разработан инновационный метод идентификации бактерий
Разработан инновационный метод идентификации бактерий

Автор/авторы:
share
123
backnext
Рис.по: Fareeha Safir et al. Combining Acoustic Bioprinting with AI-Assisted Raman Spectroscopy for High-Throughput Identification of Bacteria in Blood

Идентификация патогенов в сложных образцах, таких как кровь, моча и сточные воды, имеет решающее значение для выявления инфекции и оптимального лечения.

   "Мы можем узнать не только о наличии бактерий, но и о том, какие именно бактерии находятся в образце - E. coli, Staphylococcus, Streptococcus, Salmonella и другие. У каждого микроба есть свой уникальный оптический отпечаток пальца. Это как генетический и протеомный код, начертанный светом", - говорит Дженнифер Дионн, доцент кафедры материаловедения и инженерии, Стэнфордский университет. Дионн является старшим автором нового исследования, опубликованного в журнале Nano Letters, где подробно описывается инновационный метод, разработанный ее командой, который может привести к более быстрому (почти мгновенному), недорогому и точному анализу практически любого вида образца жидкости на наличие микроорганизмов.

   Традиционные методы культивирования, используемые и сегодня, могут занимать несколько часов, а то и дней. Так, культивирование возбудителя туберкулеза занимает около 40 дней. Новый тест может быть выполнен за несколько минут и обещает улучшить и ускорить диагностику инфекций, улучшить использование антибиотиков, повысить безопасность продуктов питания, улучшить мониторинг окружающей среды и ускорить разработку лекарственных препаратов. 

   Прорыв заключается не в том, что бактерии демонстрируют эти спектральные отпечатки пальцев - этот факт известен уже несколько десятилетий, - а в том, как авторы смогли выявить эти спектры. Рамановская спектроскопия с поверхностным усилением (SERS) и машинное обучение позволяют различать несколько видов патогенов, но обработка сложных образцов жидкости для чувствительного и специфического обнаружения патогенов остается нерешенной задачей. "Не только каждый вид бактерий демонстрирует уникальные световые паттерны, но и практически все другие молекулы или клетки в данном образце", - комментирует Дионн. "Эритроциты, лейкоциты и другие компоненты в образце посылают свои собственные сигналы, что делает трудным, если не невозможным, отличить микробные паттерны от других клеток".

   Исследователи должны были найти способ отделить и усилить свет, отражающийся только от бактерий. Для этого они пошли по нескольким неожиданным научным направлениям, объединив технологию четырехдесятилетней давности, заимствованную из компьютерной техники, - струйный принтер - и две передовые технологии нашего времени - наночастицы и искусственный интеллект.
"Ключом к отделению бактериальных спектров от других сигналов является изоляция клеток в чрезвычайно маленьких образцах (объемах). Мы используем принципы струйной печати, чтобы напечатать тысячи крошечных точек крови вместо того, чтобы исследовать один большой образец", - объясняет Дионн. "Но вы не можете просто взять готовый струйный принтер и добавить в него образец крови или сточной воды".

   Чтобы обойти проблемы, связанные с обработкой биологических образцов, исследователи модифицировали принтер, чтобы наносить образцы на бумагу с помощью акустических импульсов. Каждая точка напечатанной крови имеет объем всего 2 пиколитра (2 триллионные доли литра), что более чем в миллиард раз меньше капли дождя. При таком масштабе капли настолько малы, что могут содержать всего несколько десятков клеток. Кроме того, исследователи добавили в образцы золотые наночастицы, которые прикрепляются к бактериям, если они присутствуют, и действуют как антенны, направляя лазерное излучение на бактерии и усиливая сигнал примерно в 1500 раз по сравнению с тем, что было без усиления. Соответствующим образом изолированные и усиленные, бактериальные спектры можно определить. Последний кусочек головоломки - использование машинного обучения для сравнения нескольких спектров, отражающихся от каждой напечатанной точки жидкости, чтобы обнаружить характерные признаки бактерий в образце.

   "Мы обучили модель машинного обучения и достигли ≥99% точности классификации чистых образцов и ≥87% точности классификации смешанных образцов. Мы также добились ≥90% точности классификации капель с соотношением патогенов и клеток крови <1. Наша комбинированная платформа для биопечати и SERS может ускорить быстрое и чувствительное обнаружение патогенов в клинических, экологических и промышленных условиях", - рассказала Дионн.

   "Наша работа по интеграции клеточного исследования SERS с акустическим биопринтингом и машинным обучением прокладывает путь к надежной и недорогой экспресс-диагностике.

Источник:

news-medical.net, 3 March 2023

Комментариев: 0
Вам также может быть интересно
Узнайте о новостях и событиях микробиологии
Первыми получайте новости и информацию о событиях
up