在與致病性微生物相關(guān)的臨床診斷和治療中，微生物種類的快速、準(zhǔn)確識別是至關(guān)重要的前提步驟。拉曼光譜作為物質(zhì)的“分子指紋”，能夠用于生物樣品的無標(biāo)記、無培養(yǎng)檢測，因此利用拉曼光譜有望實(shí)現(xiàn)致病性微生物的非標(biāo)記鑒定。但由于微生物的自身游動及其所處的流體環(huán)境，微生物拉曼光譜的穩(wěn)定采集存在較大的困難，其光譜之間的特征差異更是難以直接識別。

為了提高拉曼光譜采集的穩(wěn)定性和實(shí)時識別的準(zhǔn)確性，暨南大學(xué)納米光子學(xué)研究院、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)與公共衛(wèi)生學(xué)院與北京大學(xué)深圳醫(yī)院臨床醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室合作，提出了一種使用光纖光鑷在微流通道內(nèi)捕獲微生物、進(jìn)而獲取其拉曼光譜的方法，利用光纖光鑷產(chǎn)生的梯度力將不同種類的單個微生物穩(wěn)定捕獲在光纖尖端，并收集其拉曼光譜，建立起了包含有15種微生物類別、共1.2萬條的拉曼光譜數(shù)據(jù)集。

同時，團(tuán)隊(duì)研究人員設(shè)計(jì)和構(gòu)建了一維卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并用光譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。這種結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避免了池化層帶來的光譜數(shù)據(jù)特征丟失，有效地提取了拉曼光譜所蘊(yùn)含的特征峰位，不僅實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確率達(dá)到94.93%的不同微生物拉曼光譜快速識別，還通過特征可視化方法從光譜中提取出了特征條帶，直觀地展現(xiàn)出不同微生物的特征峰位。

該研究為致病性微生物感染的診斷提供了一種高效、準(zhǔn)確的方法。該方法也能夠擴(kuò)展到除微生物之外的其他生物樣本鑒別中，為免標(biāo)記、免培養(yǎng)的生物醫(yī)學(xué)分析提供一種光學(xué)策略。

本文亮點(diǎn)

提出了一種使用光纖光鑷在微流通道內(nèi)捕獲單個微生物、進(jìn)而獲取其拉曼光譜的方法，克服了由微生物自身游動或流體環(huán)境導(dǎo)致的拉曼光譜采集困難，成功采集了15種不同微生物的共1.2萬條拉曼光譜，提高了數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

設(shè)計(jì)和構(gòu)建出了一種去除池化層的一維卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并用采集到的拉曼光譜數(shù)據(jù)訓(xùn)練該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有效地提取了拉曼光譜所蘊(yùn)含的特征峰位，實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確率達(dá)到94.93%的不同微生物拉曼光譜快速識別。

使用特征可視化方法從拉曼光譜中提取出了特征條帶，直觀地展現(xiàn)出不同微生物拉曼光譜的特征峰位，為分析不同微生物的物質(zhì)組成差異提供了數(shù)據(jù)參考。

圖文導(dǎo)讀

圖1實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)與材料(a) 實(shí)驗(yàn)裝置示意圖；(b-d) 實(shí)驗(yàn)中捕獲和識別的大腸桿菌、金黃色葡萄球菌和白色念珠球菌掃描電鏡圖片；(e) Y形分支的微流通道及嵌入的光纖光鑷顯微圖片；(f) 光纖光鑷掃描電鏡圖片；(g) 被光纖光鑷捕獲前后的銅綠假單胞菌運(yùn)動軌跡。

圖2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與微生物識別結(jié)果(a) 由兩個一維卷積層和8個全連接層構(gòu)成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖；(b) 15種微生物識別結(jié)果的混淆矩陣分析圖。

總結(jié)與展望

本工作提出了一種結(jié)合光纖光鑷和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的微生物拉曼光譜識別方法，實(shí)現(xiàn)了微流體通道中的微生物類別快速、準(zhǔn)確鑒定。利用光纖光鑷產(chǎn)生的梯度力穩(wěn)定地捕獲微生物，獲得了15類不同物種的拉曼光譜；經(jīng)過光譜數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在獨(dú)立測試集上實(shí)現(xiàn)了94.93%的識別準(zhǔn)確率；采用特征可視化方法提取了拉曼光譜特征，用以研究不同物種的物質(zhì)構(gòu)成差異。

本文所提出的拉曼光譜識別策略有望在構(gòu)建高集成度、智能化的微流芯片（Lab-on-a-Chip）分析平臺中得到應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)微生物、外泌體和病毒等生物醫(yī)學(xué)樣品的探知和鑒別。

審核編輯：劉清