斯坦福大学开发识别液体中细菌的新方法

【字体: 时间:2023年03月06日 来源:AAAS

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  斯坦福大学的研究人员在一台老式喷墨打印机上开发了一种创新的技术,加上人工智能辅助成像,创造了一种更快、更便宜的方法来发现血液、废水等中的细菌。这种新的检测可以在几分钟内完成,并有望更好更快地诊断感染,改善抗生素的使用,更安全的食品,加强环境监测,以及更快的药物开发。

  
   

Pattern printout    

斯坦福大学标志的衍生品,由含有表皮葡萄球菌细菌和小鼠红细胞1:1混合物的液滴打印在镀金载玻片上。使用147 MHz的声波换能器打印液滴。

 

用激光照射一滴血、粘液或废水,反射回来的光可以用来确定样品中的细菌。斯坦福大学材料科学与工程副教授、放射学副教授Jennifer Dionne说:“我们不仅能发现细菌的存在,还能具体发现样本中有哪些细菌——大肠杆菌、葡萄球菌、链球菌、沙门氏菌、炭疽菌等等。每种微生物都有自己独特的光学指纹。这就像在阳光下书写的基因和蛋白质组密码。”

Dionne是发表在《纳米快报》(Nano Letters)杂志上的一项新研究的高级作者,该研究详细介绍了她的团队开发的一种创新方法,该方法可以更快(几乎立即)、廉价和更准确地对几乎任何想要测试微生物的液体进行微生物分析。

今天仍在使用的传统培养方法可能需要数小时甚至数天才能完成。Dionne说,肺结核菌培养需要40天。该团队说,这种新的检测可以在几分钟内完成,并有望更好更快地诊断感染,改善抗生素的使用,更安全的食品,加强环境监测,以及更快的药物开发。

这一突破并不在于细菌能显示出这些光谱指纹,这一事实在几十年前就已经为人所知,而是在于该团队如何能够在每个样品反射的眩目光线阵列中揭示这些光谱。

Dionne实验室的博士生、第一作者Fareeha Safir说:“不仅每种细菌都表现出独特的光模式,而且给定样本中几乎所有其他分子或细胞也都是如此。样本中的红细胞、白细胞和其他成分都在发送自己的信号,因此很难从其他细胞的噪音中区分微生物模式。”

一毫升的血液——大约雨滴大小——可以包含数十亿个细胞,其中只有少数可能是微生物。研究小组必须找到一种方法来分离并放大细菌反射的光。为了做到这一点,他们冒险探索了几个令人惊讶的科学切线,结合了从计算中借来的40年前的技术——喷墨打印机——和我们这个时代的两项前沿技术——纳米颗粒和人工智能。

“将细菌光谱从其他信号中分离出来的关键是将细胞分离到极小的样本中。我们使用喷墨打印的原理来打印数千个小点的血液,而不是检查单个大样本,”合著者Butrus“Pierre”Khuri-Yakub解释说,他是斯坦福大学电气工程荣誉教授,在20世纪80年代帮助开发了最初的喷墨打印机。

Safir强调说:“但你不能用现成的喷墨打印机添加血液或废水。”

为了避免处理生物样本的挑战,研究人员对打印机进行了改进,使其使用声脉冲将样本打印在纸上。每个打印出来的血点的体积只有1升的万亿分之一——比雨滴小10亿分之一还多。在这种规模下,液滴非常小,可能只能容纳几十个细胞。此外,研究人员向样品中注入金纳米棒,如果细菌存在,纳米棒就会附着在细菌上,就像天线一样,将激光引向细菌,并将信号强度放大约1500倍。适当的分离和放大,细菌光谱就像科学上的拇指一样突出。谜题的最后一部分是使用机器学习来比较每个打印的液体点反射的几个光谱,以发现样品中任何细菌的特征。

“这是一个创新的解决方案,有可能挽救生命。我们现在对商业化机会感到兴奋,这可以帮助重新定义细菌检测和单细胞表征的标准,”高级合著者Amr Saleh说,他曾是Dionne实验室的博士后学者,现在是开罗大学的教授。

这种跨学科合作是斯坦福大学传统的标志,来自看似不同领域的专家们运用他们不同的专业知识来解决具有社会影响的长期挑战。这种特殊的方法是在校园café的一次午餐会议上提出的,2017年,它是斯坦福大学协作解决方案催化剂(Catalyst for Collaborative Solutions)发放的300万美元系列赠款的首批受益者之一。Catalyst基金专门用于鼓励斯坦福大学研究人员在医疗保健、环境、自主和安全等高回报领域进行跨学科冒险和合作。

虽然这项技术是利用血液样本创建和完善的,但Dionne同样有信心,它可以应用于其他种类的液体和细菌以外的目标细胞,比如检测饮用水的纯度,或者比现有方法更快、更准确、更低成本地发现病毒。

Combining Acoustic Bioprinting with AI-Assisted Raman Spectroscopy for High-Throughput Identification of Bacteria in Blood

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