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为解决传统细菌鉴别方法耗时久，以及表面增强拉曼光谱技术（SERS）在细菌鉴别中存在的信号干扰问题，研究人员开展气液微流控集成 SERS 系统（ALM-SERS）用于细菌鉴别的研究。结果显示该系统能成功区分相似菌种，对临床诊断意义重大。
在医疗领域，细菌感染引发的疾病始终是人类健康的一大威胁。过去，医生要想确定感染的细菌种类，往往得依靠传统的血培养和微肉汤培养方法。这些方法就像一场漫长的等待游戏，需要耗费大量时间来增加细菌浓度、纯化特定菌种，这对于急需明确病情、及时治疗的患者来说，无疑是一场煎熬。而随着抗生素的广泛使用，耐药 “超级细菌” 不断涌现，使得准确识别细菌并合理使用抗生素变得愈发重要。要是不能精准判断细菌种类和耐药性，就可能导致抗生素滥用，不仅治不好病，还会让细菌的耐药问题雪上加霜。
表面增强拉曼光谱（SERS）技术的出现，给细菌鉴别带来了新希望。它就像一个神奇的 “分子探测器”，无需对样本进行复杂处理，也不用添加额外标记，就能通过检测细菌分泌的分子成分来鉴别细菌。细菌分泌的代谢产物里含有各种嘌呤衍生物，不同种类的细菌，由于代谢途径和酶不一样，分泌的嘌呤衍生物也有所不同。理论上，分析这些代谢产物的 SERS 光谱，就能区分不同细菌。但在实际应用中，SERS 技术却遇到了 “拦路虎”。一方面，相似菌种，尤其是具有不同抗生素耐药性的同一菌种，它们分泌的嘌呤衍生物组成差异极小，反映在 SERS 光谱上的差别也很微弱，很难准确区分。另一方面，细菌分泌的分子中，不同嘌呤衍生物对 SERS 底物的吸附亲和力各不相同。高亲和力的分子会 “抢占先机”，严重干扰低亲和力分子的信号，导致最终的 SERS 光谱无法真实反映各种分子的比例，大大影响了检测的准确性。
为了攻克这些难题，来自未知研究机构的研究人员开展了一项极具创新性的研究。他们将气液微流控技术与 SERS 技术巧妙结合，构建了气液微流控集成 SERS 系统（ALM-SERS），并提出了 “顺序分子吸附” 策略。研究结果令人振奋，该系统成功实现了对复杂分子混合物中不同亲和力分子的有效分离和原位检测，哪怕是光谱差异极其细微的相似菌种，也能精准鉴别。这一成果为临床微生物诊断带来了新曙光，有望帮助医生在早期快速确定血液感染的细菌种类，实现及时、准确的诊断和治疗，对控制抗生素耐药性的蔓延意义重大。这项研究成果发表在《Biosensors and Bioelectronics》杂志上。
研究人员在实验中运用了多种关键技术方法。首先是微流控技术，通过精心设计微流控芯片的结构，实现对微滴的精准操控，包括微滴的生成、移动和分配。同时，利用微流控芯片上的微井结构，控制样本与 SERS 底物的接触面积和时间。其次是 SERS 技术，借助其选择性分子吸附和指纹特征表征的特性，对不同亲和力的分子进行识别和检测。研究使用了多个实验室培养的细菌样本，如枯草芽孢杆菌（Bacillus subtilis）ATCC 6633、大肠杆菌（Escherichia coli）BW25113、BL21、DH5α WT、DH5α Kanr、DH5α Ampr，还选取了 6 个临床分离的细菌样本用于验证。
细菌孵育和上清液提取
研究人员在实验中选用了 6 种实验室培养的细菌样本，包括枯草芽孢杆菌（B. subtilis）ATCC 6633 和多种大肠杆菌（E. coli）菌株，如 BW25113、BL21、DH5α WT、具有卡那霉素抗性的 DH5α Kanr和氨苄青霉素抗性的 DH5α Ampr。通过对这些细菌进行孵育，提取其上清液，为后续实验提供含有细菌分泌代谢产物的样本。
ALM-SERS 装置中微井几何结构优化和微滴量化
研究人员参考前人的微井设计，固定部分参数（D = 2 mm，L =1 mm，W = 0.4 mm），改变角度 θ（45°、60°、75°），观察不同设计下微滴在微井间移动时的位置和体积损失情况。向 ALM-SERS 装置中注入 1 μL 荧光素异硫氰酸酯（FITC）微滴，通过采集荧光图像进行分析，以此确定最优的微井设计，为后续实验的准确性提供保障。
分子亲和力评估和竞争吸附演示
研究人员先将腺嘌呤注入 ALM-SERS 装置，收集一系列 SERS 光谱，评估腺嘌呤的分子亲和力。接着，引入两组不同亲和力分子的混合样本（腺嘌呤 / 胞嘧啶、次黄嘌呤 / 尿嘧啶），以不同混合比例进行实验，展示该系统对不同亲和力分子的竞争吸附特性，验证了系统能根据分子亲和力差异，在不同微井中依次检测到相应分子的 SERS 光谱。
细菌鉴别实验
研究人员选取了 6 种细菌的上清液，涵盖两种革兰氏类型，其中 4 种是同一菌种但具有不同抗生素耐药性的菌株。收集这些样本在微井 #1 至 #8 中的 SERS 光谱组合，进行主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）分析。此外，他们还选取了 6 个临床分离的细菌样本（3 个敏感菌株和 3 个耐药菌株），同样通过 SERS 光谱组合成功实现了对这些样本的鉴别。
研究人员构建的 ALM-SERS 系统成功克服了传统 SERS 技术在细菌鉴别中的难题，通过 “顺序分子吸附” 策略，有效解决了复杂样本中分子竞争吸附导致的信号干扰问题。该系统能够从单个样本中收集 8 个不同的 SERS 光谱，提供更详细的分子指纹信息，显著提高了细菌鉴别的准确性。这一研究成果不仅为临床微生物诊断提供了更高效、精准的方法，在药物研发、食品安全检测和环境危害监测等领域，对于分析复杂分子混合物也具有极大的应用潜力，为生命科学和健康医学领域的相关研究开辟了新的道路。
