综述：光学生物传感器作为临床诊断ESKAPE细菌的替代方法进展

这篇综述深入探讨了光学生物传感器（optical biosensors）在检测耐药细菌（AMR）中的创新应用，聚焦ESKAPE病原体（Enterococcus faecium等）的代谢物（如VOCs、毒素）和毒力因子作为生物标志物，结合人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，为资源有限地区提供快速、精准的POCT（床旁检测）解决方案。

　　

光学生物传感器：对抗耐药细菌的新武器

引言

全球抗菌素耐药性（AMR）的蔓延已成为公共卫生危机，尤其对医疗资源有限的地区造成严峻挑战。传统诊断方法如培养法和PCR耗时长且依赖专业设备，而光学生物传感器凭借其高灵敏度、快速响应和便携性，成为替代方案的研究热点。

耐药细菌的诊断困境

ESKAPE病原体（包括耐甲氧西林金黄色葡萄球菌MRSA和碳青霉烯耐药肺炎克雷伯菌CRKP）通过生物膜形成、基因突变等机制逃避常规检测。例如，碳青霉烯酶基因bla_KPC和NDM-1使细菌对β-内酰胺类药物失效，而传统药敏试验需24-48小时，延误治疗。

代谢物：新型生物标志物

细菌代谢产物如绿脓菌素（pyocyanin）和鼠李糖脂（rhamnolipids）可作为特异性标记。研究表明，耐药的肺炎克雷伯菌会分泌特征性代谢物如甜菜碱（betaine）和油酰胺（oleamide），其浓度变化可通过表面增强拉曼光谱（SERS）在30分钟内检测，灵敏度达5×10² CFU/mL。

光学传感技术的突破

• SERS：Wang等开发的银磁纳米颗粒（Fe₃O₄@Ag-Van）结合金纳米粒子（Au@Ag NPs），可捕获细菌并生成"热点"信号，区分革兰氏阳性/阴性菌。
• SPR：Ozkaya的多通道传感器通过监测PBP2a蛋白结合变化，3小时内鉴定MRSA对头孢西丁的耐药性。
• 微流控集成：Chang的微流控-SERS平台通过代谢物峰值强度差异（如740 cm^?1处衰减）判断大肠杆菌对卡那霉素的敏感性。

人工智能的赋能

深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可解析复杂光谱数据。Lyu等利用CNN注意力模型分析肺炎克雷伯菌的SERS谱，852 cm^?1和1586 cm^?1特征峰可精准区分耐药株，准确率超95%。

挑战与前景

尽管前景广阔，生物传感器仍面临代谢物稳定性、复杂样本干扰等问题。未来需优化纳米材料（如石墨烯）以提升信噪比，并通过多中心临床验证推动标准化。

结语

整合代谢组学、光学传感和AI的智能诊断系统，将为AMR防控提供革命性工具，尤其助力南亚等高负担地区实现精准医疗。