新型微生物鉴定技术：基于菌落多光谱红外成像的形态 - 光谱指纹分析

研究背景与技术突破

微生物鉴定在医疗、食品和环境监测等领域至关重要。传统的傅里叶变换红外光谱（FTIR）技术虽能通过细胞生化成分的红外光谱实现菌种鉴别，但其依赖复杂的光谱仪且无法保留菌落形态信息。近年来，非制冷红外成像技术与量子级联激光器（QCL）的发展，为微生物鉴定带来了新方向。法国 CEA-LETI 研究团队开发的直接频率红外（DFIR）多光谱成像技术，首次将菌落形态特征与中红外光谱信息结合，无需染色或挑取菌落，即可生成独特的 “形态 - 光谱指纹”，为微生物鉴定提供了高效、无损的新方案。

技术原理与实验设计

DFIR 技术通过无透镜光学系统，将 QCL 光源与微测辐射热计阵列结合，在 5-8 μm 的 9 个中红外波长下捕获菌落的多光谱图像。实验采用生物相容性的多孔氧化铝膜（Anodisc）作为培养载体，既允许菌落正常生长，又能在干燥后保留完整形态，避免了传统 FTIR 需破坏菌落结构的缺陷。研究选取 8 个物种（含 10 个菌株，包括革兰氏阳性 / 阴性菌及真菌）的 2253 个菌落，构建了概念验证数据库。每个菌落的图像经过预处理后，提取 47 个特征参数（如半径、圆度、各波长下的透射率等），结合支持向量机（SVM）等机器学习算法进行分类。

图1.方法原理：用细菌样品划线膜后，置于琼脂培养基上，在 36.5°C 下孵育 24 h。 然后从培养基中取出膜（直径 47 mm，厚度 60 μm），干燥并放置在成像系统上，距离成像仪 2 mm。在 9 个波长成像后，通过机器学习对生成的超立方体进行分类。

关键结果：高精度鉴别与波长优化

机器学习分类结果显示，DFIR 技术在菌株水平的正确识别率（CIR）高达94.4%±1.6%，即使是亲缘关系极近的表皮葡萄球菌不同菌株（如 ATCC 14990、12228、700296）也能有效区分。通过逐步剔除冗余波长，研究发现仅需 4 个关键波长（1235、1655、1715、1738 cm⁻¹，对应核酸磷酸二酯键、酰胺键、羧酸和酯类的振动模式），识别率仍保持在 93.3%，验证了该技术的稳健性。相比之下，传统 FTIR 成像需数小时采集几平方毫米区域，而 DFIR 在 25 分钟内即可完成整片膜的检测（含干燥 15 分钟与成像 10 分钟），效率显著提升。

图2. 显示了采集和预处理后获得的超立方体的几个示例。

优势与应用前景

DFIR 技术具有以下核心优势：

1.无损分析：通过多孔膜培养，保留菌落天然形态，避免传统方法破坏结构导致的信息丢失。

2.多维度信息融合：结合菌落形态（如衍射图案）与生化光谱，解决了单一可见光或近红外成像缺乏化学信息的局限。

3.快速低成本：无透镜光学设计简化了硬件，非制冷微测辐射热计降低了设备成本，适合现场快速检测。

4.泛化潜力：在菌株水平的高鉴别力表明，其可应用于医院感染源追踪、食品污染溯源等场景，甚至有望拓展至癌症活检等生物医学领域。

挑战与未来方向

尽管概念验证结果显著，该技术仍需突破以下瓶颈：

1.数据库扩展：当前研究仅涵盖 8 个物种，需纳入更多临床分离株及环境微生物，验证复杂场景下的鲁棒性。

2.硬件优化：采用固定波长 QCL 替代可调谐光源，降低成本并缩小体积；引入高分辨率传感器（如 1024 像素阵列）提升形态学细节。

3.算法升级：探索卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，替代传统特征工程，进一步提升分类精度。

目前，研究团队已启动工业原型开发，聚焦于水质微生物检测场景。未来，DFIR 有望成为医院和工业界的通用型微生物鉴定平台，推动 “免标记、快速、多维度” 检测的技术革新。

结论

DFIR多光谱成像技术通过整合菌落形态与中红外光谱信息，开创了微生物鉴定的 “形态 - 光谱指纹” 新范式。其高达 94% 的识别率、快速检测能力及无损特性，使其成为 FTIR 和 MALDI-TOF 等传统技术的有力补充。随着硬件优化与算法升级，该技术将在临床诊断、食品安全和环境监测等领域释放巨大应用潜力，为微生物检测带来革命性突破。

原文链接：

https://doi.org/10.1111/1751-7915.70093