基于压力传感的微生物生长实时监测技术：革新传统检测模式

原创

来源：李康倩

2025-05-30 10:04:41

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核心提示：基于压力的呼吸检测系统通过实时监测 CO₂生成引发的压力变化，建立与微生物代谢活性的直接关联，与 DCW 的相关系数达 R²=0.99，检测限低至 0.0428 g/L DCW。

传统微生物生长监测的困境与革新需求

微生物代谢活动监测在生物降解、工业发酵和生物能源领域至关重要。传统方法中，DCW 需经离心、洗涤、冻干等多步操作，耗时长达 24 小时以上；OD 测量则需频繁取样、稀释和分光光度分析，两者均依赖人工干预，易引入误差且无法实时反馈生长动态。随着生物技术向自动化、高通量方向发展，开发一种无需频繁采样、可连续追踪代谢活动的监测技术成为迫切需求。

基于 CO₂作为微生物呼吸代谢核心产物的特性，研究团队提出利用压力变化实时反映 CO₂生成量的新思路。传统呼吸检测系统多用于厌氧环境，通过 KOH 吸收 CO₂导致体系压力下降，而本研究首次将其拓展至好氧 / 微氧条件，验证了该技术在更广范围的适用性。

压力传感技术的原理与实验验证

1. 系统工作机制

压力检测系统采用 VELP ScienTifica 的 RESPIROMETRIC Sensor System 6 Maxi，核心原理为：微生物呼吸产生的 CO₂被密封容器内的 KOH 溶液吸收，导致气体压力降低；压力传感器实时记录压降速率，该速率与微生物代谢活性呈正相关。通过校准压力变化与 DCW 的定量关系，可将物理信号转化为生物量数据。

2. 关键实验数据

以模式菌株Ralstonia eutropha H16为对象，72 小时培养实验显示：

动态一致性：压力下降速率与 DCW 增长趋势高度吻合，对数生长期（24-48 小时）内两者均呈指数上升，稳定期后同步趋缓，证实压力变化可准确反映细胞增殖动力学。
定量相关性：线性回归分析表明，压力下降与 DCW 的相关系数达 R²=0.99，每 1 mbar 压降对应 DCW 变化 - 0.02 g/L，理论检测限（LOD）为 14.67 mbar（0.0428 g/L DCW），定量限（LOQ）为 48.9 mbar，灵敏度与传统方法相当。

3. 与传统方法的对比

在添加不同浓度呋喃甲醛（微生物生长抑制剂）的实验中，压力检测系统与 DCW、OD 均呈现强相关性（R² 分别为 0.99 和 0.90）。值得注意的是，低浓度呋喃甲醛（0.02%）虽抑制生物量积累，却因诱导应激代谢导致压力下降速率短暂升高，揭示了压力信号可反映细胞代谢状态的独特优势，而单纯生物量测量可能掩盖此类动态变化。

图 1.用于监测微生物生长的新型基于压力的呼吸检测系统的应用和原理。a）细胞生长监测与传统方法和基于压力的呼吸检测系统的比较。b）呼吸传感器的压力测量原理。

跨菌株与碳源的普适性验证

1. 碳源利用效率分析

对R. eutropha H16和重组大肠杆菌 BL21（产聚羟基脂肪酸酯）的研究表明，压力检测系统可清晰区分不同碳源的代谢效率：

R. eutropha：果糖、葡萄糖作为碳源时，压力下降速率（10.5%-11.6%）和 DCW（5-5.8 g/L）显著高于甘油、木糖等，与已知代谢偏好一致。
大肠杆菌：甘油支持最高压力下降速率（7.8%）和 DCW（1.8 g/L），而半乳糖、蔗糖代谢效率较低，显示系统在工程菌株中的适用性。

2. 多菌株生长监测

测试包括假单胞菌、伯克霍尔德菌、芽孢杆菌在内的多种菌株发现，压力下降速率与 DCW 排序一致（假单胞菌＞拉尔斯特菌＞伯克霍尔德菌＞芽孢杆菌），证实该技术对不同代谢类型微生物的普适性。尽管部分菌株因代谢路径差异（如拉尔斯特菌的卡尔文循环碳固定）导致信号强度差异，但趋势吻合度高，不影响生长动态的相对评估。

图2.基于压力的呼吸检测系统在富营养化 R. H16 生长中的应用。a）根据富营养化 R. H16 中的碳源测量确认压力降低率和 b） DCW。

图3.基于压力的呼吸检测系统在大肠杆菌生长中的应用。a）根据含有 pLW487 的大肠杆菌 BL21 中的碳源测量确认压力降低率和 b） DCW。

图4.基于压力的呼吸检测系统应用于各种菌株。芽孢杆菌属、伯克霍尔德菌属、Ralstonia 属和假单胞菌属培养物的 a）减压率（%）和 b） DCW （g/L）值的比较。

技术优势与应用前景

1. 核心优势

实时性与自动化：无需人工取样，每间隔固定时间自动记录数据，可远程监控，适用于工业发酵过程的实时调控。
低劳动强度：省去 DCW 的离心、冻干等繁琐步骤，单个实验周期可减少 70% 以上操作时间。
成本效益：相比红外 CO₂传感器或电化学传感器，压力检测系统初始成本低，且无需频繁更换耗材，长期使用更经济。

2. 局限性与改进方向

当前系统适用培养体积为 50-500 mL，超过该范围可能影响压力测量精度；对于初始生物量极低或代谢活性弱的菌株，低浓度 CO₂信号可能被背景噪声掩盖。未来可通过优化反应器设计（如微型化）或结合信号放大技术进一步提升灵敏度。

结论：重塑微生物监测的范式

本研究开发的基于压力的呼吸检测系统，通过 CO₂压力信号与微生物代谢的动态关联，建立了一种高效、实时的生长监测方法。其高相关性、低检测限及跨菌株普适性，使其成为传统 DCW/OD 方法的理想替代方案，有望在生物制造、环境监测和合成生物学等领域推动 “实时微生物组学” 的研究范式变革。随着自动化技术的融入，该技术或将成为工业 4.0 背景下智能发酵工厂的核心监测工具。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.ab.2025.115879