新型光谱技术：单细胞层面精准锁定细菌 “身份”

细菌感染每年在全球造成超 700 万人死亡，及时准确地检测和识别病原体对于治疗至关重要。传统的细菌检测方法，如细菌培养、聚合酶链反应（PCR）和基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOF MS）等，都存在一些局限性。细菌培养耗时久，在急性感染时无法满足快速诊断需求；PCR 易受有机溶剂污染，可能出现假阳性或假阴性结果，且难以区分相近细菌物种；MALDI-TOF MS 虽基于微生物独特蛋白质进行识别，但仪器昂贵，多数诊所和诊断实验室难以负担。因此，寻找更高效、准确且成本低廉的检测方法迫在眉睫。

在此背景下，研究人员探索了创新的纳米红外光谱技术，即原子力显微镜红外（AFM-IR）光谱技术，结合机器学习用于细菌识别的潜力。AFM-IR 技术是将原子力显微镜与红外光谱相结合，能够在纳米尺度上对样品进行高分辨率的化学分析。研究人员对伯氏疏螺旋体、大肠杆菌、耻垢分枝杆菌以及两种鲍曼不动杆菌菌株进行了研究。这些细菌对人类健康都有较大影响，例如伯氏疏螺旋体可引发莱姆病，大肠杆菌常污染农产品和水源，耻垢分枝杆菌是结核分枝杆菌的低致病性替代研究对象，鲍曼不动杆菌具有高度耐药性，常引发医院感染。

图 1A：展示多种细菌在镀金硅片上的 AFM 图像，呈现各自特征形态。

图 1B：呈现这些细菌的平均 AFM-IR 光谱，含生物分子振动带，助于识别细菌种类。

研究人员将这些细菌样本沉积在镀金硅片上，利用 AFM-IR 进行分析。通过显微镜成像，清晰地观察到不同细菌具有各自特征性的形态，如伯氏疏螺旋体呈长蠕虫状螺旋体，大肠杆菌和鲍曼不动杆菌近似圆形球菌，耻垢分枝杆菌为细长形。之后，使用金属化扫描探针在细菌细胞上检测，利用脉冲可调谐红外光照射样品表面，细菌细胞因吸收红外光产生热膨胀，扫描探针将其转化为红外光谱。在获得的光谱中，研究人员观察到了多种振动带，这些振动带对应着蛋白质、脂质、核酸等生物分子的特征振动，例如蛋白质的酰胺 III 和酰胺 I 振动带、脂质的特征振动带以及核酸的振动带等。同时，还发现了鲍曼不动杆菌光谱中 900 - 1100 \(cm^{-1}\) 范围内的振动峰可归因于其多糖荚膜的 C - O - C 和 C - O - H 振动，这为识别这种高度耐药的病原体提供了重要依据。

图 2A：通过曲线展示模型在不同潜变量数量下的表现，前 4 个潜变量时模型较好，5 之后性能无提升。

图 2B：是光谱数据的 3D 潜变量图，用不同颜色展示不同细菌光谱分布及 95% 置信区间。

为了确定这些光谱特征能否用于识别细菌种类，研究人员运用了化学计量学方法，构建了偏最小二乘法判别分析（PLS-DA）模型。基于从每种细菌物种获取的 20 - 44 个光谱数据，该模型实现了对细菌物种 100% 的准确识别。这一结果表明，AFM-IR 光谱技术能够检测细菌细胞壁和细胞质中生物分子的振动特征，从而精确区分不同的细菌种类和菌株。而且，AFM-IR 技术对检测底物的要求并不苛刻，像氟化钙、硒化锌和蓝宝石等多种底物都可用于细菌识别，这使得它成为一种具有广泛适用性的细菌诊断方法。

这项研究成果意义重大，AFM-IR 光谱技术为细菌检测提供了一种无需标记、无损且可靠的新途径。它能够在单细胞水平上对病原体进行准确识别，有助于医生及时制定针对性的治疗方案，对于控制细菌感染、提高医疗水平具有重要的推动作用，有望在未来临床诊断和微生物研究领域得到广泛应用。

参考文献：Rodriguez A, Purvinsh Y, Zhang J, et al. Nano-Infrared Detection and Identification of Bacteria at the Single-Cell Level[J]. Analytical Chemistry, 2025.