在與致病性微生物相關的臨床診斷和治療中，微生物種類的快速、準確識別是至關重要的前提步驟。拉曼光譜作為物質的“分子指紋”，能夠用于生物樣品的無標記、無培養(yǎng)檢測，因此利用拉曼光譜有望實現(xiàn)致病性微生物的非標記鑒定。但由于微生物的自身游動及其所處的流體環(huán)境，微生物拉曼光譜的穩(wěn)定采集存在較大的困難，其光譜之間的特征差異更是難以直接識別。

為了提高拉曼光譜采集的穩(wěn)定性和實時識別的準確性，暨南大學納米光子學研究院、基礎醫(yī)學與公共衛(wèi)生學院與北京大學深圳醫(yī)院臨床醫(yī)學實驗室合作，提出了一種使用光纖光鑷在微流通道內捕獲微生物、進而獲取其拉曼光譜的方法，利用光纖光鑷產生的梯度力將不同種類的單個微生物穩(wěn)定捕獲在光纖尖端，并收集其拉曼光譜，建立起了包含有15種微生物類別、共1.2萬條的拉曼光譜數(shù)據(jù)集。

同時，團隊研究人員設計和構建了一維卷積人工神經網(wǎng)絡，并用光譜數(shù)據(jù)集進行訓練。這種結構的神經網(wǎng)絡避免了池化層帶來的光譜數(shù)據(jù)特征丟失，有效地提取了拉曼光譜所蘊含的特征峰位，不僅實現(xiàn)了準確率達到94.93%的不同微生物拉曼光譜快速識別，還通過特征可視化方法從光譜中提取出了特征條帶，直觀地展現(xiàn)出不同微生物的特征峰位。

該研究為致病性微生物感染的診斷提供了一種高效、準確的方法。該方法也能夠擴展到除微生物之外的其他生物樣本鑒別中，為免標記、免培養(yǎng)的生物醫(yī)學分析提供一種光學策略。

本文亮點

提出了一種使用光纖光鑷在微流通道內捕獲單個微生物、進而獲取其拉曼光譜的方法，克服了由微生物自身游動或流體環(huán)境導致的拉曼光譜采集困難，成功采集了15種不同微生物的共1.2萬條拉曼光譜，提高了數(shù)據(jù)采集的準確性和穩(wěn)定性。

設計和構建出了一種去除池化層的一維卷積人工神經網(wǎng)絡，并用采集到的拉曼光譜數(shù)據(jù)訓練該神經網(wǎng)絡，有效地提取了拉曼光譜所蘊含的特征峰位，實現(xiàn)了準確率達到94.93%的不同微生物拉曼光譜快速識別。

使用特征可視化方法從拉曼光譜中提取出了特征條帶，直觀地展現(xiàn)出不同微生物拉曼光譜的特征峰位，為分析不同微生物的物質組成差異提供了數(shù)據(jù)參考。

圖文導讀

圖1實驗系統(tǒng)與材料(a) 實驗裝置示意圖；(b-d) 實驗中捕獲和識別的大腸桿菌、金黃色葡萄球菌和白色念珠球菌掃描電鏡圖片；(e) Y形分支的微流通道及嵌入的光纖光鑷顯微圖片；(f) 光纖光鑷掃描電鏡圖片；(g) 被光纖光鑷捕獲前后的銅綠假單胞菌運動軌跡。

圖2 人工神經網(wǎng)絡結構與微生物識別結果(a) 由兩個一維卷積層和8個全連接層構成的人工神經網(wǎng)絡結構示意圖；(b) 15種微生物識別結果的混淆矩陣分析圖。

總結與展望

本工作提出了一種結合光纖光鑷和人工神經網(wǎng)絡技術的微生物拉曼光譜識別方法，實現(xiàn)了微流體通道中的微生物類別快速、準確鑒定。利用光纖光鑷產生的梯度力穩(wěn)定地捕獲微生物，獲得了15類不同物種的拉曼光譜；經過光譜數(shù)據(jù)集訓練的人工神經網(wǎng)絡在獨立測試集上實現(xiàn)了94.93%的識別準確率；采用特征可視化方法提取了拉曼光譜特征，用以研究不同物種的物質構成差異。

本文所提出的拉曼光譜識別策略有望在構建高集成度、智能化的微流芯片（Lab-on-a-Chip）分析平臺中得到應用，實現(xiàn)微生物、外泌體和病毒等生物醫(yī)學樣品的探知和鑒別。

審核編輯：劉清