Идентификация болезнетворных бактерий в сложных образцах, таких как кровь, моча имеет высокое значение для выявления инфекции и назначения эффективного лечения. Сегодня для определения типа бактерий необходимо вырастить бактериальную культуру и затратить на это от нескольких часов до нескольких дней.
Ученые из Стэндфордского университета предложили быстрый анализ образцов, который может быть сделан за считанные минуты и обещает лучшую диагностику. Для проведения анализа исследователи модифицировали струйный принтер для печати крошечных точек крови, которые содержат всего несколько десятков клеток.
Затем напечатанные образцы исследовали с помощью рамановской спектроскопии. Данный метод требует минимального использования различных реагентов, кроме того, он не разрушает клетки, так как мощность лазера возбуждения является достаточно низкой для живых клеток. Под воздействием лазерного света бактерии отражают свет обратно, и каждая бактерия имеет свой уникальный оптический отпечаток. Однако не только бактерии, но и другие микроскопические предметы, такие как клетки крови или вирусы, тоже обладают своим уникальным отпечатком, а значит, отклик от бактерий может затеряться среди фонового шума. Чтобы этого не произошло, исследователи наполнили образцы золотыми наностержнями, которые прикрепляются к бактериям и действуют как антенны, притягивая лазерный луч и усиливая отраженный спектральный отклик бактерий в 1500 раз. Это помогает программному обеспечению на основе машинного обучения очень легко обнаружить рамановский спектр и определить тип бактерии.
Исследования были успешно проведены с использованием инфицированной мышиной крови. Данная технология может быть успешно адаптирована для анализа других жидкостей, тестирования питьевой воды на чистоту, обнаружения вирусов или может применяться для образцов, которые трудно культивировать, например, раковых клеток.
Источники: Laser used to spot and identify bacteria in a matter of minutes (newatlas.com), Combining Acoustic Bioprinting with AI-Assisted Raman Spectroscopy for High-Throughput Identification of Bacteria in Blood | Nano Letters (acs.org) ,