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上海交大團隊突破細菌鑒定技術瓶頸 實現代謝物水平可解析的SERS檢測
2025年06月27日 08:41:49
來源：化工儀器網 作者：宋池 點擊量：348
上海交通大學研究團隊在《Advanced Photonics》發表突破性研究，首次實現代謝物水平可解析的細菌表面增強拉曼光譜（SERS）鑒定技術。該研究通過創新結合激光解吸質譜與可解釋性AI模型，成功破解SERS光譜的分子密碼——揭示革蘭氏陰性菌因釋放更多代謝物競爭納米顆粒表面位點，導致特征性Ag-Cl鍵信號減弱的核心機制。
上海交通大學科研團隊在細菌快速鑒定領域取得重大突破。葉堅教授團隊與陶悅副研究員團隊聯合開發了一種基于表面增強拉曼光譜(SERS)的創新方法，首次在代謝物分子水平上實現了對細菌SERS光譜的系統性解析，為破解該技術長期存在的"黑箱"難題提供了關鍵解決方案。相關研究成果已于2025年6月20日在線發表于光學領域權威期刊《Advanced Photonics》。
面對全球細菌感染威脅加劇的嚴峻形勢，該研究針對當前無標記SERS技術在細菌鑒定中面臨的核心挑戰——即復雜光譜信息難以溯源至具體分子差異的問題展開攻關。研究團隊選取8種常見臨床病原菌，通過標準化培養與熱裂解處理釋放代謝物，構建了高質量光譜數據庫。實驗發現革蘭氏陽性菌(Gram+)與革蘭氏陰性菌(Gram-)在236 cm?¹處的Ag-Cl鍵信號強度存在顯著差異。深入研究表明，這一現象源于兩類細菌代謝物釋放量的不同：Gram-菌對熱裂解更敏感，釋放的代謝物更多，這些分子競爭性取代金納米顆粒表面的氯離子，導致Ag-Cl鍵信號減弱。
為確證光譜差異的分子基礎，團隊創新性地結合激光解吸/電離質譜(LDI-MS)技術，直接分析納米顆粒表面吸附的代謝物。質譜數據與光譜特征高度吻合，特別是核苷類、含苯環類及有機雜環類代謝物的豐度與Ag-Cl鍵強度呈現顯著負相關。基于此分子層面的認知，研究構建了可解釋性卷積神經網絡(CNN)模型，在細菌鑒定中實現90.44%的高準確率，并能識別關鍵差異峰對應的分子信息。
研究進一步通過代謝物組重建驗證了解析結果的可靠性。團隊利用鑒定出的特征代謝物光譜，采用數學算法成功擬合出細菌實際光譜，其中6種菌株的擬合光譜與實際光譜高度匹配(余弦相似度>0.9)。該突破性工作系統闡明了SERS信號產生的分子機制，建立了從復雜光譜到具體代謝物組成的逆向溯源路徑。
該研究最大的突破在于成功破解了SERS細菌鑒定中的“黑箱”難題，不僅建立了高精度的鑒定流程，更重要的是系統性地揭示了SERS信號背后的代謝物分子基礎，實現了在分子層面對光譜進行解析。這套可解釋性框架具備普適性，未來可延伸至細胞、血清等復雜生物樣本的代謝檢測。該研究獲得多項國家級和省部級基金支持，標志著SERS技術向具有明確生物學意義的分子診斷邁出關鍵一步。
素材來源：上海交通大學
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