由细菌病原体引起的传染病是重要的公共问题。此外，由于抗生素的过度使用，在临床环境中广泛遇到了许多多重耐药的细菌病原体。因此，细菌病原体的快速识别和抗生素耐药性分析可以极大地促进传染病的精确治疗策略。迄今为止，已经开发了许多用于体外诊断的常规和分子方法。本文总结了细菌检测相关技术以及其优缺点。

传统细菌检测通常是将可疑菌落进行培养，它涉及样品收集，连续稀释，在合适的培养基上铺板以及等待适当的孵育时间以获得可见菌落的漫长过程。培养过程中利用特定酶（如荧光素酶）在酶促反应期间作为副产物发光实现细菌的检测。但培养时间长、操作复杂，耗材量大。难以实现细菌的快速检测。

基于抗体和抗原的特异性结合的免疫学方法，利用抗原的靶标部分与抗体结合。能够实现细菌的快速诊断。广泛使用的免疫学方法是酶联免疫吸附测定（称为ELISA，它使用抗体并通过颜色变化来识别物质）和免疫磁分离（称为IMS，可以有效地从各种体液和培养细胞中分离细胞）。ELISA与IMS相结合，开发了一种免疫层析试纸（ICG），可用作食品中诊断细菌的简单方法]；Cho和他的团队将ELISA与免疫磁珠（基于磁珠的免疫磁分离）相结合，并用荧光团标记它们以检测细菌。但是这种免疫学方法成本高、步骤复杂，应用受限。

以聚合酶链反应（PCR）为主的细菌分子生物学检测技术，通过体外扩增DNA,能够实现细菌的检测。同时，PCR可以与毛细管电泳相结合，实现微生物的灵敏检测。但由于反应过程中会产生非特异性产物， PCR的诊断仍然不稳定。

SERS检测病原菌的关键在于具有良好特异性的高性能SERS标签。SERS标签的效果由几个因素决定，例如SERS活性底物，附着分子类型等。各种形状的金纳米颗粒（AuNPs）或银纳米颗粒(AgNPs)，已普遍用作SERS活性底物。

抗体通常用作识别元件，因为它通过共价结合效应对细菌具有特异性。如单壁碳纳米管（SWCNTs）-Au NPs与单克隆抗体偶联用于检测沙门氏菌或多重耐药（MDR）沙门氏菌。可以实现高灵敏检测（LOD：10 cfu/mL）。

SERS的其他检测细菌分析通常采用由无机盐诱导的AuNPs或AgNPs胶体或颗粒聚集体，只需与细菌细胞混合，就能实现细菌信号的采集。虽然简单的混合方法使检测更便宜、更容易、更快捷，但生成的混合物并不总是均匀的，这导致纳米颗粒在病原体细胞表面的随机分布，然后出现不可重复的SERS谱图。基于贵金属纳米颗粒的SERS方法的主要目标是使贵金属纳米颗粒与细菌表面接触尽可能多的点并尽可能接近。

Zhou等人提出了通过静电相互作用在细菌细胞壁上原位合成AgNPs的方法，以更好地检测饮用水中的细菌。使用这种策略增强细菌的拉曼信号远高于简单混合胶体与细菌悬浮液或共孵育策略的情况。此外，他们发现AgNP合成后细菌的拉曼信号强度主要取决于细胞壁的Zeta电位，该电荷似乎仅与细菌表面AgNPs的合成有关，而与它们的持续附着无关。并且方法具有许多优点，例如操作简单，反应物体积较低，灵敏度和选择性高，以及良好的重现性，可以扩展到更复杂的样品，例如食品或血液样品。

3、机器学习识别细菌进展

生物学家会使用不同的测试，如运动测试、分子测试和生化测试等，以便达到细菌成功的分类，会受到科研人员主观的影响。机器学习的快速发展，是细菌的自动检测有力的工具。

一方面，研究人员利用机器学习从细菌外部形貌、各种表征图象进行细菌的识别与划分。

Osman等人开发了一种NN方法，基于K均值聚类的图像分割，特征提取，特征选择和基于GA-NN方法的分类，结合遗传算法实现在组织中检测结核分枝杆菌]。Lopez等人提出了使用CNN鉴定结核分枝杆菌（MT）的分类技术。作者使用三个卷积层来评估具有稳健平衡融合的图像数据集，并将 MT 的数据分类为正或负。该系统的准确率达到96%。Zielinski等人提出了一种基于DL的识别技术，用于细菌种类和属的分类。利用深度卷积神经网络（DCNN）获取图像描述，然后利用池化编码器生成特征向量，最后利用SVM或RF进行分类任务。

另一方面，采用对细菌所特有的信号进行区分。

一些研究利用一些机器学习技术来区分过于相似的属于易感细菌的SERS数据光谱。在分析致病菌光谱时，通常首选PCA[，通过从数据中提取线性特征来显示抗生素耐药组和易感组之间的差异。还有研究已经表明，提取非线性特征的CNN分类器在细菌拉曼数据分类方面比用PCA提取的线性特征具有更高的分类精度。为了提取非线性特征，自动编码器是一类有用的机器学习技术。它们像PCA一样用于降维目的，但与PCA不同，它提取非线性特征，通过使用这种方法来来区分ColR-Kp和粘菌素易感肺炎克雷伯，实现致病菌的有效识别。

文字报道：洪岩

文章编辑：董荣录