广东省人民医院顾兵、王亮课题组 | SERS结合深度学习鉴定结核分枝杆菌及其临床样本|前沿用户报道
研究背景
表面增强拉曼光谱(SERS)技术是指将待测分子吸附在粗糙纳米金属材料表面,可极大增强待测分子拉曼信号的光谱技术,解决了普通拉曼光谱灵敏度低的问题。目前SERS已经成为一种极具潜力的床旁快速检测(PoCT)技术,它可以利用拉曼散射效应来检测和区分各种细菌的独特分子指纹。但由于SERS光谱数据的复杂性,经典统计分析方法不能完全解决实际应用问题,而机器学习算法更适合快速准确地处理这些数据。
近日,广东省人民医院顾兵教授、王亮研究员课题组报道了一种基于SERS指纹图谱结合深度学习算法快速预测结核分枝杆菌阴性/阳性痰液标本,肺内/肺外结核分枝杆菌,及其不同耐药表型的结核分枝杆菌的新方法,准确率达到94.32-99.86%。
图 1 基于SERS指纹图谱联合机器学习算法的结核分枝杆菌株和临床痰液样本快速鉴定示意图
该研究采用安东帕Cora100手持式拉曼光谱仪现场采集结核分枝杆菌及临床样本SERS指纹图谱,通过机器学习算法实现了光谱数据的快速、准确分析,为手持式拉曼光谱仪在临床重要病原微生物现场检测应用提供了重要的理论和实验基础。图1详细阐明了本项目的实验设计流程。研究成果发表在JCR 1区期刊Computational and Structural Biotechnology Journal《计算与结构生物技术杂志》。
研究成果简介
传统方法在快速检测结核分枝杆菌(Mycobacterium tuberculosis, Mtb)及其耐药性方面存在周转时间长以及检测灵敏度低等局限性,对结核病的防 治产生很大的挑战。表面增强拉曼光谱(SERS)具有无标签、低成本以及非侵入性等特点,因此在病原菌鉴定方面具有巨大潜力。尽管目前已有少量研究探索了SERS指纹图谱在结核分枝杆菌鉴定和耐药分型中的应用,但是使用手持式拉曼光谱仪区分Mtb阳性痰液(Sputum+)和阴性痰液(Sputum-)样本,区别肺内与肺外Mtb菌株,以及对不同抗生素耐药的Mtb菌株进行分析和预测的研究仍处于空白状态
图 2 分析流程-SERS光谱预处理,特征峰识别,ROC曲线以及混淆矩阵评价模型结果
本项研究使用安东帕Cora100手持式拉曼光谱仪针对Mtb菌株和痰液样本进行现场制样检测并采集SERS指纹图谱。研究人员随后采用卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)、多层感知机(MLP)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)等六种有监督学习算法对SERS指纹谱图进行比较分析。
图2显示了本项目的计算分析和模型评价流程。结果表明:安东帕Cora100手持式拉曼光谱获取的SERS指纹图谱结合深度学习算法可以在多种情况下快速、准确识别结核分枝杆菌及阳性痰液样本,进一步确认SERS技术在病原菌快速鉴定及耐药分析方面的广阔前景。本项研究由广东省人民医院检验科主导完成,徐州医科大学、徐州医科大学附属传染病医院、淮安市第五人民医院和澳门科技大学为合作研究单位。
仪器使用评价
实验室实拍
Cora100 菌株检测
本研究中,我们使用的所有痰液样本和结核分枝杆菌的SERS指纹图谱均来自安东帕手持拉曼光谱仪Cora100的现场采集。结合数据预处理流程以及机器学习算法,本项研究成功实现对结核分枝杆菌阴性和阳性痰液标本,肺内和肺外结核分枝杆菌以及不同耐药表型结核分枝杆菌的快速分类和预测。
仪器推荐
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课题组成员
课题组负责人| 顾兵
顾兵 医学博士、教授、博士研究生导师,广东省人民医院检验科主任、学科带头人。美国普渡大学及UCLA访问学者,江苏省“科教强卫”医学重 点人才、“333工程”人才、“六大人才高峰”人才、“六个一工程”高层次卫生人才。全国检验医学专家国际论文学术影响力排名第三十五,现担任中华医学会检验分会青委会副主任委员、中国医学装备协会检验医学分会副会长、中国老年医学学会检验医学分会常务委员、广东省临床基因检测质控中心主任、广东省卫生经济学会检验经济分会会长、第三届国家人间传染的病原微生物实验室生物安全评审专家委员会委员、国家自然科学基金一审专家、AME学术沙龙总负责人。J Lab Precis Med执行主编,SCI期刊Ann Transl Med和J Thorac Dis编委。主要从事重大传染病快速检测新技术与耐药菌感染防控研究,主持国家自然科学基金5项、省部级课题8项;参与国家科技部重 点研发计划1项。以第 一或通迅作者发表论文165篇,其中在Emerg Infect Dis、Biosens Bioelectron、Gut Microbes、PLoS Pathog、Emerg Microbes Infect、J Antimicrob Chemother、J Clin Microbiol等本领域权威期刊发表SCI论文108篇,其中JCR1区论文41篇,JCR2区论文30篇,10分以上9篇,累计影响因子582.9分,在中华级期刊发表论文14篇,H-index为34,被引频次总计4700余次;编写学术专著与教材36部,其中主编及副主编18部;获授权专 利7项;获江苏省科学技术奖二等奖1项、江苏省医学科技奖三等奖1项、江苏省医学新技术引进奖6项。
课题组负责人| 王亮
王亮 博士,广东省人民医院高层次引进人才,检验科首席研究员,课题组PI。本科毕业于中南大学湘雅医学院,博士毕业于西澳大学医学院病理和医学检验学院,加拿大康考迪亚大学及澳大利亚科廷大学博士后。入选江苏省高层次创新创业人才引进计划,江苏省青蓝工程人才计划。现任中国医学装备协会检验医学分会委员,广东省经济学会检验经济分会委员,iMeta青年编委,Future Integrative Medicine编委,Translational Metabolic Syndrome Research编委,Frontiers in Microbiology客座副主编。长期从事计算和实验联合的生物医学研究工作,主持国家自然科学基金2项、省自然科学基金1项,省高校自然科学基金1项,主持其他各类人才和市厅校级科研课题10项,参与科技部重大项目4项。发表论文80余篇,其中以第 一或通讯作者在Emerging Infectious Diseases, Carbohydrate Polymers, Microbiology Spectrum等期刊发表SCI论文44篇,编写《系统生物学》等教材和学术专著4部。Communications Biology, Gut Pathogens以及PLoS Neglected Tropical Diseases等国际期刊审稿编辑,Frontiers in Microbiology杰出审稿人(2021年)。硕士生导师,澳大利亚昆士兰大学兼职博导,博士后合作导师,指导研究生多次荣获国家奖学金,连续两年荣获“全国大学生生命科学创新创业大赛”指导教师一等奖。
- 作者简介 -
朱作斌 博士,副教授,硕士生导师。徐州遗传与转化工程中心副主任,徐州医科大学遗传基础与临床应用重 点实验室副主任、徐州医科大学生命科学学院遗传学创新平台负责人。以色列科学基金会评审专家,医学遗传学、系统生物学课程负责人,徐州医科大学优秀教学团队负责人,全国大学生生命科学创新创业优秀指导老师,江苏省青蓝工程骨干教师。Frontiers in Pharmacology、 Frontiers in Microbiology 客座编辑,江苏省免疫学会免疫遗传学组委员,江苏省遗传学会微生物学术委员会委员、江苏省妇幼保健协会男性生殖分会委员。主持国 家 级、省级、市厅级及博士后基金等6项,以第 一或通讯作者发表SCI论文20余篇,其中一区论文4篇,申请国家发明专 利10项,软件著作权3项。主编教材1部,专著1部,参编教材一部。获得淮海科学技术奖二等奖1项。指导学生参加全国生命科学创新创业大赛获二、三等各1奖。
李芬 临床医学专业,医学硕士,淮安市第五人民医院检验科主任。主要研究方向是临床重要病原微生物耐药机制和院感监测研。
张雪迪 徐州医科大学医学技术学院硕士研究生,徐州医科大学附属传染病医院检验科技师,主要研究方向为临床重要病原微生物快速检测技术。
唐佳伟 徐州医科大学医学信息与工程学院硕士研究生。研究方向为拉曼光谱结合深度学习算法的临床病原微生物快速识别。目前已发表论文15篇,其中一作(含共同)SCI论文8篇。
参考文献
Wang L, Zhang X D, Tang J W, et al. Machine learning analysis of SERS fingerprinting for the rapid determination of Mycobacterium tuberculosis infection and drug resistance. Computational and Structural Biotechnology Journal. 2022. 20: 5364-5377. https://doi.org/10.1016/j.csbj.20 22.09.031.
关于安东帕公司
Anton Paar
安东帕(Anton Paar)集团创建于1922年,总部位于奥地利格拉茨,成立至今一直致力于开发、生产和销售高精度的实验室仪器和过程测量系统。公司有3700多名员工,并且在全 球另设了8家生产子公司和31家销售子公司。
安东帕作为全 球 领 导 者,以领先的密度、浓度测量,流变测量、微波消解、光学测量、材料特性以及CO2溶解测定等先进技术,为全 球客户提供全面的用户定制的自动化解决方案。得到了客户的信任和认证,确保了公司及其产品的卓 越声誉!
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