告别培养基：拉曼光谱如何让微生物鉴定进入“读秒”时代？
在与微生物交锋的战场上，时间，永远是决定胜负的关键。无论是医院里亟待确诊的感染病患，还是食品加工车间里潜在的污染风险，我们都渴望一个“超能力”——在最短的时间内，精准锁定目标微生物。然而，经典的微生物鉴定方法，如沿用了一个多世纪的平板划线培养，动辄需要数天才能给出答案。这个漫长的“时间窗口”足以让病情恶化，或让受污染的产品流入市场。
现在，想象一下，一道激光闪过，短短几秒到几分钟，电脑屏幕上就清晰地勾勒出目标微生物的“身份画像”。这听起来如同科幻电影里的场景，正在被拉曼光谱（Raman Spectroscopy）技术变为现实。这项技术正以其惊人的速度，引领着微生物鉴定领域告别传统的“培养皿时代”，迈入全新的“读秒时代”。
拉曼光谱能做什么？
它正凭借其独特优势，在多个高频场景中展现出决定性的作用：快速病原鉴定与药敏测试：在临床一线，它可以在数小时内判断出病原菌对抗生素的反应，为危重病人争取宝贵的治疗时间。
环境与工业微生物监测：它能像“星探”一样，从成千上万的微生物中，将那些具有特定功能（如降解塑料、产生抗生素）的“明星菌株”高效地筛选出来。
细胞表型与代谢追踪：它还可以在不破坏细胞的前提下，实时、动态地跟踪微生物的应激反应、芽孢萌发等生命过程，为基础研究提供了前所未有的强大新工具。
要理解拉曼光谱为何能做到这一切，我们需要深入到细胞的分子层面，去探寻它是如何构成并解码微生物“指纹”的。
图1 传统鉴定流程
图2 拉曼思路转化
微生物的“光谱指纹”是如何构成的
拉曼光谱之所以能成为微生物的“指纹”，是因为它能精确记录细胞内各种生物大分子的振动信息。对微生物而言，其身份信息就编码在这些分子的“峰组合”中：蛋白质：其骨架成分苯丙氨酸（Phenylalanine）在约 1003 cm-1处有一个极其尖锐和稳定的峰，常被用作光谱的“锚点”。
核酸（DNA/RNA）：磷酸二酯键的振动在约 782 cm-1 处产生特征峰，反映了遗传物质的信息。
脂质：细胞膜等结构中的 CH₂ 基团的弯曲振动会在约 1445 cm-1 处形成一个强峰，代表了细胞的边界。
色素：某些细菌会产生类胡萝卜素，它们在约 1156 cm-1和 1518 cm-1处有强烈的共振拉曼峰，这不仅能用于菌种鉴定，还能指示其特定的生理状态。
综述与大量实证研究均显示，一个典型的细菌平均光谱，能够同时清晰地看到来自蛋白质、脂质与核酸的主成分峰。正是这些可复现的“峰组合”，为我们进行物种分类、表型判别与代谢状态评估提供了坚实的基础[1]。
图3 微生物光谱示意图示意图
从“指纹”到诊断：AI如何读取光谱
采集到的光谱数据本身只是一堆曲线，要将它们变成精准的诊断和分类结果，离不开强大的计算分析，特别是人工智能的加持。光谱预处理与指纹库：首先，需要对原始光谱进行一系列“峰工程”操作，例如以1003 cm-1（苯丙氨酸）等稳健峰为锚点进行校准，再进行去背景、向量归一化等处理，消除仪器和环境噪声。然后，将处理后的高质量光谱存入数据库。
机器学习与深度学习：利用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）等经典机器学习模型对光谱进行分类。近年来，卷积神经网络（CNN）等深度学习模型展现出更强大的能力，尤其是在处理真实世界中可能遇到的未知菌、混合样本（如空气中的微生物气溶胶）等复杂场景时，表现出更高的鲁棒性和准确性。
结论
从需要数天等待的琼脂平板，到只需几秒闪烁的激光，拉曼光谱正在以前所未有的速度、深度和精度，刷新我们对微生物世界的认知和掌控能力。它不仅仅是一项更快的鉴定技术，更是一个能够深入到单细胞和分子层面的强大洞察工具。微生物鉴定的“读秒”时代，已经到来。参考文献
[1] Cui, L., et al. (2020). Rapid identification of pathogenic bacteria using Raman spectroscopy and a deep learning-based model. Frontiers in Microbiology, 11, 874.[2] Wang, C., et al. (2020). Rapidly monitoring the responses of single bacterial cells to antibiotic treatment with Raman spectroscopy. Analytical Chemistry, 92(15), 10428–10435.
[3] Ho, C. S., et al. (2021). Raman-based spectroscopy for pathogen diagnostics. Journal of Nanobiotechnology, 19(1), 63.