宾夕法尼亚州立大学的一组研究人员开发并验证了一种快速简便的方法，用于测试抗菌药物对传染性微生物的功效。
抗微生物药物耐药性感染是全球人类健康的主要威胁之一，每年造成250万人感染和35 000人死亡，如果不改进检测和治疗技术，到2050年每年死亡人数可能增加到1 000万人。
已经开发了几种快速检测技术，但它们都没有达到金标准技术的可靠性，金标准技术需要18到24小时才能获得可靠的结果。在许多情况下，患者需要在危机中接受抗生素治疗，导致临床医生开出广谱抗生素，这实际上可能导致更大的耐药性或不可接受的副作用。
该团队对三种细菌进行了测试，其中包括一种耐药菌株，以证明其在实验室中的有效性。在更广泛的病原体和抗生素的进一步发展和验证后，他们的方法可以让医生及时开出最低剂量的必要药物，称为最低抑制浓度(MIC)。
其他测试无法解释的一个现象是，细菌可能最初看起来已经死亡，但在许多小时后可以复活并繁殖。该团队的技术，通过机器学习增强，可以预测细菌是否会复活或实际上已经死亡，这对于准确确定MIC值至关重要。
他们的技术被称为动态激光散斑成像。电子工程教授、第二通讯作者刘志文解释了这项技术:“我们方法的主要优点是速度快、简单。
你用激光束照射样品，得到所有这些光散射斑点。然后我们可以捕获这些图像，并将它们用于机器学习分析。
随着时间的推移，我们捕捉了一系列的图像，这是动态的部分。如果细菌是活的，你会得到一些运动，比如轻微的振动或轻微的运动。你可以快速获得可靠的预测结果，例如在一小时内。”
他说，除了给病人带来的直接好处之外，进入供水系统的药物浓度降低也意味着对环境的污染减少。
“这项研究令人兴奋的一个方面是它的多学科性质。作为一名电气工程师，我发现设计和开发光学诊断系统以及进行微生物分析的工作非常吸引人，”该论文的共同第一作者、电气工程博士生周克仁(Keren Zhou)说。
他的共同主要作者、博士生周晨(音译)补充说:“我们计划进一步将我们的技术发展成一个低成本、便携的平台，这对资源有限的环境尤其有益。”
在这项工作中，研究人员还与食品科学助理教授Jasna Kovac合作，用金标准微生物学方法验证了他们的发现。
