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一组工程师、微生物学家和机器学习专家在《细胞生物材料》杂志发表的一篇观点论文中指出，类似酒精检测仪的微型传感器能够 “嗅出” 细菌感染，并在体液中检测出具有抗微生物药性的细菌。开发这种技术有望提供经济实惠且快速的诊断测试，从而优化治疗方案并助力对抗抗生素耐药性。

“抗微生物药物耐药性的最大驱动因素之一，是我们缺乏快速诊断手段，” 该研究的资深作者安德烈亚斯・贡特纳表示。他是瑞士苏黎世联邦理工学院的机械与工艺工程师，与凯瑟琳・朱策勒、托马斯・凯斯勒、艾玛・斯莱克和阿德里安・埃格利共同领导了这个项目。

“我们的设想是绕过实验室分析 —— 那是一个通常需要数小时到数天，有时甚至数周的多步骤过程 —— 用一种能在几秒到几分钟内给出结果的简单测试取而代之。”

从历史上看，医生曾通过嗅觉诊断细菌感染。例如，铜绿假单胞菌感染会散发出类似葡萄的甜香，而梭菌感染则带有恶臭。这些气味源于挥发性有机化合物（VOCs）的存在，即微生物和其他生物体释放的通常带有独特气味的微小分子。

研究人员提议开发化学传感器，以替代人类的嗅觉，用于检测血液、尿液、粪便和痰液等体液中与细菌相关的挥发性有机化合物。类似技术已被用于酒精检测仪和空气质量监测设备中特定分子的检测。

“我们已经开发并商业化了类似技术，用于检测酒精饮料中的甲醇等污染物，” 贡特纳说，“现在，我们正尝试将该技术应用于更复杂的场景。”

即使是同一菌种，不同的细菌菌株也可能释放不同组合或浓度的挥发性有机化合物。作者指出，正因为如此，这些传感器可用于识别由抗微生物药物耐药细菌引起的感染。这一概念已在实验室中得到验证 —— 此前的一项研究表明，挥发性有机化合物特征可区分耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）和非耐药菌株。然而，开发适用于临床实践的传感器仍需更多研究。

由于细菌释放的挥发性有机化合物浓度极低，开发合适的传感器颇具挑战性。

“想象一下，你有一个装满十亿个小球的房间，除了一个红球外，其余都是蓝球，” 贡特纳说，“要区分不同类型的细菌，你必须能够在几秒钟内识别并区分这种情况与存在 3 或 4 个红球的情况。”

由于细菌会释放数千种不同的挥发性有机化合物，这些设备需要结合具有不同结合能力的传感器。这些传感器可使用金属氧化物、聚合物、石墨烯衍生物和碳纳米管等材料制造，并将利用纳米和分子尺度工程的最新进展进行设计。为简化检测，设备还需配备过滤器，以去除无诊断意义的化合物（例如人类细胞产生的挥发性有机化合物、所有细菌都产生的挥发性有机化合物等）。

研究人员表示，机器学习算法将在指导传感器设计方面发挥关键作用。

“机器学习对于识别能区分不同类型细菌并提供抗微生物药物耐药性和毒力信息的最小挥发性有机化合物组合至关重要，” 贡特纳说。

一旦开发成功，这些传感器将提供一种快速、便携的细菌感染诊断方法，且无需大量培训即可使用。

“总体目标是将挥发性有机化合物分析的科学进展转化为可在日常医疗实践中使用的实用、可靠工具，” 贡特纳说，“最终，我们希望这能改善患者预后并支持抗生素的合理使用。”

更多信息：《通过气体传感器和机器学习进行微生物及抗微生物药物耐药性诊断》，《细胞生物材料》（2025）。DOI：10.1016/j.celbio.2025.100125。www.cell.com/cell-biomaterials … 3050-5623(25)00116-3
由细胞出版社提供