一張試紙、一個App,即可快速檢測耐藥菌及其抗生素敏感性。日前,南京工業大學柔性電子(未來技術)學院李林教授、吳瓊副教授指導,博士研究生姬文輝等同學負責的項目“熒光紙基智能檢測系統:包‘知’百...
一張試紙、一個App,即可快速檢測耐藥菌及其抗生素敏感性。日前,南京工業大學柔性電子(未來技術)學院李林教授、吳瓊副教授指導,博士研究生姬文輝等同學負責的項目“熒光紙基智能檢測系統:包‘知’百菌”在第三屆江蘇省大學生生物醫學工程創新設計競賽中榮獲一等獎,團隊指導教師李林教授、吳瓊副教授獲優秀指導教師稱號,南京工業大學獲優秀組織獎。
在使用抗生素之前,如何經濟、快速、有效地鑒別耐藥菌及其抗生素敏感性,對合理使用抗生素、控制耐藥菌程度、縮短治療時間、提高病人生存率都起著至關重要的作用。“我們在前期的研究過程中發現隨著β-內酰胺類抗生素的濫用,細菌耐藥性變得越來越強,而這有可能會導致臨床手術中無藥可用,直接危及患者的生命。”吳瓊介紹說,細菌產生耐藥性的重要原因是β-內酰胺酶的過表達,這種酶可在抗生素與細菌作用之前,水解抗生素的β-內酰胺四元環,破壞抗生素原有結構從而導致其失去藥物活性。”基于此,他們課題組十余年來一直聚焦“生物醫學光子學”的多學科交叉研究,致力于開發疾病“全面預防-快速診斷-精準治療”的化學-材料-光學-生物-醫學融合的系統策略。
在國家積極推進健康中國建設的大背景下,該項目研究意義重大。“目前β-內酰胺類抗生素耐藥菌常用的檢測方法主要有四種:微生物檢測法、聚合酶鏈反應(PCR)法、質譜檢測法和基于β-內酰胺酶的顯色法。這些方法存在一定的弊端,例如檢測步驟繁瑣、成本高、依賴于大型檢測設備及專業人員等等。”團隊負責人姬文輝同學介紹,因此,他們研發出了基于“化學+AI”的智能檢測系統,檢測時只需將檢測原液滴加在預先固定了小分子熒光探針的試紙上,試紙感受光學信號的變化后,通過智能算法的手機APP處理手機拍照的相片,計算出熒光信號強度,快速得到β-內酰胺酶濃度。該系統操作簡便,無需專業技能和昂貴的大型儀器,只需在智能手機安裝APP即可完成檢測,檢測時間不超過20分鐘。
吳瓊老師介紹道,如果說抗生素結構中的β-內酰胺四元環是一扇門,那么我們設計的熒光探針就是專一開啟這扇門的指紋鑰匙。當探針遇到β-內酰胺四元環,會立刻結合并改變自身結構,釋放熒光信號。在這一設計原理的指導下,結合課題組在柔性熒光紙基器件領域的大量探索和積累。“我們結合人工智能的AI+技術,設計了一種性能優異、檢測迅速、具有全時域環境適應特性的小分子熒光探針,同時建立了云端測試數據庫,構建AI智能分析測試系統,這個系統有助于在不同復雜環境(如溫度、濕度、測試溶劑、pH與實驗室條件不同的環境中)對生物標志物進行監控,實現不穩定條件下穩定的測試,對于治療和手術的成功率有著重要的作用,具有成本低、操作簡單、檢測時間短、特異性高、全時域應用等優點,彌補了目前β-內酰胺酶傳統檢測方法中的一些弊端。”
“隨著人們生活水平的提高,獲取各類抗生素的方式越來越簡單,使得抗生素使用量急劇增加,與此同時也加速了細菌耐藥性的進化。”李林教授介紹道,過量的使用抗生素加劇了細菌的耐藥性的傳播。這些原因都造成了由耐藥菌引發疾病的人群日趨龐大,無法治愈的幾率日益增加,“我們研究的快速適應性智能熒光紙基設備能夠解決目前野外、緊急手術等復雜環境中耐藥菌的快速簡便的問題。接下來,我們在柔性生物電子器件設計方面將持續發力,為解決更多的實際健康醫學問題提供南工方案。”
據悉,本屆競賽設有生物醫學材料組、生物醫學傳感組、醫學圖像與人工智能組和生物力學與康復工程組4個組別,全省共有21所高校171支團隊參賽。經過激勵的角逐,54支團隊進入決賽答辯,大賽共有16項作品獲評一等獎。
通訊員 姜畔
揚子晚報/紫牛新聞記者 楊甜子
校對 盛媛媛
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