快速可靠地测定大肠杆菌对抗生素的敏感性：红外显微镜与机器学习算法联用

1：实验设计与方法选择：

本研究采用傅里叶变换红外（FTIR）显微镜结合多变量分析（具体为线性支持向量机SVM）进行分类。设计原理是检测与抗生素耐药性相关的细菌细胞细微生化变化。

2：样本选择与数据来源：

从索罗卡大学医学中心（SUMC）获取791株尿路感染（UTI）患者的大肠杆菌分离株。样本采集中段尿液标本，通过基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOF MS）鉴定，以最小抑菌浓度（MIC）作为金标准测定药敏性。

3：实验设备与材料清单：

配备液氮冷却碲镉汞（MCT）探测器的FTIR光谱仪（Nicolet-i10红外显微镜）、硒化锌载玻片、麦康凯琼脂平板、无菌细菌环，以及氨苄青霉素、头孢呋辛、头孢曲松、环丙沙星、磺胺甲噁唑、甲氧苄啶、阿莫西林克拉维酸、庆大霉素、头孢他啶、呋喃妥因、萘啶酸、氧氟沙星、复方新诺明、哌拉西林/他唑巴坦、磷霉素、阿米卡星、美罗培南和厄他培南等抗生素。

4：实验流程与操作步骤：

用无菌环从麦康凯琼脂初代培养物中取样菌落，置于硒化锌载玻片上，室温干燥约15分钟后进行FTIR显微镜检测。FTIR测量采用透射模式，在600-4000 cm⁻¹范围内进行128次扫描叠加，分辨率4 cm⁻¹。每个样本至少取16张光谱取平均值以保证可重复性。光谱预处理包括大气补偿、Savitzky-Golay平滑、分割为900-1800 cm⁻¹和2800-3010 cm⁻¹区域、采用凹橡胶带法进行基线校正及向量归一化。

5：数据分析方法：

使用留一法交叉验证（LOO）的线性SVM进行分类。性能指标包括灵敏度、特异性、准确率、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV）和ROC曲线下面积（AUC）。开发集成分析方法根据置信水平对抗生素进行排序以辅助临床决策。