抗生素耐药性这一国际性难题，终于有解了？

要么故又称集成块，要么覆有太不及。”

Bennett与Longo的团队合作开发对这一过程展开见下文时，挖掘出了反射光的巨大差异，表明即使不显生物并未被束缚在横梁上，也可以挖掘出类似的酵母菌群众运动。因此，研究成果团队相反了策略：当酵母菌漂浮在横梁很薄时，他们相反了设置来追踪酵母菌。他们用一种粗大的反光涂料录制了横梁，并开发了软件来分析酵母菌的群众运动，这样一来验证器就与溶液里面酵母菌的数量成比例[4]。McKendry时说，与迄今为止的作法相比较，这种看似有趣的信号实质上是验证持续性的好作法。

Bennett建议，尽管该该系统尚未商业化，但可以对其展开调整并不断扩大到流行病学应用于。反射很薄可以转为连在一起改进型，便于将其放置在值得注意应用于的不显量校准板里面，还用DVD编解码器的折射阅读器本来圣万桑孔径来猎杀信号。她时说：“这似乎是一种非常有趣、廉价的电子元件。”

美国波士顿学院的物理学家Kamil Ekinci正在研究成果另一种看出酵母菌药剂HIV的替代品：电流。他的团队将成份肺炎帕金森杆菌（引起尿路传染的常见可能）的体液样本如此一来加到成份药剂的不显流纤组件单个通道里面，并通过通道搜索电导率[5]。Ekinci时说：“如果酵母菌土壤并堵塞了通道，它们就都会归因于更加大的电阻。我们大纤上是将酵母菌的土壤信号转化为了连续不断。”

Ekinci可用道，这样做的优势是连续不断比孔径图象更加没法可视和展示。他时说：“原理上我们的新技术可以验证单个酵母菌的内斗。”不过他可用时说，该作法似乎不原则上于所有酵母菌，尤其是一些土壤缓慢的病原，如风湿热病毒性。

验证水分子上标

基于酵母菌土壤的验证作法有趣、便宜且无选择性，这种单一的验证作法原则上于普遍的病原。但是，由于验证结果不同土壤条件和应用于适当浓度的药剂，Susanne Häussler时说它“任何别的上都都是缺点”。她在哥本哈根Rigshospitalet病房研究成果医学不显生物学。

Häussler等正考虑一种替代作法——DNA学，来追寻HIV的线索。哈佛流行病学家Sophia Koo时说，这种“不忽视指导的验证作法”是该课题的下一个重大转变。

斯坦福学院传染病研究成果员Gary Schoolnik时说，验证药剂HIV前提有关的蛋白质是做到快速检验的理想途径，因为它不即可要以致于的酵母菌指导。但是，美国梅奥诊所的流行病学不显生物学家Thomas Grys时说，不可或缺要说道他酵母菌DNA里面的哪些基因序列是HIV不可或缺，“不然你很似乎都会遗漏一个新的前提，或者验证到一个实质上并不都会归因于外用病毒的蛋白质视频。”

纸片扩散次测试是揭露药剂有效地性的常用作法。来源：Doncaster and Bassetlaw Hospitals/SPL

Schoolnik也是Visby医学的首席医疗官，这家大公司在加州创办者，赢得了由美国国立卫生研究成果院以及美国卫生与香港市民服务部下属生物医学管理人员研究成果和工业发展管理局策动的“外用不显生物类固醇HIV检验”挑战，并于2020年给予了1900万美元奖赏。

该公司的验证是应用于有趣的手持电子元件展开一次性的即时检验，以验证淋球菌等性传播病原的HIV。该验证侧重于对环丙沙星（一种疗法淋球菌传染的常用口服药剂）归因于HIV的遗传蛋白质。淋球菌抗生素对环丙沙星外用药性或极端不同编码器酶gyrase A的遗传蛋白质。

基于PCR的验证作法在流行病学的应用有限，因为它即可要测量仪器、试剂和培训过的新技术新技术人员。Visby的检验验证是通过一个有趣的颜色推移来精简分析，从而绕过这些放宽。扩增后的蛋白质视频都会进入电子元件里面的一个腔室，该腔室相关联针对每个遗传蛋白质纤的逃逸磁性。磁性和蛋白质视频的结合都会导致颜色推移，这将看出淋球菌对环丙沙星是极端还是外用药性[6]。

其他人则继续探索全部都是DNA核酸，以逃逸导致外用病毒的遗传蛋白铯。但基于这些资讯开发廉价、快速的验证模式一直是个不可或缺情况。研究成果DNA学与机器修习的英国伯明翰学院样本科学家Nicole Wheeler认为，“这不仅仅与持续性蛋白质的共存有关，还与它的表达有关。我们搜集的蛋白质表达组学和蛋白质组学样本越多，我们就越有似乎提高得出结论HIV的可靠性。”

全部都是然基于DNA核酸的新技术对某些病原很有效地，如肠胃沙门氏菌（Salmonella enterica），但多种调控蛋白质的突变都会相反其他病原的端粒酶模式（从而导致HIV），包括残留物假单胞菌。Häussler时说：“一般而言，所有蛋白质表达组样本都在DNA里面。但是，有时候观察蛋白质表达组样本比搜寻所有似乎相反端粒酶的突变更加没法。”

例如，2014年，日本大阪物理系研究成果所（RIKEN）的生物总工程师古澤力研究成果了的实验室病原抗生素在各有不同药剂下的适应环境土壤，并且他可以应用于端粒酶的推移来得出结论持续性，这比DNADNA基因序列更加可靠[7]。古澤时说，端粒酶和外用病毒彼此之间的依赖性突出高于外用病毒和DNA上标彼此之间的依赖性。

将来得出结论酵母菌HIV

Häussler等人的社会活动优化了DNA和蛋白质表达组上标的联用，将其作为得出结论残留物假单胞菌药剂HIV的最佳上标[8]。

但为了改进模改进型，他们求助于机器修习。机器修习并非有趣地辨识归因于HIV的遗传蛋白质，而是还用演算法辨识DNA和RNA生物体的相似性，得出结论抗生素对药剂的HIV[8]。Häussler表示，演算法只能帮助辨识不可或缺相似性，这不都会带进最终检验验证的一部分。不过Wheeler时说，这种作法还是可以消除仅仅通过DNA给予所有“酵母菌-类固醇”复合的情况。

这些演算法不仅仅能说道牙医病原迄今为止的HIV情况，还能揭示抗生素在疗法过程里面似乎归因于的药剂外用药性前提。然而，“一直没法判断一个演算法有否值得器重，”Wheeler时说，“它们是个黑箱。即使你有全部都是部的代码和样本，也未必说道他，比方时说，是什么让模改进型判断样本A都会对阿奇霉素归因于HIV。”

开发新技术人员正在帮助消除的另一个情况是过多渐进，Wheeler时说，演算法似乎都会“忘记样本里面大量不不可忽视的相似性”，而不是修习找到真正的依赖性。由于酵母菌的脱氧核糖核酸似乎非常相似，机器修习方法似乎都会过多精简情况，得出差错的结论。Wheeler将这个情况比作意志力不足的图象搜索：通过许多农畜合照展开训练的演算法，似乎都会将一张开阔地的合照辨识成羊。酵母菌经常通过仅仅限于其DNA的DNA小环状视频相互间传输药剂持续性蛋白质。“但由于DNA的其余部分相同，演算法似乎都会确定抗生素一直极端，”她时说，“而我们想要这些演算法模改进型能从里面学到的是外用病毒前提。”

鉴于胃癌研究成果和验证的种种放宽，Farhat采用了一种机器修习作法，应用于整个DNA基因序列展开得出结论。今年4同年，她和助手描述了一种取名为GenTB的网络方法，它可以得出结论酵母菌对几种胃癌类固醇的HIV[9]。该方法的效率随着输入基因序列样本的质量和中选类固醇而推移。Farhat时说，尽管导致酵母菌对胃癌一线类固醇高达80%HIV的是一种常见突变，但有几种罕见的突变能小幅提高不显生物对二线类固醇的HIV。她时说：“有时只有当共存数个这类突变时，你才都会认出外用病毒。”

尚未完成

无论采用哪种作法，研究成果新技术人员都面临着同样的根本挑战：设计一种能在原先电子元件上有突出改进的检验作法。Grys表示，迄今为止的验证不太似乎可以在24小时内将结果反馈给流行病学牙医，且每次验证只即可1-2美元。“情况不在于一项验证有否有效地，而在于它有否比我们原先的更加好。不可忽视的是颁布整体规划以帮助我们做到这些目标。”

一些正在开发的验证，能执行的电子束类型、或酵母菌/药剂的类型有限。例如，Visby检验迄今为止仅仅限于淋球菌传染，而Ekinci不显流纤电子元件即可要尿样，而且不能执行多种酵母菌引起的传染。其他即可要先进孔径或光谱测定（如横梁）的电子元件则即可要加以调整，才能被全部都是球自然资源匮乏的诊所里面非专业的新技术人员应用于。bioMérieux不显生物学研究成果主任Alex van Belkum时说，因为许多验证都是用不及量类固醇验证1-2个不显生物，所以它们只攻克了“冰山一角”。他时说，“这些作法与迄今为止的实验室的药剂极端性自动验证该系统彼此之间还有很大的差距。”

McKendry时说在新冠禽流感之前，不太似乎证明快速验证对挖掘出和解救病毒传播较为不可或缺，同样地，廉价的即时检验对减不及药剂成瘾也关键性。“药剂HIV是一个非常复杂的情况，新的验证作法只是消除方案的不单是。”

参考文献：

1. van Belkum, A. et al. Nature Rev. Microbiol.18, 299–311 (2020).

2. Idelevich, E. A., Sparbier, K., Kostrzewa, M. Company Becker, K. Clin. Microbiol. Infect. 24, 738–743 (2018).

3. Longo, G. et al. Nature Nanotechnol. 8, 522–526 (2013).

4. Bennett, I., Pyne, A. L. B. Company McKendry, R. A. ACS Sens.5, 3133–3139 (2020).

5.Yang, Y., Gupta, K. Company Ekinci, K. L. Proc. Natl Acad. Sci. USA117, 10639–10644 (2020).

6. Morris, S. R. et al. Lancet Infect. Dis. 21, 668–676 (2021).

7. Suzuki, S., Horinouchi, T. Company Furusawa, C. Nature Commun. 5, 5792 (2014).

8. Khaledi, A. et al. EMBO Mol. Med. 12, e10264 (2020).

9. Gröschel, M. I. et al. Preprint at bioRxiv (2021).

原意以Innovative tools take aim at antibiotic-resistant microbes为标题发表在2021年8同年23日《自然》的新技术；还有版块上

本文来自不显信香港市民号：Nature Portfolio（ID：nature-portfolio），写作者：Jyoti Madhusoodanan

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