Идентификация бактерий по «отпечатку» с помощью машинного обучения за секунды
Исследователи из KAIST разработали быстрый и точный метод идентификации бактерий. Они обучили алгоритм глубокого обучения распознавать спектральные «отпечатки пальцев» молекулярных компонентов различных бактерий. Это позволило классифицировать бактерии в разных средах с точностью до 98%.
Результаты были опубликованы онлайн 18 января в журнале Biosensors and Bioelectronics.
Для быстрого обнаружения бактерий в пищевых или клинических образцах (например, моче) учёные использовали метод поверхностно-усиленной рамановской спектроскопии (SERS), усиленный новой моделью глубокого обучения. «Мы продемонстрировали простой, быстрый и эффективный путь для классификации сигналов двух распространённых бактерий и сред их обитания без каких-либо процедур разделения», — заявил профессор Сунгхо Джо.
Метод SERS усиливает сигналы образца, помещённого на наноструктуры из благородных металлов. Однако получить чёткие спектры бактерий сложно из-за множества перекрывающихся пиков (например, от белков клеточных стенок) и сильных сигналов от окружающей среды.
Чтобы справиться с «зашумлёнными» сигналами, исследователи применили модель глубокого обучения Dual-branch Wide-kernel Network (DualWKNet). Она эффективно изучает корреляции между спектральными особенностями, что критически важно для анализа одномерных спектральных данных.
«Несмотря на мешающие сигналы от среды, которые делают общую форму спектров разных бактерий похожей, были достигнуты высокие показатели точности классификации», — пояснил профессор Джо. DualWKNet позволила выявить ключевые пики для каждого класса, почти неразличимые в индивидуальных спектрах, что повысило точность и dramatically сократило время анализа, исключив этапы разделения.
В планах исследователей — изучить больше типов бактерий и сред, чтобы создать обширную библиотеку тренировочных данных. Это позволит сократить время сбора и обнаружения для новых образцов.
«Мы надеемся расширить использование нашей платформы на основе глубокого обучения и SERS для обнаружения многочисленных типов бактерий в других важных для пищевого или клинического анализа средах, таких как кровь», — заключил профессор Джо.