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大规模抗菌单细胞检测
科研成像

大规模抗菌单细胞检测

Large-scale Antimicrobial Single-Cell Testing

超高通量单细胞药敏测试,加速抗菌机制与耐药研究。

  • Kinetix

背景与研究场景

微生物药物耐受性是全球健康的主要威胁,指细菌在无任何遗传耐药机制的情况下在抗生素暴露下存活、药物清除后再生长的能力。在分枝杆菌感染中,这一挑战尤为严峻——仅 2023 年 Mycobacterium tuberculosis 就夺去超过一百万生命,治疗方案仍至少需要四个月。

标准抗生素敏感性和药物耐受性测试依赖测量最低抑菌浓度(MIC),即阻止细菌生长的药物浓度,但生长抑制无法捕捉最终决定感染是否被清除的杀灭动力学。菌落形成单位(c.f.u.)测定可测量杀灭,但劳动密集、通量低,且仅提供时间快照。

为解决这一根本缺口,瑞士巴塞尔大学生物医学系研究组组长 Lucas Boeck 博士开发了抗菌单细胞测试(ASCT)——一个高度可扩展的活细胞成像平台,可实时、单细胞分辨率、跨数千条件同时定量细菌活力。该平台首先应用于 M. tuberculosis,评估杀灭动力学是否预测小鼠和人类的药物方案疗效,随后扩展至 405 株临床 M. abscessus 分离株,以确定菌株特异性杀灭行为是否与个体患者结局相关。

Automated image analysis in Antimicrobial Single-Cell Testing (ASCT). Raw brightfield images (cell morphology; 100x obje
图 1 · 抗菌单细胞测试(ASCT)中的自动图像分析。原始明场图像(细胞形态;100x 物镜)和荧光图像(定量碘化丙啶 [PI] 积累)经处理以分割细胞(线条标示细胞边界)、分类细菌活力(白色:存活;红色:死亡)并在 72 小时内跟踪单个细胞(颜色标示轨迹)。图像为 Jopanovic 等 2026 源视频静止帧:https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1038%2Fs41564-025-02217-y/MediaObjects/41564_2025_2217_MOESM4_ESM.mp4

技术挑战

ASCT 的核心成像挑战是惊人规模与苛刻灵敏度要求的结合。每次实验同时跟踪多达 1,536 个孔中数百万单个细菌的活力,每 2-4 小时采集超过 10,000 个视场的明场和荧光图像,最长 7 天,每次实验最多生成一百万张图像,数据集达 11 TB。活力测定的核心是碘化丙啶(PI)——一种细胞不透性荧光染料,仅在膜破坏后于细菌中积累,作为细胞死亡的替代指标。在固定分枝杆菌(仅 1–3 µm 的杆状细胞)中单细胞水平可靠检测 PI 荧光,需要具有出色灵敏度、速度和信噪比性能的相机。

至关重要的是,平台必须在多日实验的所有孔位和所有时间点保持一致的荧光定量——任何空间或时间背景荧光变化都会混淆支撑整个分析的单细胞 PI 分类。平台还必须在约 130 分钟内成像每孔 9 个视场、最多 1,536 个孔,这要求快速、高保真图像采集而不牺牲可靠分类单个活菌和死菌所需的灵敏度。

成像方案与成果

Kinetix sCMOS 相机是该应用的理想解决方案,Boeck 博士及团队利用了 Kinetix 的高量子效率、低读出噪声和跨多种放大率的快速成像速度。Kinetix 满足 ASCT 两大需求:捕捉单个微米级细菌的微弱 PI 荧光信号,同时维持在严格成像窗口内跨 1,536 孔板成像数百万细胞所需的通量。

Kinetix 的性能实现了与手动标注真值数据集验证时的高自动分类准确率(AUC-ROC = 0.9989)。这一准确率水平对于构建构成研究分析骨干的约 20,000 条时间-杀灭曲线至关重要。Kinetix 在完整 72 小时 M. abscessus 和 168 小时 M. tuberculosis 成像运行中的性能确保了从第一个到最后时间点数据质量保持一致,从而对 405 株临床分离株的药物耐受表型进行稳健定量。总体而言,ASCT 平台跟踪了超过 1.4 亿个单个分枝杆菌——只有能够提供 Kinetix 所提供灵敏度和持续通量的探测器才能实现这一壮举。

参考文献

Jovanovic, A., Bright, F.K., Sadeghi, A., Wicki, B., Caño Muñiz, S.E., Giannini, G.C., Toprak, S., Sauteur, L., Rodoni, A., Wüst, A., Lupien, A., Borrell, S., Grogono, D.M., Wheeler, N.E., Dehio, P., Nemeth, J., Pargger, H., Thomson, R., Bell, S.C., Gagneux, S., Bryant, J.M., Peng, T., Diacon, A.H., Floto, R.A., Abanto, M. & Boeck, L. (2026). Large-scale testing of antimicrobial lethality at single-cell resolution predicts mycobacterial infection outcomes. Nature Microbiology, 11, 566–583. https://doi.org/10.1038/s41564-025-02217-y