9月3日消息，据美国化学会《化学与工程新闻》（C&EN）报道，宾夕法尼亚州立大学生物医学工程师Pak Kin Wong团队开发出一种名为STREAM（ sedimentation-assisted tandem rocking and enrichment for analysis and monitoring，沉降辅助串联摇动富集分析监测）的脓毒症诊断新方法，可将诊断时间从常规血培养的数天甚至一周压缩至9小时以内。研究发表于《Science Advances》（DOI: 10.1126/sciadv.aeh3580）。

脓毒症致死率极高。据世界卫生组织数据，脓毒症感染约占全球全部死亡的五分之一，其中多数为儿童。常规诊断依赖血培养将病原体浓度增至可检出水平，再经亚培养鉴定病原体并测试有效药物，往往耗时数天。脓毒症患者血液中病原体负荷极低、致病微生物种类繁多且症状缺乏特异性，诊断难度大。

STREAM方法的核心思路是不等待细菌繁殖，而是在培养过程中多点连续取样分析：先将细菌与血细胞分离并同步富集——血样与定制培养基混合轻柔摇动，红细胞沉底而细菌保持悬浮；随后利用序贯荧光原位杂交（seqFISH）以颜色编码分子条形码方案在单细胞水平鉴定病原体；药敏试验则将细菌封装于凝胶微孔阵列中，监测单个细胞对抗生素的响应。

团队用21种脓毒症相关细菌和104份阳性血流感样本验证：新方法与实验室报告的一致率超过96%，药敏试验在219个药物-剂量组合中一致性达94%。Wong指出，剩余约4%的病原体鉴定错误率仍需通过更大规模的病原体组合验证，并希望将检测范围从细菌扩展至真菌和病毒。目前脓毒症快速诊断领域还有丹麦奥尔堡大学Mads Albertsen团队基于微生物DNA测序和分类软件的SepSeeQ方法等竞争路线，Wong团队下一步计划整合AI与微流控技术实现流程自动化，使其足够快速、简便和稳健以进入临床环境。 （来源：C&EN）