Вчені розробили нові методи прогнозування росту бактерій

Науковці активно досліджують траєкторії росту бактерій, щоб краще передбачати їхню інфекційну здатність та умови, які сприяють розмноженню. Розуміння цих процесів має вирішальне значення для контролю патогенних мікроорганізмів у медицині, харчовій промисловості та інших сферах.

Крива росту бактерій являє собою графічне зображення коливань бактеріальної популяції протягом часу. Бактерії є прокаріотами, які зазвичай розмножуються шляхом бінарного поділу — процесу безстатевого розмноження, при якому одна бактерія ділиться на дві ідентичні дочірні клітини, що призводить до швидкого збільшення популяції.

Коли бактерії ростуть за постійної температури з оптимальною доступністю поживних речовин, кожна клітина рівномірно збільшується в розмірі та об'ємі через однакові інтервали часу. Це явище дослідники називають збалансованим ростом. Збалансований стан тісно пов'язаний з бактеріальним розмноженням, оскільки цей процес призводить до подовження клітин, дублювання генетичного матеріалу та бінарного поділу.

За обмежених умов поживних речовин ріст бактеріального ізоляту зазвичай слідує сигмоїдальній або S-подібній кривій з чотирма різними фазами: затримки, логарифмічною, стаціонарною та смерті. Натомість, коли ресурси необмежені, бактеріальний ріст зазвичай демонструє J-подібну криву, що відображає експоненційний ріст.

Фаза затримки є початковою стадією росту, під час якої бактеріальні клітини відчувають умови навколишнього середовища та готуються до розмноження. Кілька факторів впливають на тривалість фази затримки, включаючи фізіологічну історію клітини та склад поживного середовища. Хоча кількість клітин залишається стабільною під час фази затримки, бактерії активні, синтезуючи нові ферменти для збору поживних речовин та адаптації до свого середовища.

Логарифмічна фаза, також відома як експоненційна фаза, характеризується швидким ростом бактеріальних клітин, при цьому клітини проходять бінарний поділ з постійною швидкістю. Під час цієї фази бактеріальна популяція подвоюється через регулярні інтервали часу. Оптимальні умови росту, включаючи ідеальну доступність поживних речовин, вологість, температуру та рН, забезпечують постійну швидкість росту.

Стаціонарна фаза настає, коли бактеріальний ріст припиняється, але клітини залишаються метаболічно активними. Під час стаціонарної фази бактерії зазнають кількох фізіологічних змін, включаючи зменшення розміру, підвищену жорсткість клітинної стінки, знижену плинність мембрани та уповільнений метаболізм для толерантності до стресу.

Фаза смерті, також відома як фаза занепаду, є стадією, на якій кількість життєздатних клітин зменшується через виснаження поживних речовин та накопичення метаболічних відходів. У цій фазі бактеріальна популяція швидко скорочується, оскільки швидкість смерті перевищує швидкість розмноження.

Численні фактори впливають на криву росту бактерій. Оптимальна температура росту є специфічною для бактерій та сприяє швидкому бактеріальному розмноженню під час експоненційної фази. Якщо температура занадто висока або занадто низька, ріст сповільнюється або зупиняється. Низька вологість пригнічує бактеріальний ріст, а висока вологість посилює його.

Оптимальні рівні кисню є вирішальними для росту деяких бактерій. Для кисень-залежних штамів брак кисню пригнічує ріст та ініціює фазу смерті. Екстремальні рівні рН, як кислі, так і основні, зазвичай перешкоджають росту, подовжуючи фазу затримки та призводячи до загибелі клітин.

Вуглець, азот та вода є необхідними для бактеріального розмноження. Адекватні поживні речовини підтримують фазу експоненційного росту, тоді як виснажені поживні речовини призводять до стаціонарної фази та зрештою до фази смерті. Певні бактерії чутливі до специфічних довжин хвиль світла, що впливає на ріст.

Науковці зазвичай записують криву росту бактерій, вимірюючи оптичну густину, яка відображає концентрацію клітин. Цей процес включає культивування бактерій у рідкому середовищі та періодичне вимірювання оптичної густини на специфічній довжині хвилі, зазвичай 600 нанометрів, використовуючи спектрофотометр.

Останні досягнення в автоматизації та паралельних вимірюваннях дозволяють науковцям досягти вищої продуктивності. Наприклад, економічно ефективний турбідостат є пристроєм, який безперервно контролює каламутність бактеріальної культури та оцінює швидкість бактеріального росту.

Науковці також вимірюють швидкість росту бактерій на рівні окремих клітин, використовуючи покрокову мікроскопію. Цей метод допомагає дослідникам аналізувати бактеріальний ріст через зображення двовимірних мікроколоній протягом часу.

Поєднуючи покрокову мікроскопію та мікрофлюїдику, дослідники можуть контролювати розмір та поділ окремої клітини протягом тривалих періодів. Мікрофлюїдні пристрої дозволяють їм контролювати середовище клітини та швидко змінювати культуральне середовище, вводячи різні умови росту або додаючи антибіотики.

Науковці також розробили алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання для моніторингу бактеріального росту. Поєднуючи дані високопродуктивного бактеріального зображення з машинним навчанням, вони можуть кількісно пов'язати фактори навколишнього середовища, такі як температура, рН та доступність кисню, з моделями бактеріального росту.

ScanGrow, програмне забезпечення на основі глибокого навчання, забезпечує моніторинг росту бактерій у реальному часі, автоматично скануючи та обробляючи зображення живих бактерій у їхньому культуральному середовищі. Аналіз мікробних ростових аналізів є іншим програмним забезпеченням, яке полегшує моніторинг кривої росту бактерій без припущення специфічної форми кривої.

Бактеріальний ріст у їжі спричиняє псування та може призвести до харчових захворювань. Прогнозування бактеріального росту є важливим для запобігання псуванню їжі та забезпечення безпеки харчових продуктів. Численні прогностичні моделі допомагають аналізувати криві росту різних видів бактерій.

Salmonella enterica, Escherichia coli O157: H7 та Listeria monocytogenes є бактеріальними патогенами, які часто асоціюються з харчовими захворюваннями. Моделювання росту та виживання цих патогенних бактерій допомагає науковцям передбачати ризики безпеки харчових продуктів та мікробне псування в харчовому ланцюгу.

У реальних умовах фактори, такі як температура, рН та рівні поживних речовин, можуть значно коливатися. Щоб подолати це обмеження, науковці розробили динамічні моделі для прогнозування швидкості бактеріального розмноження під час коливних умов навколишнього середовища.

Іншим ключовим обмеженням поточних моделей росту є те, що вони не можуть враховувати забруднення кількома бактеріальними популяціями в мінливих середовищах. Для покращення точності та практичної релевантності прогнозів бактеріального росту науковці інтегрують технології, такі як метагеноміка, штучний інтелект, машинне навчання, секвенування цілого геному, робототехніка та індикатори час-температура.