用于液体样品的微生物浓度快速分析系统及方法与流程

本发明涉及液体样品分析，尤其涉及用于液体样品的微生物浓度快速分析系统及方法。

背景技术：

1、重症监护病房作为感染防控的核心区域，其液体样本的病原微生物检测直接关系到抗感染治疗的精准性与患者生命安全。icu患者常因气管插管、中心静脉置管等操作产生气管插管吸出物、肺泡灌洗液等样本，这些样本在检测中面临复杂的复合干扰：广谱抗生素残留通过改变细菌表面抗原构象削弱抗体结合，导致信号衰减形成隐性压制效应；口咽部定植菌与环境菌混入则因抗原同源性引发交叉反应，产生虚假阳性信号。

2、现有快速检测技术在设计上普遍假设样本洁净，缺乏对抗生素残留的实时感知与信号校正能力，也未能结合样本类型特异性污染菌谱进行交叉反应剥离，更未建立多维干扰融合评估与差异化处置机制，导致复合干扰下定量误差可达数倍，严重制约检测结果的可靠性。

技术实现思路

1、为了克服现有技术存在的缺陷与不足，本发明提供用于液体样品的微生物浓度快速分析系统及方法，通过实时感知样本抗生素残留水平并动态补偿抗原抗体结合信号的隐性衰减，结合随机森林模型量化剔除污染菌群的非特异性交叉干扰，最终依据多维干扰对复合污染程度进行综合评估，从而执行差异化分析路径。

2、为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

3、第一方面，本发明实施例提供用于液体样品的微生物浓度快速分析方法，包括下述步骤：

4、s1、通过部署于微流控芯片的多参数感知阵列，同步采集待测液体样品的原始免疫测定信号数据、污染源指示数据和临床背景数据；

5、s2、结合待测液体样品的原始免疫测定信号数据和污染源指示数据，对样品中目标微生物的抗生素隐性压制效应进行分析；并根据抗生素隐性压制效应分析结果，对目标微生物免疫测定信号进行抗生素补偿校正；

6、s3、结合待测液体样品的污染源指示数据和临床背景数据，对样品中多重菌群的抗原交叉反应风险进行分析；并根据交叉反应风险分析结果，对目标微生物免疫测定信号中的非特异性交叉贡献进行量化剥离；

7、s4、基于抗生素补偿校正后的目标微生物免疫测定信号和量化剥离后的目标微生物免疫测定信号，对液体样品的复合污染程度进行综合评估；

8、s5、基于液体样品的复合污染程度评估结果，进行差异化分析路径控制。

9、在本发明的一种实现方式中，s2中结合待测液体样品的原始免疫测定信号数据和污染源指示数据，对样品中目标微生物的抗生素隐性压制效应进行分析；具体包括以下内容：

10、s21、从原始免疫测定信号数据中，获取各目标菌检测腔检测得到的待测液体样品的各目标菌原始免疫测定光密度值；从污染源指示数据中根据抗生素感应腔的检测数据分析得到的待测液体样品的抗生素残留指数；

11、s22、基于待测液体样品的抗生素残留指数，对待测液体样品中目标微生物受到的抗生素隐性压制效应进行分析，得到待测液体样品的抗生素隐性压制程度。

12、在本发明的一种实现方式中，对待测液体样品中目标微生物受到的抗生素隐性压制效应进行分析；具体包括以下步骤：

13、s221、获取待测液体样品中各目标菌的菌种集合和抗生素种类集合，同时获取各目标菌的抗生素最小抑菌浓度参考值和参考菌株最小抑菌浓度值；

14、s222、对菌种集合中的每一种目标菌与抗生素种类集合中的每一种抗生素进行组合，构建每种目标菌与每种抗生素关联的标定样本序列；其中，标定样本序列中包括若干组含有不同浓度抗生素溶液的标定样本，以及与标定样本相对应的参比样本；

15、s223、对每组标定样本分别进行免疫测定，记录原始免疫测定光密度值，并与参比样本中目标菌的参比免疫测定光密度值进行比较，计算每组标定样本的免疫测定信号抑制率；

16、s224、将每种目标菌与每种抗生素关联的标定样本序列中所有组标定样本的免疫测定信号抑制率作为因变量集合，将对应标定样本中抗生素的实际添加浓度与对应目标菌的抗生素最小抑菌浓度参考值的比值作为自变量集合，对免疫测定信号抑制率随抗生素相对浓度变化的响应曲线进行拟合，并通过最小化均方根误差损失函数确定最优拟合参数；得到每种目标菌与每种抗生素关联的标定样本序列的响应曲线；

17、s225、在对每种目标菌与每种抗生素关联的标定样本序列的响应曲线进行拟合后，提取每种目标菌与每种抗生素关联的标定样本序列对应的抗生素敏感度经验系数；

18、s226、将每种目标菌与每种抗生素关联的抗生素敏感度经验系数存储于数据库中，形成目标菌-抗生素敏感度对照表；统计历史时间段内、与待测液体样品同类型样本对应的临床病例中，各种类抗生素的累计使用次数；将各种类抗生素的累计使用次数占所有种类抗生素的累计使用次数的比例作为各种类抗生素的经验权重；基于各种类抗生素的经验权重，对目标菌-抗生素敏感度对照表中各目标菌对应的所有种抗生素关联的抗生素敏感度经验系数进行加权求和，得到各目标菌在多抗生素残留环境下的抗生素敏感度系数；

19、s227、将各目标菌的抗生素最小抑菌浓度参考值与对应的参考菌株最小抑菌浓度值相除；将相除结果乘以各目标菌在多抗生素残留环境下的抗生素敏感度系数与待测液体样品的抗生素残留指数的乘积，得到各目标菌的抗生素理论信号抑制率；

20、s228、提取各目标菌的抗生素理论信号抑制率，将数值1与各目标菌的抗生素理论信号抑制率作差，将作差结果的倒数作为待测液体样品中各目标菌的抗生素隐性压制程度。

21、在本发明的一种实现方式中，根据抗生素隐性压制效应分析结果，对目标微生物免疫测定信号进行抗生素补偿校正；具体包括：

22、将各目标菌的原始免疫测定光密度值乘以对应的抗生素压制效应程度，得到各目标菌检测腔进行抗生素补偿校正后的一级校正光密度值。

23、在本发明的一种实现方式中，步骤s3中结合待测液体样品的污染源指示数据和临床背景数据，对样品中多重菌群的抗原交叉反应风险进行分析；并根据交叉反应风险分析结果，对目标微生物免疫测定信号中的非特异性交叉贡献进行量化剥离；包括以下具体步骤：

24、s31、从临床背景数据中，提取待测液体样品的样本类型信息；从污染源指示数据中，提取通过总菌计数腔采集到的待测液体样品的样本总细菌载量值；

25、s32、基于所述样本总细菌载量值和所述样本类型信息，分析样品中多重菌群对目标微生物检测产生的抗原交叉反应风险，得到待测液体样品中各目标菌的交叉反应风险程度；

26、s33、根据待测液体样品中各目标菌的交叉反应风险程度，对目标微生物免疫测定信号中的非特异性交叉贡献进行量化剥离。

27、在本发明的一种实现方式中，步骤s32中分析样品中多重菌群对目标微生物检测产生的抗原交叉反应风险；包括以下具体步骤：

28、s321、根据所述样本类型信息，调取典型污染菌谱数据和抗原交叉反应矩阵；所述典型污染菌谱数据包括不同样本类型对应的典型污染菌种类，所述抗原交叉反应矩阵包括各目标菌与典型污染菌之间的抗原同源性系数；

29、其中，抗原同源性系数的计算过程如下：

30、获取各目标菌的表面抗原蛋白序列，以及典型污染菌的表面抗原蛋白序列；

31、使用序列比对工具对各目标菌的表面抗原蛋白序列分别与典型污染菌的表面抗原蛋白序列的序列一致性进行分析，得到各目标菌与典型污染菌的比对区域总长度、比对区域内完全相同的氨基酸残基数；其中，比对区域总长度为两条序列对齐后，两条序列在该位点均存在氨基酸残基的位点总数；

32、将比对区域内完全相同的氨基酸残基数除以比对区域总长度，得到各目标菌与典型污染菌的抗原同源性系数；

33、以目标菌种为行，以典型污染菌种类为列，以某行目标菌种、某列典型污染菌的抗原同源性系数作为某行某列的元素值，构建得到抗原交叉反应矩阵；

34、s322、获取历史时间段内所有样本类型对应的多个历史液体样品中各目标菌与任一样本类型对应的任一典型污染菌被同时检出的历史总次数，作为各目标菌的历史污染共现总次数；

35、s323、从历史时间段内与待测液体样品的样本类型对应的多个历史液体样品中，获取待测液体样品中各目标菌与待测液体样品的样本类型对应的任一典型污染菌被同时检出的历史次数，作为各目标菌在待测液体样品对应的样本类型下的污染共现次数；

36、s324、将各目标菌在待测液体样品对应的样本类型下的污染共现次数除以各目标菌的历史污染共现总次数，作为各目标菌在待测液体样品对应的样本类型下的污染共现系数；

37、s325、根据所述样本总细菌载量值、各目标菌与典型污染菌的抗原同源性系数以及各目标菌在待测液体样品对应的样本类型下的污染共现系数，计算各目标菌的交叉反应系数；所述交叉反应系数的计算公式为：对第一权重乘以总细菌载量与参考细菌载量阈值的比值、第二权重乘以抗原同源性系数、第三权重乘以污染共现因子进行求和，得到各目标菌的交叉反应系数；

38、s326、提取历史时间段内与待测液体样品的样本类型对应的多个历史液体样品的样本总细菌载量值，对应的各目标菌的交叉反应系数、抗原同源性系数和污染共现系数作为交叉反应风险数据集；

39、s327、基于随机森林回归模型，构建抗原交叉反应风险程度分析模型，以交叉反应风险数据集中各液体样品的样本总细菌载量值、对应的各目标菌的交叉反应系数、抗原同源性系数和污染共现系数作为模型输入特征，以对应液体样品中各目标菌的交叉反应风险程度标签作为模型输出目标，对随机森林回归模型进行训练，得到训练后的抗原交叉反应风险程度分析模型；

40、s328、将待测液体样品中的样本总细菌载量值、各目标菌的交叉反应系数、抗原同源性系数和污染共现系数输入训练后的抗原交叉反应风险程度分析模型，输出得到待测液体样品中各目标菌的交叉反应风险程度。

41、在本发明的一种实现方式中，步骤s33中根据待测液体样品中各目标菌的交叉反应风险程度，对目标微生物免疫测定信号中的非特异性交叉贡献进行量化剥离；包括以下具体步骤：

42、s331、将待测液体样品中各目标菌的交叉反应风险程度作为待测液体样品中各目标菌的交叉贡献扣除系数；

43、s332、将各目标菌检测腔进行抗生素补偿校正后的一级校正光密度值与对应的目标菌的交叉贡献扣除系数相乘，得到各目标菌的交叉贡献扣除光密度值；

44、s333、将各目标菌检测腔进行抗生素补偿校正后的一级校正光密度值减去对应目标菌的交叉贡献扣除光密度值，得到对非特异性交叉贡献进行量化剥离后各目标菌检测腔的二级校正光密度值；其中，当相减结果小于0时，取数值0为对非特异性交叉贡献进行量化剥离后对应目标菌检测腔的二级校正光密度值。

45、在本发明的一种实现方式中，步骤s4中基于抗生素补偿校正后的目标微生物免疫测定信号和量化剥离后的目标微生物免疫测定信号，对液体样品的复合污染程度进行综合评估；包括以下具体步骤：

46、s41、提取各目标菌检测腔进行抗生素补偿校正后的一级校正光密度值、对非特异性交叉贡献进行量化剥离后各目标菌检测腔的二级校正光密度值以及各目标菌的原始免疫测定光密度值；

47、s42、将各目标菌检测腔进行抗生素补偿校正后的一级校正光密度值与对应目标菌的原始免疫测定光密度值相除，将相除结果与数值1的绝对差值作为待测液体样品中各目标菌的抗生素校正冲击程度；

48、s43、将对非特异性交叉贡献进行量化剥离后各目标菌检测腔的二级校正光密度值与对应目标菌检测腔进行抗生素补偿校正后的一级校正光密度值相除，将相除结果与数值1的绝对差值作为待测液体样品中各目标菌的交叉反应校正冲击程度；

49、s44、将待测液体样品中各目标菌的抗生素校正冲击程度和交叉反应校正冲击程度加权求和，得到待测液体样品中各目标菌的复合污染程度；对待测液体样品中所有目标菌的复合污染程度进行均值运算，得到待测液体样品的复合污染程度。

50、在本发明的一种实现方式中，步骤s5中基于液体样品的复合污染程度评估结果，进行差异化分析路径控制；包括以下具体内容：

51、s51、获取待测液体样品的复合污染程度；

52、s52、预设污染阈值，当待测液体样品的复合污染程度大于污染阈值时，对待测液体样品进行富集纯化后重新测定，以纯化后测定结果作为最终输出；当待测液体样品的复合污染程度小于等于污染阈值时，将二级校正光密度值所对应的微生物浓度作为待测液体样品微生物浓度的最终检测结果。

53、第二方面，本发明实施例还提供用于液体样品的微生物浓度快速分析系统，包括：

54、数据采集模块，用于通过部署于微流控芯片的多参数感知阵列，同步采集待测液体样品的原始免疫测定信号数据、污染源指示数据和临床背景数据；

55、抗生素校正模块，用于结合待测液体样品的原始免疫测定信号数据和污染源指示数据，对样品中目标微生物的抗生素隐性压制效应进行分析；并根据抗生素隐性压制效应分析结果，对目标微生物免疫测定信号进行抗生素补偿校正；

56、交叉反应校正模块，用于结合待测液体样品的污染源指示数据和临床背景数据，对样品中多重菌群的抗原交叉反应风险进行分析；并根据交叉反应风险分析结果，对目标微生物免疫测定信号中的非特异性交叉贡献进行量化剥离；

57、复合污染判断模块，基于抗生素补偿校正后的目标微生物免疫测定信号和量化剥离后的目标微生物免疫测定信号，对液体样品的复合污染程度进行综合评估；

58、差异化检测模块，用于基于液体样品的复合污染程度评估结果，进行差异化分析路径控制。

59、本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

60、1、本发明通过对抗生素隐性压制效应的定量补偿校正，剥离了抗生素残留对免疫测定信号的分子干扰，显著提升了抗感染治疗背景下病原体定量检测的准确性；

61、2、本发明通过结合样本类型污染菌谱与个体化总菌载量的交叉反应风险动态评估，有效降低了污染菌干扰导致的假阳性率，弥补了现有技术适应性不足的缺陷；

62、3、本发明通过复合污染程度量化评估与差异化分析路径控制，在检测时效性与结果准确性之间实现动态优化，提高了icu病原学诊断的整体效率与可靠性。