Machine Learning-Assisted Terahertz Metagrating Biosensor for Label-Free Bacterial Identification Based on Spectral Fingerprinting
Rattachement africain : cn, Nigéria, fr, pk, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Rapid and accurate identification of pathogenic bacteria is pivotal for enabling early clinical diagnosis and precision antimicrobial therapy. In this study, we developed a label-free bacterial detection platform that integrates terahertz (THz) metagrating with machine learning algorithms to identify specific pathogens through spectral fingerprint analysis. This approach uses all-dielectric THz metagrating fabricated via 3D printing to amplify wave–analyte interactions, generating distinct resonance-enhanced spectral signatures. Supervised machine learning algorithms were employed to discern subtle spectral variations, in which support vector machines achieved high performance in identifying eight pathogens with an accuracy of 97.50%. Furthermore, our approach exhibited exceptional performance on two newly recruited clinical cohorts, achieving overall accuracies of 99.29% and 96.75%, with AUC values exceeding 0.99 for all eight bacterial species. Notably, 100% accuracy was achieved for Escherichia coli, Staphylococcus aureus, Enterococcus faecalis, and Enterococcus faecium across all the data sets. Our platform achieves complete bacterial identification within 5 min postculture, offering the advantages of being simple, rapid, cost-effective (<$0.10 per test), and compatible with downstream analytical technologies, displaying robust potential as a universal tool for clinical microbial identification.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Machine Learning-Assisted Terahertz Metagrating Biosensor for Label-Free Bacterial Identification Based on Spectral Fingerprinting
- Date Crossref
- 02/10/2025
- Éditeur
- American Chemical Society (ACS)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Army Medical University Department of Laboratory Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Daping Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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National Blood Transfusion Service Nigéria (code pays fourni par la source)Institution
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The 309th Hospital of Chinese People's Liberation Army pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Laboratoire d’Imagerie Biomédicale pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Army Medical College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tianjin University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tiangong University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Southwest General Health Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Southwest Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Department of Laboratory Medicine pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Department of Laboratory and Blood Transfusion of Jiangbei Campus pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Department of Laboratory Medicine — Army Medical University, Daping Hospital et National Blood Transfusion Service (Nigéria), avec 9 autres affiliations. Pays d’affiliation : Nigéria.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.