Spektroskopie-basierter Schnelltest auf Milzbranderreger

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Friedrich-Schiller- Universität Jena

Auswertung durch lineare Diskriminanzanalyse

Letztlich wurden aus mehreren Sichtfeldern insgesamt 100 Endosporen-Spektren aufgenommen und der Auswertung zugeführt; Spektren der Matrixbestandteile wurden vorher herausgefiltert. Da sich Endosporen-Spektren verschiedener Bakterienarten mit dem bloßen Auge kaum unterscheiden lassen, muss nun mittels statistischer Auswertealgorithmen die Identifikation erfolgen. In vorliegendem Beispiel ist dies eine Lineare Diskriminanzanalyse, kurz LDA. Im Vorfeld wurden mehr als 5500 Raman-Spektren einzelner Endosporen von fünf verschiedenen Bacillus-Arten (B. anthracis, B. megaterium, B. mycoides, B. subtilis und B. thuringiensis), isoliert aus sieben Haushaltspulvern (Backpulver, Gips, Milchpulver, Natron, Schmerztabletten, Vogelsand, Waschmittel) in einer Datenbank aufgenommen, mittels derer die LDA trainiert wurde, um zwischen den fünf Bacillus-Arten unterscheiden zu können.

Graphisch ist dies in Abbildung 4a dargestellt: In diesem dreidimensionalen Raum wurden die Datenbank-Spektren mittels der LDA als Punktwolken arrangiert. Jedes Ellipsoid umfasst dabei 95 % der Spektren einer Bacillus-Art. Je weiter zwei Ellipsoide voneinander entfernt sind, umso besser können die Spektren beider Arten voneinander getrennt werden. Wendet man nun die Algorithmen auf die gemessenen Spektren der untersuchten Realprobe an, so werden diese Spektren in den in Abbildung 4a dargestellten Raum projiziert. Wie gut zu erkennen ist (schwarze Kugeln in Abbildung 4b), befinden sich die Spektren mehrheitlich in dem Ellipsoid, welches die B. anthracis-Spektren der Datenbank aufgespannt haben. Letztendlich wurden 97 von 100 Endosporen als B. anthracis korrekt identifiziert.

Diese Methode ist allerdings nicht nur auf die Diagnostik von Bacillus-Endosporen beschränkt, sondern kann in einer Vielzahl anderer Felder angewandt werden, um mikrobielle Schadkeime oder Pathogene aufzuspüren und zu identifizieren. So wird am Institut für Physikalische Chemie der Friedrich-Schiller-Universität Jena beispielsweise auch an der Diagnostik von Sepsis-Erregern oder Nahrungsmittelkontaminanten gearbeitet.

Literatur

[1] S. Stöckel, S. Meisel, M. Elschner, P. Rösch and J. Popp, ”Raman Spectroscopic Detection of Anthrax Endospores in Powder Samples”, Angewandte Chemie, International Edition 2012, 51, 5339-5342.

* S. Stöckel, S. Meisel, Dr. P. Rösch, Prof. Dr. J. Popp: Friedrich-Schiller-Universität Jena, Institut für Physikalische Chemie und Abbe School of Photonics, 07743 Jena

* *Dr. M. Elschner: Friedrich Loeffler Institut, Bundesforschungsinstitut für Tiergesundheit, Institut für bakterielle Infektionen und Zoonosen, 07743 Jena

* **Dr. M. Lankers: rap.ID Particle Systems GmbH, 12555 Berlin

* ***Prof. Dr. J. Popp: Institut für Photonische Technologien, 07745 Jena

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