由细菌病原体引起的传染病是重要的公共问题。此外，由于抗生素的过度使用，在临床环境中广泛遇到了许多多重耐药的细菌病原体。因此，细菌病原体的快速识别和抗生素耐药性分析可以极大地促进传染病的精确治疗策略。迄今为止，已经开发了许多用于体外诊断的常规和分子方法，无论是手动还是自动化，都已被证明是准确、可靠和省时的。尽管拉曼光谱是地球化学和材料科学等各个领域的成熟技术，但它仍然被认为是传染病研究和诊断的新兴工具。根据目前的研究，现在说拉曼光谱可以为微生物学家和临床医生提供实用指南还为时过早，因为基础研究和临床实施之间仍然存在差距。然而，由于在几个单一步骤中无标记检测和无创识别细菌感染和抗生素耐药性的前景广阔，因此有必要从其优点和缺点方面对该技术进行概述。因此，在这篇综述中，我们回顾了最近在传染病领域的拉曼光谱研究，强调了该技术的应用潜力以及当前阻碍其实际应用的挑战。

总结

拉曼光谱可以提供大量详细的细菌表型信息。尽管大量研究集中于通过遥感快速鉴定细菌种类和抗生素耐药性，但实际情况是该技术尚未在临床环境中得到充分探索。目前，大多数细菌病原体的拉曼光谱基于纯细菌分离物，这严重依赖于培养基培养，而来自实际临床样品的拉曼光谱仍然很少。最近，随着纳米粒子和纳米结构表面的发展，SERS极大地提高了拉曼光谱的信号强度，这极大地有助于更好地区分细菌感染。此外，拉曼光谱由大量复杂化学混合物的光谱组成，需要机器学习方法进行数据处理，如人工智能和深度学习，而不是经典的线性方法。然而，在机器学习辅助分析过程中遇到的问题涉及模型的过拟合或欠拟合，这是由于拉曼光谱的大维度和小样本量问题，尽管有不同的降维方法，如主成分分析用于解决该问题。此外，在招募机器学习方法时，细菌病原体标准RS数据库也是准确及时的实验室诊断的保证。总之，对于细菌分型和抗生素耐药性分析在临床环境中的适用性，迫切需要从真实世界中快速和可靠地自动测量临床样本的拉曼光谱的技术，随着新型拉曼光谱技术、纳米结构材料、计算方法和标准化数据库的快速发展，这将在可预见的未来实现。