中國科學院 (CAS) 青島生物能源與生物過程技術研究所單細胞中心，及其合作夥伴，開發了一種人工智能輔助拉曼激活細胞分選 (AI-RACS) 系統。該系統自動化了從酸性土壤中分離和分析耐鋁微生物 (ATM) 的過程，讓微生物研究從勞動密集型走向高自動化工作流程。

微生物群落擁有巨大的潛力，可用於推動生物技術和環境可持續發展。然而，其複雜性給特定功能微生物的分離和詳細研究帶來了挑戰。

AI-RACS 系統集成了光鑷、單細胞拉曼光譜 (SCRS) 和人工智能，可精確識別、分選和收集單個細胞，將微生物單細胞研究從低通量手動操作轉變為高通量自動化工作流程。

研究人員利用 RACS-Seq/Culture 儀器從酸性土壤樣品中識別和分選 ATM。通過使用 SCRS 評估鋁脅迫下的細胞代謝活性，他們成功分離出 13 株耐鋁菌株，包括伯克霍爾德氏菌屬、紅桿菌屬和金黃色葡萄球菌。

與傳統培養方法相比，這些菌株表現出更高的代謝活性。SCRS 作為定量生物標誌物的使用，使研究人員能夠以前所未有的精度精確定位和分類代謝活躍的微生物。

「我們的目標是開發一個自動化單細胞分析的系統，同時提高研究複雜微生物群落所需的精度和通量，」該研究的第一作者、單細胞中心的刁志典博士說。「該系統使研究人員能夠高效地探索接近原位條件下的微生物群落。」