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拉曼光譜在生物醫學檢測、微生物識別和材料分析等領域展現出重要應用潛力。近日，中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所提出了一種面向拉曼光譜跨域遷移的拉曼光譜分類差異模型（RSCDM）。該方法基于無監督領域自適應思想，構建了“特征提取器+雙分類器”協同框架，通過主動放大并逐步縮小兩個分類器對目標域樣本的預測差異，動態識別偏離源域分布的樣本，并引導模型完成面向任務決策邊界的特征對齊，從而有效緩解跨批次、跨樣本和跨儀器引起的光譜差異問題。在基于拉曼光譜的病原菌種鑒定任務中，顯著提升了模型在復雜多菌種分類場景下的識別穩定性、準確性和泛化能力。研究表明，RSCDM從方法學層面為這一問題提供了有效解決方案，也說明在面對多平臺、多批次、多中心數據時，通過引入面向任務判別邊界的域適應機制，可以顯著增強模型對復雜真實數據的適應能力。該思路未來還有望拓展到臨床檢驗、腫瘤診斷、細胞表型識別、藥物響應評估及多中心數據庫融合等更廣泛的拉曼智能分析場景。在應用示范中，研究團隊將該方法用于單細胞拉曼光譜病原菌識別。結果顯示，在高菌負荷條件下，每條光譜采集時間約為6秒，模型對單條光譜推理時間約為0.001秒。這意味著，相關檢測流程有望從傳統培養鑒定所需的“天級”時間縮短至“分鐘—小時級”，為拉曼光譜快速檢測技術的臨床轉化提供了有力支撐。相關研究成果發表在Analytical Chemistry上。研究工作得到國家重點研發計劃、國家自然科學基金等的支持。論文鏈接：1、2RSCDM方法鑒定病原菌拉曼光譜的示意圖