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Spectroscopic detection of biothreat agents via quantum cascade laser and Raman scattering based analysis
Colón González, Francheska M.
Colón González, Francheska M.
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Abstract
The detection of biological threats is often delayed for hours, days, or even weeks due to the absence of immediate evidence, making them a significant risk to national security. Unlike chemical threats, the detection of biological threats tends to be more complicated due to the size of molecules/organisms (less than five μm in diameter) and involving a huge ensemble of diverse macromolecules, leading to delays in identification. Conventional detection methods, such as culture-based techniques, immunological assays, and polymerase chain reaction (PCR), require sample collection and processing, leading to delays of several hours to days. In contrast, spectroscopic techniques like Quantum Cascade Laser (QCL) and Raman spectroscopy (RS), combined with multivariate analysis (MVA) and artificial intelligence (AI), enable rapid, in situ detection, potentially reducing response time to milliseconds. This study explores the spectral analysis of Bacillus anthracis (Ba) simulants to evaluate the robustness of an MVA-based detection model. Bacterial samples were deposited on surfaces to analyze their vibrational behavior using Raman spectroscopy (visible spectrum) and QCL (MIR spectrum). Principal Component Analysis (PCA) provided an initial exploratory assessment, followed by an analysis of concentration for in-depth classification. These findings aim to enhance real-time pathogen detection and improve rapid response capabilities in biological threat scenarios.
La detección de amenazas biológicas a menudo se retrasa durante horas, días o incluso semanas debido a la ausencia de evidencia inmediata, lo que las convierte en un riesgo significativo para la seguridad nacional. A diferencia de las amenazas químicas, la detección de amenazas biológicas tiende a ser más complicada debido al tamaño de las moléculas/organismos e involucra un gran conjunto de macromoléculas diversas, lo que lleva a retrasos en la identificación. Los métodos de detección convencionales, como las técnicas basadas en cultivos, los ensayos inmunológicos y la reacción en cadena de la polimerasa, requieren la recolección y el procesamiento de muestras, lo que provoca retrasos de varias horas a días. Por el contrario, las técnicas espectroscópicas como el láser de cascada cuántica y la espectroscopia Raman, combinadas con el análisis multivariante y la inteligencia artificial, permiten una detección rápida in situ, lo que puede reducir el tiempo de respuesta a milisegundos. Este estudio explora el análisis espectral de los simulantes de Bacillus anthracis para evaluar la solidez de un modelo de detección basado en MVA. Las muestras bacterianas se depositaron en las superficies para analizar su comportamiento vibracional mediante espectroscopia Raman y QCL. El Análisis de Componentes Principales proporciono una evaluación exploratoria inicial, seguida de un análisis de concentración para una clasificación en profundidad. Estos hallazgos tienen como objetivos mejorar la detección de patógenos en tiempo real y mejorar las capacidades de respuesta rápida en escenarios de amenazas biológicas.
La detección de amenazas biológicas a menudo se retrasa durante horas, días o incluso semanas debido a la ausencia de evidencia inmediata, lo que las convierte en un riesgo significativo para la seguridad nacional. A diferencia de las amenazas químicas, la detección de amenazas biológicas tiende a ser más complicada debido al tamaño de las moléculas/organismos e involucra un gran conjunto de macromoléculas diversas, lo que lleva a retrasos en la identificación. Los métodos de detección convencionales, como las técnicas basadas en cultivos, los ensayos inmunológicos y la reacción en cadena de la polimerasa, requieren la recolección y el procesamiento de muestras, lo que provoca retrasos de varias horas a días. Por el contrario, las técnicas espectroscópicas como el láser de cascada cuántica y la espectroscopia Raman, combinadas con el análisis multivariante y la inteligencia artificial, permiten una detección rápida in situ, lo que puede reducir el tiempo de respuesta a milisegundos. Este estudio explora el análisis espectral de los simulantes de Bacillus anthracis para evaluar la solidez de un modelo de detección basado en MVA. Las muestras bacterianas se depositaron en las superficies para analizar su comportamiento vibracional mediante espectroscopia Raman y QCL. El Análisis de Componentes Principales proporciono una evaluación exploratoria inicial, seguida de un análisis de concentración para una clasificación en profundidad. Estos hallazgos tienen como objetivos mejorar la detección de patógenos en tiempo real y mejorar las capacidades de respuesta rápida en escenarios de amenazas biológicas.
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Date
2025-12-17
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Keywords
Raman Spectroscopy, Quantum Cascade Lasers, Biothreat detection, Chemometrics