在药品微生物学领域，Gompertz模型因能准确描述非对称生长曲线，可用于定量描述真菌的生长特征，该模型参数识别能力更高。而Logistic模型则因其简洁性广泛用于资源受限环境下的生长预测。Mytilinaios等系统地比较了修正后的Logistic模型、修正后的Gompertz模型、三段线性模型、Baranyi模型和经典Logistic模型（有生长滞后或无生长滞后）对菌体生长曲线的拟合情况，结果表明三段线性模型、Baranyi模型和经典Logistic模型可以重现OD值生长曲线，但三段线性模型不能达到最高种群水平，经典的Logistic模型无法描述滞后期，Baranyi模型为理想的拟合模型。用户或仪器开发商应根据应用场景选择适宜的一种或多种模型。
3、生长曲线法的典型应用
3.1微生物定量分析
微生物定量分析常用的方法为平板菌落计数和显微镜直接计数，但这类方法依赖于长时间培养生长且主观影响较大。麦氏浊度也是一种用于微生物学定量试验的方法，可用于粗略估算菌液浓度，在精确性、特异性及复杂样本分析中存在局限性。而生长曲线法具备快速、高灵敏度、自动化等优势，曹国珍等研究酿酒酵母的生长曲线，发现对数期的OD600值与菌量呈良好的线性关系，为生长曲线法用于微生物定量分析奠定了基础。Georgiou等使用生长曲线法与连续定量培养法定量动物组织匀浆中的细菌载量，发现生长曲线法与连续定量培养法的定量结果高度相近，且两者测定的半数致死量（MedianLethalDose,LD50）一致性达90%，为复杂基质（如组织匀浆）的微生物定量提供了方法。在食品微生物领域，Wang等根据生长曲线法达到最大生长速率所用的时间对样品的活菌进行定量，与传统平板计数法相比，该方法操作简单、时间成本较低，可高效定量即食产品中的微生物。Logistic模型、Gompertz模型、Baranyi模型均适用于微生物定量分析，其中，Baranyi模型多用于温度波动下的微生物生长曲线拟合。
3.2抗菌药物/抑菌剂的体外活性评价
药品应满足微生物限度或无菌要求以保证其安全有效，但部分药品本身无抗菌作用，需要添加适量的抑菌剂以抑制微生物生长，为保证抑菌剂的添加满足“最低有效”的原则，需要对抑菌体系进行系统评估。传统的体外活性评价方法为微量肉汤稀释法，需耗时48~72小时，且为静态的、终点的、人为的判断方式。生长曲线法作为一种动态的、全过程实时的、高通量自动化的评价方式，可在24小时内完成多种类、多梯度样品的评价，已应用于抑菌剂/抗菌药物的体外活性评价。生长曲线法用于体外活性评价主要包括抗菌药物/抑菌剂活性评价、新型抗菌剂开发及抗生物膜活性研究。
生长曲线应用于抗菌药物/抑菌剂活性评价最为广泛，Foerster等通过绘制时间-杀灭曲线，比较抗菌药物加入前后的微生物生长曲线的生长速率、滞后时间等4个参数，以分析不同抗菌药物的抑菌/杀菌特性。邱敏华等利用生长曲线法评估丁酸对大肠杆菌的抑制作用，丁酸浓度越高，对大肠杆菌的抑制作用越强。生长曲线法可应用于新型抗菌剂的开发，Navarro-Pérez等将生长曲线分解为生长速率和加速度，通过分析起始增长率、生长的初始加速、减速度等7个参数变化，能够更精准地评估天然抗菌剂的抑菌性能。
Tian等利用生长曲线法评价了新型抗菌肽MR-22的杀菌动力学，发现其在1~2倍的MIC下对大肠杆菌的杀灭率>99.9%，结合通过扫描电子显微镜、激光共聚焦显微镜和流式细胞仪研究新型抑菌剂MR-22对耐药大肠杆菌的抗菌机制，为新型抑菌剂的活性评价和机制探究提供了思路。
生长曲线法还可以筛选抗生物膜剂，Sternisa等研究开发了一种基于生长曲线的高通量分析方法，通过评估生长曲线的滞后时间λ、最大生物量N、后期二次增长和结晶紫染色法结合开展抗菌活性和抗生物膜活性的评价，该方法可在20小时内同步评估抗菌与抗生物膜活性，尤其适用于无色或低吸光度（OD600<0.5）的样品，以避免提取物颜色的干扰。对于生长曲线法应用于抑菌剂的体外活性评价而言，可优先考虑Gompertz模型拟合，拟合度较高，应用较广泛，可较好地反映微生物的延滞期和对数生长期的动态变化。
3.3无菌检查与培养基评价的可行性分析
无菌检查是评估药品在规定的检验条件下是否满足质量标准要求的一个关键指标，现行中外药典方法依赖14天培养及肉眼观察微生物生长，存在检测周期长和结果判读主观性等局限性。基于OD等原理的生长曲线法有望将主观终点观察转化为过程数据监测，提升结果可靠性并缩短检测时间，该技术具有应用于无菌制剂快速放行的潜力。
微生物的生长情况是由微生物本身的状态与生长环境（主要为培养基）共同作用的结果。培养基中碳源、氮源、无机盐的种类及配比显著影响微生物的生长状态，表现出不同的生长动力学变化（如延滞期时长、比生长速率）。因此，通过系统分析特征菌株在不同候选培养基中的生长曲线，可以分析比较培养基的优劣，为最优配方筛选及质量评价提供数据支撑。
3.4未来整合人工智能数字化分析
生长曲线法基于拟合模型对离散点进行数据处理和分析，而不同微生物的种类、抗菌物质、生长条件等因素均会影响微生物的生长，单一模型可能难以覆盖多样化条件下的微生物的多种生长形式。未来利用人工智能（ArtificialIntelligence,AI）技术期望实现多个拟合模型优劣决策分析，根据微生物的生长曲线自动拟合最优模型，甚至创建更匹配更完美的全新模型，构建生长曲线大数据，与宏基因组二代测序技术（MetagenomicsNext-GenerationSequencing,mNGS）、代谢组学及蛋白质组学相结合，有望应用于未知微生物定性、定量、鉴定和溯源分析等。
4讨论
近些年微生物快速检测技术（RapidMicrobiologicalMethods,RMM）在药品领域发展迅猛，包括聚合酶链式反应技术（PolymeraseChainReaction,PCR）、流式细胞术、电阻抗、光谱等。生长曲线法具有动态监测、高通量及高兼容性、快速便捷等优势，已尝试应用于药品微生物快速检测。借助全自动微生物生长曲线分析仪，极大减少了时间和人力成本。然而，生长曲线法也存在一定的局限性，例如监测结果受培养基基底颜色影响、厌氧菌无法培养检测、模型选择及数据分析暂无相关标准等。熊康等开发的微液滴培养技术可微量培养生孢梭菌等厌氧菌，为生长曲线培养厌氧菌提供了思路。未来期望生长曲线与宏基因组、代谢组及蛋白质组学、AI智能、快速检测技术多维联用，加速药品微生物检验检测体系向着通量化、数字化、智能化升级，助力药品微生物体系高质量发展。
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