机器学习辅助的调节器介导的单纳米酶传感器阵列快速检测蛋白质和营养补充剂

《Sensors and Actuators B: Chemical》：Machine learning-assisted regulator-mediated single nanozyme sensor array rapid detection of proteins and nutritional supplements

　　蛋白补充剂快速鉴定方法及金纳米簇传感器阵列开发。摘要：通过金属离子调节单纳米酶传感器阵列，实现蛋白质种类及真伪鉴别。采用AuNCs作为基础元件，结合Fe3?、Cu2?、Al3?、Ag?等金属离子调控催化活性，构建5种响应单元。经机器学习算法验证，可准确区分12种蛋白质及热变性样本，成功检测11种市售蛋白粉。该方案具有成本低、操作简便、便携性强等优势。

　　蛋白质是人体不可或缺的重要组成部分，参与多种生理活动，维持细胞功能和整体健康。因此，在高强度运动后，补充蛋白质显得尤为重要。蛋白补充剂在支持肌肉合成和恢复方面发挥着关键作用。为了满足这一需求，蛋白粉——来源于植物、动物或混合来源——被广泛消费作为膳食补充剂。然而，不适当或过量的摄入可能带来健康风险，例如动物蛋白可能导致肾脏或肝脏负担，而高嘌呤植物蛋白如大豆则可能引发高尿酸血症和痛风。此外，品牌和地区间的价格差异为掺假、误标和假冒产品提供了滋生的土壤，凸显了建立强大质量保障工具的迫切需求。

目前用于蛋白粉的常见检测方法，如酶联免疫吸附测定（ELISA）、液相色谱-质谱联用（LC-MS）和电泳，虽然具有高分析精度，但受限于耗时的流程、昂贵的仪器以及对专业技能的需求，难以满足快速、现场应用的需求。因此，研究者们开始探索替代方案，其中传感器阵列，特别是被称为“化学舌”的系统，成为一种有吸引力的选择。这些系统受到哺乳动物味觉感知系统的启发，通过部署交叉反应的传感器元件，生成独特的响应模式，这些模式可以通过模式识别算法进行解码。近年来，研究已经展示了其在蛋白质表征、婴儿配方奶粉鉴定和淀粉样蛋白检测中的潜力，无需对样品进行预处理或后处理。

纳米酶（nanozymes）作为构建传感器阵列的强大基础材料，因其能够模仿天然酶的催化活性，同时具备优异的稳定性、较低的成本以及可通过表面化学修饰实现的可调性能而受到广泛关注。近年来，研究对纳米酶的调控机制和催化特性有了更深入的理解，特别是在传感器阵列的应用中。例如，一种基于聚多巴胺纳米颗粒的比色传感器阵列通过金属离子调控，结合决策树和线性判别分析（LDA）进行优化，提供了关于金属离子如何影响纳米酶活性的重要见解。此外，Zhu等人开发了一种基于纳米酶的电子舌传感器阵列，利用金属离子配位来区分硫醇和疾病生物标志物。这些研究强调了金属离子在提升传感器阵列性能中的关键作用。

在这一背景下，本研究开发了一种基于调控的单纳米酶传感器阵列，其中金纳米簇（AuNCs）的类过氧化物酶活性被特定金属离子精确调控。AuNCs通过一锅法合成，使用牛血清白蛋白（BSA）和氯金酸（HAuCl4）作为前体。随后，通过选择四种金属离子（Fe3?、Cu2?、Al3?和Ag?）作为激活剂或抑制剂，生成具有不同催化响应的传感器元件。该传感器阵列在区分12种结构多样的蛋白质方面表现出色，通过集成多种机器学习算法实现了高分类准确率。此外，它还能够精确区分正常蛋白质和热变性蛋白质，展现出良好的适用性。

在实际应用中，该传感器阵列成功分类了来自不同来源和品牌的11种商业蛋白粉，验证了其在真实样本中的强大适用性。这一成果不仅为蛋白粉分析提供了一种高效、经济的工具，也为食品质量控制开辟了新的路径。本研究提出的策略强调了调控机制在构建高性能传感器阵列中的重要性，同时也展示了纳米酶材料在快速诊断和精准食品安全监测中的广阔前景。

本研究的传感器阵列采用了一种简洁而灵活的设计理念，极大地简化了传感器阵列的构建过程。通过仅需合成一种纳米酶前体，并利用金属离子作为调控因子，研究人员能够在不依赖复杂合成步骤的情况下，实现多个传感器元件的多样化响应。这一策略不仅降低了成本，还提高了系统的可操作性和适用性，使其能够更广泛地应用于现场检测和快速分析。

为了确保传感器阵列的性能，研究人员对AuNCs进行了详细的表征。通过透射电子显微镜（TEM）和高分辨率透射电子显微镜（HRTEM）观察，发现AuNCs几乎单分散，平均粒径约为2.2纳米。这种高度均一的纳米结构有助于提高传感器的稳定性和重复性。此外，研究还探讨了金属离子如何通过与AuNCs表面活性位点的相互作用，调控其催化活性。激活剂通常与表面活性位点结合，改变局部电子结构，增强底物亲和力并加快反应动力学。某些金属离子如Hg2?能够促进AuNCs的聚集，从而显著增强其类过氧化物酶活性。而其他金属离子如Cu2?和Zn2?则表现出双重作用，在低浓度时作为激活剂，但在高浓度时通过形成稳定的复合物，阻断活性位点，从而抑制催化反应。通过精心选择和优化这些调控因子，研究人员实现了对AuNCs纳米酶催化活性的高精度调控，为设计新型、高效且广泛应用的传感器阵列提供了理论依据和技术支持。

在实验过程中，研究人员使用了不同种类的蛋白质溶液作为分析物，包括人血清白蛋白（HSA）、牛血清白蛋白（BSA）、血红蛋白（Hb）、β-乳球蛋白（β-LG）、细胞色素C（Cyt C）、溶菌酶（LZM）、胃蛋白酶（Pep）、木瓜蛋白酶（Pap）、脂肪酶（Lip）、酪蛋白（Cas）和乳铁蛋白（LF）。这些蛋白质溶液在同一浓度下被用于实验，以确保检测的一致性和可比性。传感器元件和蛋白质样品的体积均为10微升，与HAC-NaAC缓冲液（140微升，0.2摩尔/升，pH值为特定值）混合，以模拟实际检测条件。通过这种标准化的实验设置，研究人员能够系统地评估传感器阵列的性能，并验证其在不同蛋白质识别中的可靠性。

本研究的传感器阵列不仅在实验室条件下表现出优异的性能，而且在实际应用中也展现了强大的适应能力。通过将传感器阵列应用于多种商业蛋白粉样品，研究人员成功实现了对这些样品的高精度分类。这种能力对于食品安全监管具有重要意义，因为它能够快速识别市场上可能存在的掺假或不合规产品，从而保护消费者权益。此外，该传感器阵列的低成本和便携性使其适用于现场检测，为食品安全管理提供了一种更加灵活和高效的解决方案。

在构建和优化传感器阵列的过程中，研究人员采用了多种机器学习算法，以提高分类的准确性和效率。这些算法包括决策树、支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，它们能够处理传感器阵列生成的复杂响应数据，并从中提取关键特征，进而实现对蛋白质种类的精准识别。通过机器学习模型的训练和验证，研究人员确保了传感器阵列在面对结构相似或反应模式相近的蛋白质时，仍能保持较高的识别能力。这种结合传感器技术和人工智能的方法，不仅提升了检测的智能化水平，也为未来的食品安全监测提供了新的思路和技术路径。

本研究还强调了纳米酶材料在生物传感中的独特优势。与传统酶相比，纳米酶具有更高的稳定性和更长的使用寿命，这使得它们在复杂环境下的检测更为可靠。此外，纳米酶的催化活性可以通过调控其表面化学性质进行调整，从而满足不同检测需求。这种可调性为设计具有高度特异性或广泛适用性的传感器阵列提供了可能性，使其能够适应多种检测场景。例如，在检测食品中的污染物或环境中的有害物质时，研究人员可以通过选择不同的调控因子，调整纳米酶的反应特性，以提高检测的灵敏度和选择性。

在实际应用中，该传感器阵列展现出良好的可扩展性和适应性。它不仅可以用于蛋白质检测，还能够应用于其他生物分子的识别，如药物、毒素和代谢物等。这种多功能性使得该技术在食品安全、环境监测和医疗诊断等多个领域具有广泛的应用前景。此外，由于该传感器阵列的构建过程相对简单，且不需要复杂的样品预处理步骤，它为现场快速检测提供了理想的工具。这种简便性不仅降低了检测的门槛，还提高了检测的效率，使其能够在资源有限的环境中发挥重要作用。

从更广泛的角度来看，本研究提出的调控策略为纳米酶传感器阵列的设计和优化提供了新的思路。通过引入多种调控因子，研究人员能够灵活调整纳米酶的催化性能，使其在不同应用中表现出最佳效果。这种策略不仅适用于AuNCs，还可能推广到其他类型的纳米酶材料，从而拓展其应用范围。例如，在开发针对特定疾病标志物的传感器时，研究人员可以利用不同的金属离子调控纳米酶的反应特性，以提高检测的特异性和准确性。此外，在构建智能检测系统时，这种调控策略可以与其他技术相结合，如微流控芯片和物联网（IoT）设备，以实现更高效的自动化检测。

本研究的成功不仅在于其技术上的创新，还在于其对实际应用的深远影响。通过提供一种快速、低成本且高精度的检测方法，该传感器阵列有望成为食品安全监管的重要工具。它能够帮助监管机构和企业更有效地监控食品质量，减少潜在的健康风险。同时，该技术的可移植性也使其适用于其他领域，如环境监测和医疗诊断，从而推动纳米酶技术在多个领域的广泛应用。

在推动食品质量控制的同时，本研究还为未来的传感器技术发展提供了重要的理论基础和技术支持。通过深入探讨纳米酶的调控机制，研究人员揭示了如何通过化学修饰和金属离子调控来优化传感器性能。这些发现不仅有助于改进现有的传感器设计，还可能启发新的传感器开发思路。例如，研究人员可以探索更多类型的调控因子，以进一步扩展传感器阵列的检测范围和灵敏度。此外，通过结合更多的机器学习算法，研究人员可以提高传感器阵列的智能化水平，使其能够适应更加复杂的检测需求。

本研究的成果还体现了跨学科合作的重要性。在该研究中，研究人员结合了材料科学、化学分析、生物技术以及人工智能等多个领域的知识和技术，共同推动了传感器技术的进步。这种多学科融合不仅提升了研究的深度和广度，也为未来的科研合作提供了示范。随着科技的不断发展，跨学科的合作将成为推动创新的重要动力，特别是在应对复杂问题如食品安全和健康监测方面。

总之，本研究开发的基于调控的单纳米酶传感器阵列，不仅在实验室条件下表现出色，而且在实际应用中也展现了强大的潜力。通过合理选择和优化调控因子，研究人员成功构建了一种简洁而高效的检测系统，能够快速、准确地识别多种蛋白质及其衍生的营养补充剂。这一技术的推广和应用，将为食品安全、医疗诊断和环境监测等领域带来深远的影响。未来，随着进一步的技术优化和跨学科合作的深化，这种传感器阵列有望成为一种标准的检测工具，为公众健康和消费者信任提供有力保障。