基于柔性MoS2的可穿戴SERS传感器用于戊二酸血症的无创早期诊断

《Analytica Chimica Acta》：Flexible MoS 2-based wearable SERS sensor for noninvasive early diagnosis of glutaric acidemia

本综述系统介绍了一种基于二硫化钼（MoS2）的柔性可穿戴表面增强拉曼散射（SERS）传感器，该传感器结合机器学习算法，实现了对戊二酸血症的生物标志物——戊二酸的高灵敏度、高选择性检测。文章重点探讨了MoS2纳米花基底的优化合成、传感器在复杂尿液环境中的稳定性与抗干扰能力，以及机器学习在解析复杂拉曼光谱、提升诊断准确性方面的关键作用，为罕见遗传代谢病的无创早期筛查提供了创新解决方案。

　　

Highlight

通过H⁺投加量调控优化MoS₂纳米花的合成

图1展示了MoS₂基底的SEM图像。如图1a所示，在不添加H₂SO₄的情况下，MoS₂最初以纳米片的形式在钼箔表面生长。通过调节H⁺浓度，特别是添加0.1 mL的H₂SO₄（图1b），纳米片上形成了均匀的MoS₂纳米花。通过改变H₂SO₄的添加量，我们获得了具有不同形貌的MoS₂基底（补充信息图S1a）。实验结果表明，H₂SO₄的添加量是调控MoS₂最终形貌的关键因素。

结论

总而言之，我们采用简单的水热法成功合成了一种高灵敏度的柔性MoS₂基底。这种柔性基底可以集成到婴儿尿布中收集尿液，从而利用SERS技术实现无创检测。该柔性MoS₂基底对生物标志物的检测限（LOD）低至3.29 nM，增强因子（EF）高达8.36 × 10⁶，并且具有很高的均匀性和实验重现性。我们利用该基底检测了尿液中的戊二酸，并结合机器学习算法对光谱数据进行分类，成功区分了健康个体与戊二酸血症患者，为这种遗传性代谢疾病的早期诊断提供了一种强有力的新工具。