一种表面工程微流控平台，结合算法优化用于阿尔茨海默病中血浆生物标志物的检测

《ACS Sensors》：A Surface-Engineered Microfluidic Platform with Algorithmic Optimization for Plasma Biomarker Detection in Alzheimer’s Disease

表面工程微流控平台通过优化珠体表面结构、电化学配对提升捕获效率及算法校准扩展动态范围，实现血浆Aβ1-42和pTau181的高灵敏度检测，诊断性能优于传统Simoa平台，并支持阿尔茨海默病患者的长期监测。

　　

在血液中敏感地检测低丰度的生物标志物对于阿尔茨海默病（AD）的早期诊断至关重要。尽管单分子阵列（Simoa）平台具有飞摩尔级别的灵敏度，并且优于传统的检测方法（如酶联免疫吸附测定法），但其更广泛的临床应用受到非特异性结合和动态范围有限等问题的限制。在这项研究中，我们提出了一种经过表面工程改造的微流控平台：该平台采用了工程化珠子来减少非特异性结合，通过静电作用实现珠子与微孔的配对以提高捕获效率，并通过算法校准模型来扩展动态范围。这些创新共同提升了血浆Aβ1–42和pTau181的分析灵敏度和定量准确性。统计分析评估了我们的微流控平台与Quanterix Simoa之间的相关性，并以Quanterix Simoa的测量结果为参考标准，评估了我们在AD患者（N = 107）和认知正常对照组（N = 100）中的诊断能力。我们还在另一个独立队列中验证了诊断临界值。该微流控平台表现出卓越的诊断性能，并能够实现对血浆生物标志物的可靠纵向监测。我们的结果凸显了这种经过表面工程改造的微流控平台在神经退行性疾病诊断中的临床应用潜力。