人工智能驱动的智能手机海绵传感器：基于His@Co-NC纳米酶的高灵敏度肌氨酸检测新技术

为解决前列腺癌早期诊断中低浓度生物标志物检测难题，研究人员开发了一种结合AI与His修饰单原子钴纳米酶（His@Co-NC）的智能手机集成平台。该技术通过增强的类过氧化物酶活性（较天然HRP提高48倍）和蒙特卡洛色彩分析（MC-CA）算法，实现了0.28 μM检测限的肌氨酸（Sar）快速检测，为POCT诊断提供了高精度、低成本的解决方案。

　　

研究背景与意义
前列腺癌（PCa）早期诊断面临的核心挑战在于生物标志物肌氨酸（Sar）的尿液中浓度极低（0.5-5 μM），传统检测技术如质谱、ELISA等存在设备昂贵、操作复杂等问题。尽管纳米酶因其稳定性成为天然酶替代品，但其催化活性和信号输出强度仍难以满足临床需求。更棘手的是，低浓度检测时显色微弱，人工判读易产生主观误差。这些瓶颈促使研究者探索将纳米酶工程与人工智能相结合的创新解决方案。

研究方法与技术路线
国家自然科学基金资助的研究团队通过三步策略突破技术壁垒：1）设计组氨酸（His）修饰的单原子钴纳米酶（His@Co-NC），模仿天然酶活性中心的微环境；2）构建分级多孔海绵载体，负载TMB显色体系与肌氨酸氧化酶（SOX），优化物质传输效率；3）开发基于蒙特卡洛色彩平均算法（MC-CA）的AI系统，5秒内采集1000个RGB采样点实现95%识别准确率。关键技术包括透射电镜（TEM）表征纳米结构、动力学参数（K_m）测定、及智能手机图像分析平台搭建。

研究结果
1. His@Co-NC的制备与表征
通过物理负载法将His锚定在Co-NC载体上，TEM显示其保持规整十二面体结构。X射线吸收精细结构（XAFS）证实Co以单原子形式分散，His的咪唑基团与Co形成仿生配位，显著提升活性位点暴露。

2. 类过氧化物酶活性增强机制
His@Co-NC的K_m值（0.076 mM）仅为天然HRP（3.7 mM）的1/48，表明其对底物TMB的亲和力显著提高。密度泛函理论（DFT）计算揭示His通过调控Co的d带中心位置，降低*OH生成能垒，使催化效率提升12倍。

3. 海绵传感器性能验证
在模拟尿液中，系统对Sar的线性检测范围为0.5-50 μM，20次循环测试信号变异系数<5%。AI算法通过HSV色彩空间转换消除环境光干扰，实际样本检测回收率达97.3-102.8%。

4. AI信号分析优势
与传统比色法相比，MC-CA算法将低浓度（1 μM）Sar的显色识别准确率从68%提升至95%，分析时间从30分钟缩短至5秒。

结论与展望
该研究通过"仿生活性中心设计-多孔载体工程-智能信号解析"三重创新，实现了三大突破：1）创建迄今报道最高效的Sar纳米酶传感器；2）首次将AI实时色彩分析引入POCT设备；3）为其他低丰度标志物检测提供普适性技术框架。未来可扩展至多种癌症标志物联检，推动居家自检设备发展。论文发表于《Biosensors and Bioelectronics》，标志着纳米酶与AI融合技术在精准医疗领域的里程碑式进展。