基于多重报告分子特异性结合的细胞因子超灵敏SERS检测技术

为解决炎症因子检测中低浓度样本识别难题，中国研究人员开发了一种基于表面增强拉曼光谱（SERS）的免疫传感器，通过金纳米颗粒修饰多重拉曼报告分子（4-MBA/DTNB/TFMBA）与银纳米折叠棒（AgNF）基底构建"三明治"结构，实现了IL-6/IL-1/IL-4的同步检测（LOD达0.93-1.00 pg/mL），结合机器学习实现混合样本区分，为临床炎症标志物检测提供了高特异性、快速灵敏的新方法。

　　

在生物医学领域，白细胞介素（IL）作为免疫系统的关键信使分子，其异常表达与炎症、癌症等疾病密切相关。然而，这些细胞因子在体液中浓度极低（皮克/毫升级别），且常与高浓度干扰物共存，传统检测方法如酶联免疫吸附试验（ELISA）虽灵敏度较高，但存在操作复杂、耗时长等缺陷。如何实现多种细胞因子的快速、超灵敏检测与区分，成为临床诊断亟待突破的技术瓶颈。

针对这一挑战，中国某高校研究团队在《Analytica Chimica Acta》发表创新成果，开发出基于表面增强拉曼光谱（Surface Enhanced Raman Spectroscopy, SERS）的多重检测平台。该研究通过倾斜角沉积技术（OAD）制备具有空间折叠结构的银纳米棒（AgNF）基底，将三种拉曼报告分子（4-巯基苯甲酸/DTNB/三氟甲基苯甲酸）修饰的金纳米颗粒（AuNPs）与特异性抗体偶联构建免疫探针，形成"三明治"检测体系。结合机器学习算法，成功实现了IL-6、IL-1β和IL-4三种炎症因子的同步定量与定性区分，检测限突破皮克级，为临床样本检测提供了新范式。

关键技术包括：1）银纳米空间折叠棒（AgNF）基底的倾斜角沉积制备；2）多重拉曼报告分子（4-MBA/DTNB/TFMBA）修饰的金纳米探针构建；3）基于抗体-抗原特异性结合的"三明治"免疫检测结构；4）机器学习辅助的光谱数据分析模型。研究采用唾液样本进行方法验证。

【材料与仪器】
研究选用高纯度银/钛靶材，通过磁控溅射系统制备AgNF基底。关键试剂包括HAuCl₄、三种拉曼报告分子及标准细胞因子抗体，所有材料均通过EDS能谱和SEM电镜进行表征确认。

【AuNPs@AgNF的表征与SERS重现性】
SEM显示AgNF基底呈现规则的双折叠棒状结构（平均高度333±5 nm，长度534±4 nm），与单根银纳米棒（AgNR）相比具有更均匀的阵列排布。SERS mapping显示信号相对标准偏差（RSD）<8.5%，表明基底具有优异的信号均一性。电磁场模拟证实折叠结构能产生更强的"热点"效应。

【检测性能】
该方法对IL-6、IL-1β和IL-4的检测限分别达1.00 pg/mL、0.93 pg/mL和1.00 pg/mL，较传统ELISA提升1-2个数量级。在唾液样本中，IL-6的加标回收率为95.6-104.3%，验证了临床适用性。通过主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），三种细胞因子的混合样本区分准确率达100%。

【结论与意义】
该研究创新性地将AgNF基底的空间增强效应与多重拉曼编码策略相结合，突破了现有SERS免疫检测在多重标志物区分方面的技术瓶颈。其重要意义体现在：1）开发的AgNF基底具有制备简便、成本低的优势，克服了传统金属溶胶基底的聚集问题；2）首创采用三种不同拉曼报告分子实现细胞因子"光谱指纹"区分，为多指标联检提供新思路；3）将机器学习引入SERS数据分析，显著提升复杂生物样本的识别可靠性。这项技术为炎症相关疾病的早期诊断和动态监测提供了强有力的工具，在个性化医疗和精准医学领域具有广阔应用前景。