Au@Ag双端纳米铅笔结合数据增强算法实现精神药物高灵敏定量检测

本研究针对精神药物滥用检测的灵敏度与数据量不足问题，开发了基于Au@Ag双端纳米铅笔（DENPs）的表面增强拉曼散射（SERS）基底，结合生成对抗网络（GAN）数据增强算法，实现了盐酸异丙嗪0.1 ppb级检测，预测浓度与实际浓度决定系数达0.978。该技术为现场快速检测提供了新策略。

　　

研究背景
精神药物滥用已成为全球公共卫生挑战，但现有检测技术如色谱-质谱联用存在设备昂贵、操作复杂等问题。表面增强拉曼散射（SERS）技术虽具有高灵敏度优势，却受限于基底信号稳定性及小样本数据分析精度。如何开发兼具高增强性能与智能分析能力的SERS系统，成为突破现场检测瓶颈的关键。

研究机构与方法
内蒙古民族大学物理与电子信息学院团队通过种子生长法合成金双锥（Au BPs）核心，外延银壳构建Au@Ag双端纳米铅笔（DENPs），结合有限元模拟验证其尖端"避雷针效应"与纳米间隙"热点"协同增强机制。针对SERS数据量不足问题，采用生成对抗网络（GAN）等6种算法扩充光谱数据集，以主成分分析-偏最小二乘法（PCA-PLS）建立定量模型。

关键技术

1. 热处理的五重孪晶种子一步法制备高产量Au BPs
2. Ag壳层可控生长构建DENPs结构
3. 电磁场模拟验证11.4倍实验增强因子
4. GAN生成光谱数据解决小样本问题

研究结果
形貌与性能表征
透射电镜显示Au@Ag DENPs保留双锥核心的锥形尖端，银壳沉积形成5 nm间隙的规则阵列。电磁场模拟表明尖端局域电场强度较Au BPs提升3.7倍，实验SERS增强因子达11.4，对盐酸异丙嗪的检测限低至0.1 ppb。

数据增强效果
对比传统插值法，GAN生成光谱与真实数据决定系数R²达0.963，结合PCA-PLS模型使预测均方根误差（RMSE）降至47.56，较原始数据模型精度提升32%。

结论与意义
该研究创新性融合贵金属纳米结构设计与人工智能算法，首次实现：

1. 双端纳米铅笔结构同时利用尖端增强与间隙等离子体共振效应
2. GAN数据增强突破小样本SERS定量分析瓶颈
3. 为精神药物现场检测提供灵敏度达ppb级、分析时间＜5分钟的解决方案
   成果发表于《Sensors and Actuators B: Chemical》，为SERS技术在公共安全领域的应用开辟了新途径。