一款借助人工智能开发的智能手机平台，利用Au@ZnO/Pt纳米酶实现了对四环素的超灵敏双模式检测

《Biosensors and Bioelectronics》：A smartphone platform developed with AI assistance for ultrasensitive dual-mode detection of tetracycline using Au@ZnO/Pt nanozymes

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　　这项研究提出了一种基于金-氧化锌-铂（Au@ZnO/Pt）纳米颗粒的双模式传感平台，用于快速、灵敏且可靠地检测四环素（Tetracycline, TC）。四环素是一种广谱抗生素，广泛应用于人类和兽医医学领域，其在环境中的广泛使用导致了严重的污染问题，进而对生态系统和公共健康构成了威胁。由于四环素的滥用，它在食品和环境中的残留浓度不断上升，引发了一系列问题，包括细菌耐药性、过敏反应和潜在毒性。为应对这些问题，监管机构如世界卫生组织（WHO）、联合国粮农组织（FAO）、中国国家药品监督管理局以及欧洲委员会等，已经设定了四环素在食品中的最大残留限量（MRL）。例如，牛奶中的四环素残留限量被限制在100微克/千克。因此，建立快速、可靠的方法来检测四环素的痕量水平，对于保障食品安全、生态环境和人类健康至关重要。

传统的检测方法，如电化学传感器、表面增强拉曼散射（SERS）和表面等离子体共振（SPR）等，虽然在灵敏度和准确性方面表现优异，但往往受到操作复杂性、样品预处理繁琐以及微型化和现场检测能力不足等因素的限制。相比之下，基于颜色和荧光的检测方法因其简便性、快速响应和低成本的特点，越来越受到点对点检测（point-of-care testing）领域的关注。然而，单一模式的检测方法在面对复杂环境样本时仍存在一定的干扰问题，影响了检测结果的准确性和可靠性。

为了解决这一问题，研究人员开发了一种结合颜色和荧光两种检测方式的双模式传感平台。该平台利用Au@ZnO/Pt纳米颗粒的类氧化酶活性，催化3,3',5,5'-四甲基联苯胺（TMB）的氧化反应，生成具有蓝色特征的氧化产物（oxTMB）。当四环素存在时，它会抑制这种氧化反应，从而导致颜色信号减弱，这一现象可用于颜色检测。与此同时，四环素分子能够与纳米颗粒中的锌离子（Zn2?）形成稳定的螯合物，使得原本微弱的荧光信号显著增强，从而实现荧光检测。这种双模式设计不仅提高了检测的准确性，还增强了对背景干扰的抵抗能力。

在实验过程中，研究人员对Au@ZnO/Pt纳米颗粒的合成和表征进行了详细研究。通过透射电子显微镜（TEM）和高分辨率TEM（HRTEM）观察，发现这些纳米颗粒具有均匀的球形金核和片状氧化锌壳层，铂纳米颗粒则均匀分布在氧化锌表面。X射线光电子能谱（XPS）和X射线衍射（XRD）分析进一步确认了纳米颗粒的表面化学组成和晶体结构。此外，傅里叶变换红外光谱（FTIR）结果显示，纳米颗粒表面存在多种官能团，包括与TMB反应相关的C=O、C-OH和C-O基团，以及与四环素分子相互作用的C-N和N-H基团。这些表征结果表明，Au@ZnO/Pt纳米颗粒不仅具有良好的结构稳定性，还具备优异的催化性能。

在颜色检测方面，研究人员发现，随着四环素浓度的增加，TMB的氧化反应受到显著抑制，导致蓝色产物的吸收强度下降。通过优化反应条件，如pH值和温度，实验结果显示，pH 4和25°C是最适合的反应条件，此时纳米颗粒的类氧化酶活性达到最佳状态。在该条件下，四环素的检测限（LOD）达到了0.34纳摩尔（nM），表明该方法具有极高的灵敏度。同时，实验还评估了其他可能的干扰物质，如常见离子、氨基酸和结构相似的抗生素，发现大多数干扰物质对颜色检测信号的影响较小，只有少数具有显著的干扰作用，如铁离子（Fe3?）、氯霉素（CHL）和青霉素G（PGN）。这说明该方法在复杂样本中仍具备一定的选择性。

在荧光检测方面，研究人员发现，四环素与纳米颗粒中的锌离子形成稳定的螯合物后，其荧光信号显著增强。这种增强的荧光信号在525纳米波长处达到峰值，表明四环素与锌离子的相互作用是荧光增强的主要机制。实验优化了pH值和温度对荧光强度的影响，发现pH 5时荧光信号最强，而温度对系统性能影响较小。此外，反应时间的优化显示，四环素与纳米颗粒的反应在前一分钟内迅速增强，随后趋于稳定。在该条件下，四环素的检测限达到了0.48 nM，进一步证明了该方法的高灵敏度。同时，荧光检测方法对干扰物质的反应也表现出良好的选择性，大多数干扰物质不会显著改变荧光信号，只有少数物质如铁离子可能会产生一定干扰。

为了进一步提高检测的准确性和可靠性，研究人员将颜色和荧光两种信号结合起来，构建了一种双模式传感策略。这种策略通过两种检测方式的相互验证，显著提高了检测的抗干扰能力和准确性。此外，为了提升检测的便携性和实用性，研究人员还开发了一款基于智能手机的检测应用，该应用结合了人工智能（AI）技术，实现了对颜色和荧光信号的自动分析和浓度计算。用户只需拍摄检测试纸的照片，并通过应用选择感兴趣区域（ROI），即可获得四环素的浓度信息。该应用还支持数据历史管理，方便用户记录和回顾检测结果。

在实际水样检测中，研究人员对多种环境水样进行了测试，包括珠江水、智山湖水和自来水。通过标准加入法模拟实际检测条件，结果表明该双模式传感平台在真实水样中的回收率范围为95.85%至118.5%，相对标准偏差低于3%，显示出良好的准确性和重复性。这些结果进一步验证了该平台在复杂样本中的应用潜力。

为了提高检测的便携性和现场适用性，研究人员还设计了基于Au@ZnO/Pt纳米颗粒的可视化检测试纸。颜色检测试纸在自然光下呈现蓝色，随着四环素浓度的增加，蓝色逐渐减弱，最终变为无色。荧光检测试纸在365纳米紫外线照射下显示基线蓝色荧光，当四环素存在时，绿色荧光信号增强。通过分析颜色和荧光信号的变化，研究人员建立了相应的校准曲线，能够准确计算四环素的浓度。这些可视化检测方法不仅提高了检测的直观性，还减少了对专业设备的依赖，使得四环素的现场检测更加便捷。

尽管该双模式传感平台在性能上表现出色，但研究人员也指出了其在实际应用中可能面临的挑战。例如，智能手机读数对环境光的敏感性可能会影响检测结果的准确性，因此未来可能需要通过引入外部光学滤波器或内置校准标记来减少这种影响。此外，目前人工智能技术主要用于软件开发，尚未在实时检测中得到应用，因此未来可以通过将机器学习算法嵌入智能手机应用，进一步提升检测的自动化程度和环境适应性。

总的来说，这项研究开发了一种基于Au@ZnO/Pt纳米颗粒的双模式传感平台，结合颜色和荧光两种检测方式，实现了对四环素的快速、灵敏和可靠检测。该平台不仅在实验室环境中表现出色，还具备良好的现场应用潜力。通过引入人工智能技术，研究人员进一步提升了检测系统的智能化水平和用户友好性，为环境和食品安全监测提供了一种新的解决方案。未来的研究可以进一步优化该平台的抗干扰能力和便携性，以更好地满足实际检测需求。