双石墨烯近红外（NIR）表面等离子体共振（SPR）与双路径人工智能驱动的非侵入式唾液皮质醇定量检测

《Biosensors》：AI-Driven Dual-Graphene Near-Infrared SPR Biosensor for Non-Invasive Salivary Cortisol Monitoring

　　

非侵入式唾液皮质醇测量需要将受体结合与基质效应及测量伪影分离。研究人员将1550 nm双石墨烯光学换能器与抗体功能化皮质醇测定以及两个分别评估的人工智能工作流相结合。对于结构建模，8192个置乱Sobol提议产生7941个被接受的几何。分组开发选择了极端随机树（Extra Trees）集成，其密封测试决定系数（R²）为0.986。在模型冻结后执行遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）搜索，直接传递矩阵法（TMM）计算给出的领先候选灵敏度为198.60度/折射率单位（° RIU^?1），共振宽度为0.1790度。这些计算候选与实验使用的名义卡盒不同。受体功能化测定的检测限（LOD）为0.15 ng mL^?1，验证定量范围为0.25–8.00 ng mL^?1。使用完整目标和参考角度轨迹的梯度提升模型在25份盲法人工唾液样本和40份人唾液样本中分别达到0.25和0.50 ng mL^?1的平均绝对误差（MAE）；常规校准相应误差为0.34和0.62 ng mL^?1。人唾液测量与同位素稀释液相色谱–串联质谱（LC–MS/MS）进行比较。名义90%预测区间分别达到92%和90%覆盖率。相对于更简单的铝掺杂氧化锌（AZO）/石墨烯参考，名义光学优势是增量性的，残留可的松交叉反应仍存在。这些结果支持一种需要进一步制造和外部临床评估的概念验证生物传感器。

研究背景与问题：唾液可实现皮质醇反复非侵入采样，但其解释依赖采集时间、基质组成和分析特异性。表面等离子体共振（SPR）通过界面光学负载变化无标记监测固定受体结合，因此唾液皮质醇测定必须区分受体介导结合、唾液基质变化和测量伪影；目标输出为带测量不确定度的校准浓度，而非单次心理压力或内分泌疾病诊断。已有阵列SPR成像、受体功能化等离子体光纤、石墨烯泡沫电化学免疫传感、印刷石墨烯晶体管、黑磷晶体管、适配体可穿戴汗液传感器和分子印迹电极等策略；数值SPR设计也报道BlueP–WSe₂、Si–Ag–MXene、Ag–CdS–碳纳米管和磷烯等。问题在于光学灵敏度/品质因数不能替代实验检测限和唾液识别验证，且多层界面相对简单匹配设计在制造变异下是否有用尚需评估；结构筛选与实验浓度推断又属不同AI任务，需分开验证。研究人员因此将名义1550 nm双石墨烯SPR卡盒、抗体功能化唾液皮质醇测定和两个独立评估AI工作流结合，以匹配光学消融、可审计结构开发、样本级浓度推断和参考方法一致性建立概念验证。

研究概述与意义：研究构建BK7/介电层/ITO/石墨烯/AZO/石墨烯名义p偏振堆，外石墨烯经1-芘丁酸N-羟基琥珀酰亚胺酯（PBASE-NHS）固定单克隆抗皮质醇抗体（50 μg mL^?1），并设未功能化、无抗体和非免疫IgG对照；用耗散监测石英晶体微天平（QCM-D）测得水合质量315±24 ng cm^?2。人唾液为既有40份样本，人工唾液盲样25份。结构侧以几何分组数据训练代理模型，冻结后运行GA/PSO并以TMM复核；测定侧以完整目标/参考轨迹的多通道梯度提升模型推断浓度，并用LC–MS/MS对照。结论是实验测定达到LOD 0.15 ng mL^?1、定量范围0.25–8.00 ng mL^?1，全迹线融合较Langmuir校准降低MAE；但优化几何并非实验卡盒，双石墨烯相对AZO/石墨烯名义增益仅1.10%，残留可的松交叉反应和供体域误差限制转化，故仅为概念验证。

关键技术方法：采用名义1550 nm双石墨烯SPR卡盒与抗体功能化测定，QCM-D表征受体层；人工唾液独立批次校准及25份盲样，人唾液为既有40份样本并以LC–MS/MS对照。结构建模用8192个置乱Sobol提议、几何分组训练/验证/密封测试，选择Extra Trees代理模型；冻结后以GA/PSO有界搜索并用TMM直接复核。浓度推断用1601点完整角度反射率的目标与独立参考轨迹、温度和源参考强度早期融合，梯度提升回归，比较Langmuir、曲线拟合、RBF-SVR、随机森林和1D CNN，并做域移、通道消融、预测区间、伪影与边缘延迟测试。

研究结果：
3.1.1 基质匹配浓度响应：人工唾液独立表面校准显示，传感器在0.20–8.00 ng mL^?1呈单调参考校正响应，平均特异角响应0.0265°–0.1960°，Langmuir拟合R²=0.99945；空白限/检测限/定量限（LOB/LOD/LOQ）为0.07/0.15/0.25 ng mL^?1，验证范围0.25–8.00 ng mL^?1；平均回收100.0%，表面内/表面间/批间变异系数（CV）为4.8%/6.5%/8.0%，说明校准、重复性和批间重现性达标。
3.1.2 特异性与基质稳健性：受体对照和干扰物挑战显示，5.00 ng mL^?1皮质醇下完全抗皮质醇表面响应0.179±0.008°，对照仅0.0061–0.0090°；可的松交叉反应最大为10.0%，混合干扰物中皮质醇回收95.0%；pH、离子强度、温度、粘蛋白、蛋白、酶、葡萄糖、尿酸和乳酸条件下中位绝对误差0.20 ng mL^?1、最大偏差0.50 ng mL^?1、质量控制（QC）通过92.0%，选择性和基质稳健性达预设边界。
3.1.3 盲法人工唾液与人唾液验证：25份盲法人工唾液中，全迹线梯度提升MAE 0.25、均方根误差（RMSE）0.32、偏差+0.05 ng mL^?1、回收100.8%，较Langmuir MAE 0.34降低0.09 ng mL^?1（26.5%，95%CI 0.02–0.15，p=0.012）；40份人唾液SPR与LC–MS/MS Deming斜率0.93、截距0.22 ng mL^?1、Pearson r=0.93，Bland–Altman均值差?0.20 ng mL^?1、95%一致性界限?1.35–0.95 ng mL^?1，支持人工到人唾液校准转移但人样本误差更大。
3.2 全迹线模型比较、域移、融合、不确定性与部署：锁定人工/人唾液比较中，全迹线MAE 0.25/0.50 ng mL^?1优于曲线拟合、手工特征、径向基函数支持向量回归（RBF-SVR）、随机森林和1D卷积神经网络（CNN）（人工0.26–0.33，人0.52–0.61）；早期融合目标+参考+温度+源参考强度给出0.25/0.50，目标单独0.29/0.56，移除参考惩罚最大（+0.04/+0.06）；域移使MAE从域内0.23升至未见批次0.31、未见合成基质0.30、人唾液0.50；留一供体中位0.21、最差0.46 ng mL^?1，90%区间覆盖36/40、平均宽0.80 ng mL^?1，4/65触发再采集；合成1200轨迹基准融合MAE由0.58降至0.38、覆盖91%，边缘处理12.5 ms而采集1.80 s、孵育冲洗540 s。
3.3 真实扰动下稳健信号解释：独立高斯噪声、相关漂移、缺失角度块、体基质位移和厚度变化测试显示，σ_R=0.005时共振仍可识别且品质因数（figure of merit, FOM）保留92.1%；厚度变化下鲁棒管线共振角RMSE0.034°、FOM保留87.6%、失败率7.5%；组合伪影下未校正MAE/RMSE 0.62/0.81 ng mL^?1、失败率24.2%，校正+仅训练增强+不确定性回归降至0.38/0.50、9.2%。
3.4 光学响应与匹配比较：TMM和匹配消融显示，名义未功能化堆在体折射率1.330–1.340间由51.9000°移至53.0000°，S_avg=110.00° RIU^?1、S_max=155.88° RIU^?1，端点R_min=0.0043、半高全宽（FWHM）=0.1997°、FOM=780.57 RIU^?1；Ag/石墨烯和Au/石墨烯FOM为332.02和382.35，简单AZO/石墨烯为772.05，故完整多层仅高1.10%；同ITO/AZO移除内石墨烯FOM704.61，保留提高10.78%。场分析显示外石墨烯贡献较大、内层补充调谐；确定性比较不证明耐容差优越或生化检测限。
3.5 无锚结构代理验证：几何分组密封测试中，Extra Trees代理归一化均方根误差（NRMSE）0.00105、宏平均R²=0.986；直接TMM top-decile FOM区域MAE14.8 RIU^?1、Spearman ρ=0.956、top20排序准确率90%、约束违规1.4%，90%结构区间覆盖91.2%；Shapley加性解释（SHAP）和置换重要性显示ITO/AZO耦合厚度与介电间隔层为主，角度窗中心仅3%，解释秩稳定ρ=0.91，与TMM/CST一致。
3.6 独立GA/PSO搜索与直接TMM验证：冻结后各30次独立搜索并直接TMM复核，GA和PSO可行代理FOM为1091.6±12.4和1102.8±10.7 RIU^?1，配对差11.2（95%CI6.5–15.9，p=0.002）；PSO最高候选t_ITO=5.68 nm、t_AZO=5.54 nm、t_dielectric=2508 nm、t_G1=0.347 nm、t_G2=0.360 nm、θ_c=67.18°，TMM给出S_max=198.60° RIU^?1、FWHM=0.1790°、FOM=1109.50 RIU^?1、R_min=0.013；9/10 GA和10/10 PSO候选达标，秩相关0.93，角度细化FOM变化≤0.08%，但不证明全局最优。
3.7 AI辅助与物理支持设计规则：光学、代理模型和实验整合识别介电间隔层为相位匹配关键、ITO/AZO为耦合变量且领先候选更薄更平衡、石墨烯放置不对称（外石墨烯界面场和体折射率贡献更大、内层互补）、结构模型选择取决于下游任务、数据再生去除确定性锚但仅支持有界域搜索、全迹线解释优于最小提取；遮挡共振区使MAE由0.25升至0.63 ng mL^?1，等宽非共振区仅升至0.28，说明共振区主导浓度信息而参考轨迹降低漂移/基质误差。

讨论总结：讨论认为多层响应由介电相位控制、ITO/AZO耦合和外/内石墨烯调谐共同构成；内石墨烯不是生化识别层，完整多层相对简单AZO/石墨烯仅1.10%名义FOM优势，且第二次石墨烯转移和额外界面增加工艺与检查负担，小批20盒中19接受只证明可行性而非产率、成本或规模化优势。结构代理与测定解码证据角色不同：结构贡献在于分组开发、旧向量审计、冻结优化和直接重算，不应称首次将机器学习/逆向设计用于SPR；测定层相对Langmuir校准的MAE降低有统计支持，但对RBF-SVR、随机森林和CNN的较小差异未获调整比较支持，参考通道消融收益最大，且不能由聚合误差推断AI消除可的松交叉反应。人唾液与LC–MS/MS的Deming斜率和一致性界限支持概念验证分析转移，但MAE大于人工唾液，残余基质误差明显；常规应用仍需大队列、产线/仪器转移、储存稳定性和纵向标准化采集时间评估。局限包括层状均匀各向同性假设、固定TCO参数、外推石墨烯近似、水合质量不能唯一确定受体取向/干厚/光学负载、25份人工和40份人唾液样本有限、优化几何与实验卡盒不同且非全局最优、小批产率非生产经济性。

研究结论翻译：该研究将名义1550 nm双石墨烯SPR卡盒、受体功能化唾液皮质醇测定和两个分别评估的AI工作流结合。匹配计算支持内石墨烯互补调谐，相对同仅外石墨烯双TCO堆FOM增益10.78%，但相对更简单AZO/石墨烯参考仅增益1.10%。结构开发使用几何分组数据，随后冻结GA/PSO搜索并直接数值验证；领先候选并非实验测试卡盒。实验测定保持LOD0.15 ng mL^?1和验证范围0.25–8.00 ng mL^?1。全迹线融合相对Langmuir校准降低25份盲法人工唾液和40份人供体的MAE，不确定性单独于分析误差报告。残余可的松交叉反应、供体域误差和未测试的生产规模收益限制转化。结果支持概念验证平台供进一步外部和制造评估。