《Biosensors and Bioelectronics: X》：Noise-reduced optical detection of miRNA-155 by porous silicon through Morlet wavelet phase analysis
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本研究针对多孔硅(pSi)反射干涉光谱技术(RIFTS)在miRNA检测中信噪比低的难题，创新性地将Morlet小波相位分析(MWPA)信号处理技术应用于miRNA-155检测。通过优化pSi纳米结构并结合MWPA算法，实现了0.13 pM的超低检测限，较传统RIFTS方法提升近6倍灵敏度，为癌症标志物检测提供了高可靠性无标记光学传感平台。
在精准医疗时代，微小的RNA分子正成为癌症诊断的"明星标志物"。其中，miRNA-155作为调控基因表达的关键分子，在肺癌、乳腺癌等多种恶性肿瘤中异常高表达，被视为极具潜力的疾病监测指标。然而，这些仅有19-25个核苷酸的短链RNA在体液中的浓度极低（飞摩尔至皮摩尔级别），给检测技术带来了巨大挑战。
多孔硅(pSi)光学传感器因其无标记、低成本等优势备受关注，其原理类似于光学"指纹识别"：当生物分子结合到多孔结构时，会引起折射率变化，进而改变反射光谱中的干涉条纹。传统反射干涉傅里叶变换光谱(RIFTS)技术虽能识别这种变化，但面对miRNA结合产生的纳米级光学厚度变化时，犹如在喧闹的集市中分辨细微耳语，往往力不从心。
为解决这一瓶颈，研究团队独辟蹊径地将信号处理领域的Morlet小波相位分析(MWPA)算法引入生物传感领域。这项发表于《Biosensors and Bioelectronics: X》的研究，通过MWPA技术显著提升了信噪比，使miRNA-155检测灵敏度达到0.13 pM，较传统方法提升近6倍。
关键技术方法包括：采用双步电化学蚀刻法制备pSi薄膜，通过过氧化氢氧化形成稳定硅氧层；利用APTMS-GA交联体系固定ssDNA捕获探针；建立反射光谱实时监测系统，结合MWPA算法进行信号处理；采用Redlich-Peterson吸附模型进行定量分析。
研究结果方面：
3.1 pSi薄膜表征显示，制备的pSi薄膜厚度约2 μm，孔径分布7-15 nm（平均11±2 nm），这种纳米级孔隙结构为miRNA（约6 nm）提供了理想结合空间。
3.2 表面修饰分析通过FTIR光谱证实了从硅氢键到硅氧键的成功转化，以及氨基丙基、戊二醛交联剂和ssDNA的逐步固定，为特异性识别奠定化学基础。
3.3 miRNA检测特异性实验表明，传感器对1 pM miRNA-155产生约50 nm的ΔEOT变化，而对错配序列miRNA-148仅产生与空白PBS相当的微弱响应（约8 nm），证明其优异选择性。
3.4 吸附等温线与检测限研究显示，MWPA处理的数据符合Redlich-Peterson吸附模型（R2≈0.97），检测限达0.13 pM，变异系数低于23%；而RIFTS方法仅28%数据可靠，检测限为0.72 pM，凸显MWPA的显著优势。
研究结论表明，MWPA技术通过有效分离频率与相位成分，成功抑制低频噪声，实现了pSi传感器对超低浓度miRNA的可靠检测。该工作不仅为短链寡核苷酸检测提供了新范式，更通过先进的信号处理策略拓展了光学生物传感器的应用边界。未来结合微流控技术与智能手机读出平台，这一技术有望成为床旁诊断的强大工具。
