由于pH值波动、离子强度变化以及非特异性吸附等环境因素的影响，可靠的电化学传感效果可能会受到影响，这些因素会降低信号的准确性和定量精度。在此，我们提出了一种双阶段机器学习辅助的电化学分析框架，该框架利用铁烯标记的DNA金纳米粒子（Fc-DNA@AuNP）探针作为模型适配体平台，将环境干扰与浓度相关的响应分开处理。这种具有氧化还原活性的纳米结构能够产生可调控的差分脉冲伏安法信号，其形态和幅度在经过离子标准化的pH校准介质中会发生系统性变化，这些介质涵盖了生物流体相关的酸性到弱碱性范围。机器学习分类器首先通过基于形状的电化学特征——包括峰电位、峰值高度、宽度以及信噪比——来识别pH条件，在四种不同pH值的环境中（pH 3.6–8.0），其准确率超过85%。随后，针对特定pH值的回归模型可以预测癌胚抗原的浓度，其浓度范围涵盖五个数量级，定量性能则通过对数尺度的均方根误差、平均绝对误差以及R平方值来评估。这种组合式工作流程无需额外的内标或重新校准，即可对失真的电化学信号进行有效解读。本研究为基于适配体的电化学传感器提供了一种实用的pH适应性解读策略，同时也为后续复杂基质分析和便携式检测方法的验证建立了一个通用的信号解码框架。
