在复杂的水溶液中，通过定量FTIR技术分离离子光谱成分与分析物光谱成分

《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》：Separating ionic and analyte spectral contributions for quantitative FTIR in complex aqueous systems

　　

摘要

在水溶液中分析物质时，傅里叶变换红外（FTIR）分析法受到溶解离子的强烈且变化多端的光谱影响，这些影响会扭曲基线并掩盖特定于分析物的特征。本文提出了一种基于FTIR的分析工作流程，该方法能够明确建模并消除离子基质的干扰，从而实现对葡萄糖、乳酸和丙酮酸在富含离子的水溶液中的可靠定量分析。该方法利用富含离子的水的FTIR光谱，并在离子敏感的光谱窗口内进行局域基线估计，随后将预测的离子基线插值到与分析物相关的区域并进行基线校正。通过控制蒸发进行的预浓缩实验表明，离子预浓缩因子可以作为溶液整体预浓缩因子的内部参考。借助这一内部参考，经过基线校正的分析物光谱可以根据红外吸收峰来确定其浓度。在相同的蒸发条件下，观察到葡萄糖、乳酸和丙酮酸的富含离子的水溶液具有可比的整体预浓缩因子。通过区分离子和分析物的光谱贡献，该框架为在复杂的富含离子的水环境中进行定量FTIR分析提供了路径，并为将基于红外的传感技术扩展到真实的生物和生理系统奠定了基础。

引言

傅里叶变换红外（FTIR）光谱技术因其无需标记、样品制备简单以及能够实现快速实时分析而广泛应用于生物分子化合物的检测，这使其非常适合用于水和生理传感应用[1]、[2]、[3]。然而，当分析物在水介质中的浓度较低时，FTIR的定量灵敏度会受到显著限制，这是因为水在中红外区域具有强烈的吸收带，这些吸收带会掩盖稀释有机物质的相对较弱的吸收特征[4]、[5]。此外，溶解的盐分和离子会通过改变水结构和离子水合状态来重塑红外光谱基线，导致光谱变化，从而可能掩盖或扭曲特定于分析物的信号[6]。在这些依赖于基线的环境中，准确量化分析物是一个重大挑战，因为基线的形状并不是固定的，而是会随着离子浓度的变化而系统性地改变。

在水样FTIR分析中，通常使用衰减全反射（ATR）和透射两种配置。ATR-FTIR由于较浅的穿透深度而减少了水的强吸收，适用于高吸收的水溶液[7]。相比之下，透射FTIR通过固定的光程长度测量红外吸收，因此提供了更直接的比尔-朗伯关系[8]，适用于定量分析，但它对强水吸收更为敏感，需要对光程长度和样品厚度进行精确控制[9]。

在生物和生理环境中，葡萄糖、乳酸和丙酮酸等分析物并不存在于纯水中，而是存在于含有Na⁺、K⁺、Ca²⁺、Mg²⁺、Cl^?等电解质的复杂离子介质中，这些电解质会显著影响周围水的结构和动态[10]。离子直接影响氢键网络、溶剂化结构以及水和溶质的振动特征[4]、[11]。大量研究表明，电解质组成会显著改变水的光谱响应和溶质-水相互作用[12]、[13]。因此，开发能够在含离子的水溶液中直接定量分析物的分析方法对于从生物医学传感到化学诊断的各种应用至关重要，因为这些应用需要准确再现生理离子强度。

在水溶液的FTIR分析中，当背景光谱贡献随溶液组成变化时，特别是在定量某一特定组分同时忽略其他溶解物质引起的光谱变化时，需要进行基线校正[14]、[15]、[16]。当背景不恒定时，有效的基线去除尤为重要，因为如果不考虑基质引起的变化，就无法可靠地解释分析物峰[17]。已经开发了多种方法来应对这些挑战，包括多项式拟合、非对称最小二乘法以及基于物理信息或机器学习的模型，这些方法反映了基线估计在振动光谱工作流程中的核心作用[18]、[19]。最近的研究进一步表明，数据驱动的基线建模可以直接从光谱数据中学习基线结构，从而纠正高度可变且依赖于基质的背景，且用户干预需求极低[20]、[21]。例如，Kuzmiakova等人证明，FTIR基线校正可以成功考虑样品特定的聚四氟乙烯散射引起的基线变化，突显了即使在高度变化的样品环境中使用数据驱动的基线建模来分离气溶胶官能团吸收信号的可行性[22]。

除了常规的基线校正策略外，还有一些研究专门针对水溶液中离子引起的基线扭曲问题。Max等人提出了基于分解的水模型，其中将盐水的红外光谱表示为 bulk water 和 hydration water 的线性组合，并通过最小二乘法估计结合的水的贡献并减去它来消除离子引起的扭曲[12]、[23]。然而，这种方法主要针对单盐系统，并且依赖于对 hydration water 组分的显式提取，这限制了其在复杂多离子介质中的普遍适用性。扩展的多重信号校正（EMSC）模型将光谱表示为参考光谱、多项式基线项和可选的干扰光谱的线性组合，当它们的参考光谱可用时，允许纳入离子的贡献[24]、[25]。然而，由于EMSC依赖于线性回归而没有明确区分离子引起的水结构变化和分析物吸收，其在复杂多离子环境中的完全分离背景和化学信号的能力可能有限。

在创伤性脑损伤（TBI）中，临床相关的代谢物如葡萄糖、乳酸和丙酮酸在脑微透析液中的浓度很低（以毫摩尔计），丙酮酸的浓度常常接近或低于传统FTIR测量的直接检测限。Alimagham等人证明，即使使用先进的中红外仪器，检测限仍然是TBI微透析液可靠检测的限制因素，尤其是对于丙酮酸[26]。这些观察结果促使人们使用预浓缩策略在FTIR分析前增强分析物信号强度，从而在临床相关条件下实现更可靠的定量分析。

在我们之前的工作中，我们采用了基于蒸发的预浓缩器来提高水溶液中非挥发性分析物的浓度，这是一种简单且可扩展的增强检测灵敏度的策略[27]。然而，这种方法本质上会增加溶液中所有溶质的浓度，而不是选择性地富集目标分析物，这可能会引入依赖于基质的伪影并限制定量准确度。在之前的研究中使用的是去离子水作为溶剂，但为了更真实地再现生理环境，目前的工作使用了含离子的水介质。这一修改对于生物学相关性至关重要，但它也引入了一个关键挑战：增加离子浓度会显著扰乱红外光谱基线并重塑水的振动带，从而在应用传统基线假设时使FTIR光谱的定量分析复杂化[4]、[12]。因此，需要一种新的分析策略来准确量化现实离子溶液中的葡萄糖、乳酸和丙酮酸。

在这项研究中，我们提出了一种基于FTIR的定量分析工作流程，用于确定具有不同离子背景的复杂水溶液中葡萄糖、乳酸和丙酮酸的浓度。尽管生理流体中的离子组成相对稳定[28]，但实验预浓缩会导致离子浓度增加以及分析物富集，因此需要明确考虑不同浓度范围内的离子背景效应。这项工作的新颖之处在于使用富含离子的水谱作为无分析物的基质参考，通过局域插值来建模和校正离子引起的基线扭曲。该方法将富含离子的水的FTIR光谱与局域基线估计和插值相结合，以分离离子基质的贡献和特定于分析物的振动特征。通过将这一策略应用于控制蒸发的预浓缩实验，我们证明了即使在离子干扰强烈且多变的情况下，也能分别评估离子富集和分析物富集，从而实现可靠的浓度测定。该框架为在富含离子的水环境中定量分析代谢物提供了通用的解决方案，并为将基于FTIR的传感技术扩展到复杂的生物和生理流体奠定了基础。

章节片段

化学流体样品制备

为了更好地模拟生理环境，我们准备了作为溶剂基质的灌注液。该灌注液含有147?mmol/L NaCl、2.7?mmol/L KCl、1.2?mmol/L CaCl₂和0.85?mmol/L MgCl₂，溶解在超纯水中（18.2?MΩ·cm）[26]。这种溶液被定义为基准灌注液。通过应用离子浓度缩放因子（定义为一个均匀的乘法因子，同时保持所有离子成分不变）来引入离子浓度的变化

水-盐混合物中离子引起的FTIR光谱扭曲

为了研究溶解离子如何影响水的FTIR光谱，我们在使用空气和纯水作为背景的情况下，收集了不同离子浓度缩放因子下的测量数据。本节重点关注由离子浓度缩放因子变化引起的系统光谱扭曲，以便在后续分析中区分这些与离子相关的效应和特定于分析物的吸收特征。

为了理解离子及其浓度的影响

结论

在这项工作中，我们开发并验证了一种基于FTIR的定量分析工作流程，用于确定复杂富含离子的水溶液中葡萄糖、乳酸和丙酮酸的浓度。通过使用富含离子的水的FTIR光谱和基于离子敏感光谱窗口的局域基线估计策略，我们证明了可以有效地将离子基质的贡献与特定于分析物的光谱特征分离。将这种方法应用于控制蒸发的预浓缩中

资助

该工作部分由德克萨斯大学奥斯汀分校的Texas Innovation Center资助。

利益冲突声明

作者声明以下可能的财务利益/个人关系，这些可能会被视为潜在的利益冲突：Tanya Hutter拥有待授权给德克萨斯大学奥斯汀分校的专利。Yufeng Su拥有待授权给德克萨斯大学奥斯汀分校的专利。如果还有其他作者，他们声明没有已知的可能会影响本文所述工作的财务利益或个人关系。

Yufeng Su|Maarig Qureshi|Tanya Hutter

德克萨斯大学奥斯汀分校机械工程系，美国德克萨斯州奥斯汀市78712