基于 LIBS-FTIR 双光谱用于肾细胞癌检测的超疏水微结构基底

《Analytica Chimica Acta》：Superhydrophobic micro-structural substrate for renal cell carcinoma detection using LIBS-FTIR dual-spectra

　　

摘要
液体活检结合光学光谱在疾病筛查方面具有巨大潜力。具体而言，激光诱导击穿光谱（LIBS）和傅里叶变换红外光谱（FTIR）为元素和分子谱提供了快速、互补的见解。在生物流体干燥过程中，“咖啡环效应”（CRE）会产生不均匀的溶质沉积，导致 LIBS 信号大幅波动。FTIR 分子特征通常受这种异质性的影响较小。因此，我们设计了一种超疏水 SiO2NPs@Si 微沟槽结构，并将其与多模态卷积神经网络（CNN）结合用于肾细胞癌（RCC）检测。该基底在干燥过程中限制了尿液液滴，提高了沉积均匀性，并增强了 LIBS 测量的重复性，将代表性发射信号的相对标准差（RSD）降低至约 10%。通过将重现性更好的 LIBS 测量结果与互补的 FTIR 数据结合，CNN 模型在 RCC 检测中实现了 99.22% 的准确率（ACC）。本工作为未来生物流体的标准化、智能化和精确分析提供了一种新方法。

引言
肾癌是泌尿系统中最常见且高度恶性的肿瘤之一，其全球发病率持续上升 [1], [2]。肾细胞癌（RCC）是最常见的组织学亚型，约占所有肾癌病例的 70% [3]。由于其早期症状隐匿，大多数患者在中晚期才确诊，对人类健康构成严重威胁，并给医疗系统带来沉重负担 [4]。尽管 CT、MRI 和活检等传统模式能够精确定位和分期 RCC，但其临床广泛应用受到高成本、辐射风险和侵入性的阻碍 [5], [6], [7]。因此，开发一种低成本、无创的新技术用于 RCC 检测至关重要。

临床光谱学已成为一种有前景的诊断工具，能够实现快速检测并获取与各种病理状态相关的特征化学信号 [8]。其中，激光诱导击穿光谱（LIBS）在元素成分检测方面表现出色，具有多元素分析和高通量能力等明显优势 [9]。作为一种原子发射光谱技术，LIBS 利用聚焦于样品表面的高能激光脉冲诱导微等离子体；然后通过分析等离子体冷却过程中辐射的特征发射光谱来确定样品的元素组成 [10], [11]。目前，LIBS 已被广泛应用于各个领域，包括生物医学 [12]、环境监测 [13] 和食品安全检测 [14]。互补的是，傅里叶变换红外光谱（FTIR）探测蛋白质、脂质和碳水化合物等大分子中化学键的分子振动 [15]。目前，FTIR 已被广泛应用于不同学科，从环境监测 [16] 和食品质量控制 [17] 到生物医学领域 [18]。利用其高灵敏度的“生化指纹”能力，FTIR 已被广泛用于癌症鉴别，能够检测体内细微的代谢变化 [19], [20]。

尿液可以无创且重复地采集，使其适合临床筛查 [21]。其代谢物和元素组成受肾脏排泄和代谢的影响，因此可能反映泌尿系统的病理变化 [22], [23]。尿液中的 Na、K、Ca 和 Mg 与肾过滤、电解质调节和肾小管功能密切相关 [24], [25], [26]。在 RCC 患者中，据报道尿液中的 Mg、V、Mo、Sn 和 Cd 发生了改变，同时在 RCC 组织中也观察到 Ca、Mg、K、Na 和 Zn 的差异 [27], [28], [29]。这些发现支持进一步调查尿液分子和元素信息以用于 RCC 检测。

LIBS 提供元素信息，而 FTIR 提供分子化学键的振动信息。液体样品通常被移液到基底上并晾干后再收集 LIBS 光谱，这提高了测量灵敏度 [30]。在此过程中，毛细流动将溶质输送到固定的接触线，导致材料在液滴边缘积累并形成“咖啡环效应”（CRE） [31], [32]。

值得注意的是，不同的光谱技术对此类分布不均匀性表现出显著不同的敏感性。基于全内反射原理的衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）主要探测与晶体表面紧密接触的局部薄层信息，对溶质的宏观分布相对不敏感 [33], [34]。相比之下，LIBS 采用高能激光脉冲来烧蚀和激发微目标；因此，不均匀的溶质分布导致等离子体信号剧烈波动 [35], [36]。CRE 导致激光激发点之间的信号变化，降低了光谱稳定性和分析重现性 [37]。

为了减轻 CRE，人们提出了各种调控策略，主要集中在增强内部马兰戈尼流（例如，调节蒸发温度 [38] 或添加表面活性剂 [39]）或工程化超疏水和图案化基底以最小化接触线钉扎（例如，采用超疏水涂层 [40] 或微结构域 [41]）。一些报告考察了生物样品的 CRE 调控。例如，McLane 采用超疏水塑料表面限制液滴蒸发，这将尿液沉积面积减少到原始大小的八分之一并浓缩了蛋白质分析物 [42]。Kao 采用超疏水 SERS 平台来限制尿液液滴的干燥足迹，与亲水基底相比，感应面积减少了 185 倍以浓缩目标代谢物 [43]。

最近的研究探索了结构化基底和互补光谱技术以改进生物流体分析。Keerthi 使用超疏水 PDMS 基底来增强血清 LIBS 测量，并基于元素差异区分口腔癌症患者和健康对照 [44]。Zhao 使用蚀刻硅网基底来减少血清光谱的变异性，并将 LIBS 和拉曼数据与互信息辅助 LSTM 模型结合用于自身免疫性脑炎检测 [45]。这些研究展示了基底优化和互补光谱分析在改进生物医学检测方面的潜力。然而，它们联合用于控制咖啡环效应并进行基于尿液的 LIBS&FTIR 检测 RCC 的研究很少被探索。这具有挑战性，因为尿液的高盐含量和复杂的生化成分可能导致液滴干燥过程中沉积不均匀和光谱重现性差。

在本研究中，我们通过结合微沟槽超疏水基底和 CNN 光谱融合模型，开发了一种使用尿液样品进行 RCC 检测的 LIBS&FTIR 方法，如图 1 所示。该基底是通过在 Si 表面涂覆 PDMS 层、沉积 SiO2NPs，然后通过激光蚀刻形成微沟槽来制备的。PDMS 和 SiO2NPs 涂层增加了表观接触角，而微沟槽有助于将尿液液滴保留在定义区域内。与传统的 Si 基底相比，改性基底减少了干燥过程中的外围溶质积累，并提高了 LIBS 信号的空间均匀性和重复性。来自 RCC 患者和健康对照的尿液样品通过 LIBS 和 FTIR 进行分析。LIBS 提供元素信息，而 FTIR 提供与尿液化学生成相关的分子振动信息。两种光谱通过 CNN 模型的单独分支进行处理，随后提取的特征被融合进行分类。在本工作中，重现性更好的 LIBS 测量结果与 FTIR 的互补分子信息相结合以检测 RCC。

章节片段
实验与材料
研究方案已获华中科技大学同济医学院伦理委员会批准（TJ-IRB20231150），所有诊断结果均通过临床病理确认。本研究共收集了 85 份尿液样品，其中包括 40 份经病理确诊的 RCC 患者样品和 45 份来自体征指标正常的健康对照（HC）的样品。患者和健康对照的纳入标准：患者组包括个体

表面形貌与润湿性表征
通过各种改性阶段的接触角（CA）测量系统地评估了表面润湿性的演变，反映了表面化学和形貌之间的协同作用。
原始和 PDMS 涂层 Si 表面的润湿性。原始 Si 显示出轻微的亲水性，CA 为 85.9°（图 2(b) 和 (f)）。用 PDMS 涂层表面将 CA 提高到 122.1°（图 2(c) 和 (g)）。润湿性的降低与 PDMS 中存在的甲基有关

结论
对于 RCC 检测，本工作整合了 LIBS 和 FTIR 以在元素和分子维度上进行协同检测。然而，尿液蒸发期间普遍存在的 CRE 通常导致 LIBS 信号严重波动和重现性差。为了应对这一挑战，本工作验证了将 SM 基底与 CNN 模型结合用于 RCC 尿液分析的可行性。该方法不仅有效抑制了尿液样品蒸发过程中的 CRE，从而

CRediT 作者贡献声明
陈文静：写作 – 审查和编辑，写作 – 原稿起草，方法论，数据整理，概念化。黄伟华：写作 – 审查和编辑，写作 – 原稿起草，调查。李芳：监督，资金获取。郭连波：监督，资金获取。

竞争利益声明
作者声明，他们没有已知的竞争财务利益或个人关系可能被认为影响了本文中报告的工作。

致谢
本研究得到了国家自然科学基金（编号 12374319 和 62375101）、湖北省科技重大专项（编号 2022AAA008）、湖北省重点研发计划项目（编号 2024BAB107）的财政支持。我们衷心感谢 Haris Sattar 博士对稿件进行的专业语言润色和仔细修订。

陈文静 | 黄伟华 | 李芳 | 郭连波
武汉理工大学光电信息科学与工程学院，湖北光信息与模式识别重点实验室，武汉，中国，430205