抗生素在畜牧养殖中的过量使用导致食品中残留广泛积累，通过过敏反应、肠道菌群失调和抗生素耐药性的传播对人类健康构成威胁[1], [2]。传统上，液相色谱-串联质谱法和表面增强拉曼散射法凭借其高灵敏度和特异性，被视为抗生素检测的金标准。然而，它们依赖于笨重昂贵的仪器和专业人员，限制了其在现场和实时分析中的应用[3], [4]。替代策略，如免疫分析、电化学传感器和毛细管电泳，通常依赖于锁钥式识别，在分辨复杂基质中多组分、低浓度抗生素混合物时往往力不从心[4], [5], [6]。因此，迫切需要开发一种低成本、耐用的即时检测（POCT）平台，能够在真实样品中敏感且同时筛查多种抗生素残留。
近年来，纤维素和织物基微流体分析器件（如纸基、线基和布基）已成为即时生物分析的变革性平台，得益于其低廉的材料成本、极少的试剂消耗和自驱动毛细管输运[7], [8], [9], [10]。其中，微流体布基分析器件（μCADs）因其较传统纸基系统具有更优越的机械强度和柔韧性而受到越来越多的关注[11], [12]。此外，其由纤维、纱线和编织线程组成的分层结构促进了液体输运和混沌混合，改善了比色检测中的信号均匀性[13], [14]。迄今为止，μCADs的各种制备技术已建立，包括蜡印、光刻和激光扫描[11], [15], [16], [17]。然而，定义这些亲水性通道的疏水性屏障通常化学耐受性有限——这是一个关键缺陷，严重限制了μCADs的实际应用。具体而言，传统技术制备的屏障通常通过蜡等材料的物理沉积或渗透形成，在暴露于有机溶剂或表面活性剂时容易溶解[15]。例如，尽管蜡图案器件具有简单低成本的优势，但在暴露于即时检测抗生素工作流程中常用的有机溶剂和表面活性剂（如异丙醇和十二烷基硫酸钠）时，会出现严重的液体泄漏问题[18], [19], [20]。类似地，通过激光改性或修正笔书写形成的屏障在恶劣溶剂条件下也常常失效，因为疏水性颗粒成分会发生浸出[12], [14]。这种化学敏感性从根本上限制了传统μCADs在现场应用中的实用性，而在这些应用中有机溶剂或强腐蚀性试剂是不可缺少的。尽管Parafilm和聚二甲基硅氧烷等惰性材料已被用于在纸微流体中制备耐溶剂屏障，但将这些方法应用于布基材仍然具有挑战性[21], [22], [23]。与纸张中随机取向的纤维网络不同，编织布具有纱间和纤维间的分层空隙结构，这些结构决定了热塑性聚合物的渗透行为。利用这种独特结构为构建物理互锁的、具有更优异耐用性的屏障提供了有前景的途径[24], [25], [26]。因此，开发具有化学稳定性的μCADs，能够耐受多种有机溶剂和恶劣化学环境，对于其在即时检测场景中的实际应用仍然至关重要。
除器件制备外，开发灵敏且通用的检测策略以在复杂基质中区分多种抗生素物种也代表了另一大挑战。比色检测法因其简单、快速响应和可视化读出能力而成为POCT的诱人选择[27], [28], [29]。然而，基于特定分子识别的单通道比色检测难以区分结构相似的共存抗生素[30], [31]。近年来，纳米酶——具有类酶催化活性的纳米材料——相比天然酶提供了诱人的优势，包括成本低、抗变性能力强和可调节的催化性能[32], [33], [34]。其中，石墨炔（GDY）基纳米材料尤为前景广阔，因为其sp/sp2杂化碳框架和高载流子迁移率提供了丰富的位点来锚定金属中心，从而产生耐用的双位点类过氧化物酶[35], [36], [37]。这类双位点纳米酶展现了增强的活性氧生成能力以及在广泛pH和温度范围内的催化活性，使其成为比色检测阵列应用的理想候选者[38], [39]。通过利用多个纳米酶传感元件的差异化交叉反应响应，基于阵列的比色检测结合模式识别算法可以为单个抗生素生成独特的指纹状谱图，从而实现超越传统锁钥式识别能力的多分析物同时区分[40], [41]。然而，将纳米酶基阵列整合到微流体布平台上进行多重抗生素筛查在很大程度上仍未被探索，特别是对于在纳米酶分散或样品制备过程中需要使用有机溶剂的工作流程而言。
为解决上述挑战，本文提出了一种通过热压法制备Parafilm层压微流体布基分析器件（P-μCADs）的简便且经济有效的策略。选用商业化的Parafilm密封膜作为疏水性屏障。通过优化热压参数（105 °C、6.8 MPa、3分钟），成功制备了具有优异化学稳定性的界限清晰的疏水性屏障。所得亲水性通道的最小有效分辨率约为420 μm，每个器件（5 cm × 5 cm）的估算材料成本低于0.05元人民币，展现出大规模生产的显著潜力。此外，在P-μCADs平台上集成了三通道GDY/血卟啉/Cu纳米酶比色检测阵列，并结合线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）算法[42], [43]。该平台成功区分了四种不同的抗生素，并在真实牛奶样品中实现了抗生素残留的可靠定性筛查，准确率、灵敏度和特异性均达到95.0%。这种简单且经济的制备策略，结合纳米酶检测阵列和机器学习，对于推进资源受限环境中的POCT具有巨大前景，并为食品安全监测应用提供了新范式。
