结核病（TB）作为全球公共卫生领域的重大挑战，传统检测方法因耗时久、依赖专业实验室等局限，难以满足低资源地区的快速诊断需求。

中国科学技术大学研究团队在《Plasmonics》发表的最新成果中，展示了一款融合石墨烯增强太赫兹超材料与XGBoost机器学习的生物传感器，其通过可视化结构设计与精准性能优化，为结核病检测提供了兼具高灵敏度与智能分析能力的创新方案。

研究内容

图 1 传感器结构示意图

研究团队在图1中展示了传感器的独特设计：由外径5μm、内径4.5μm的环形谐振器与边长16.52μm的方形谐振器组成hybrid结构，其中方形谐振器表面覆盖石墨烯层，环形谐振器则包覆金层以增强等离子体共振。整个结构集成于21μm×21μm的SiO₂衬底上，3.23μm的环形间隙设计显著提升了太赫兹波的耦合效率。

从顶部视图1a可见谐振器的平面布局，3D视角图1b清晰呈现材料堆叠关系，而横截面图图1c则揭示了层间电磁耦合的几何基础。这种“石墨烯-金”异质结构不仅利用石墨烯的高载流子迁移率调控太赫兹响应，还通过金的表面等离子体共振效应，将检测灵敏度提升至1000 GHz/RIU。

图 2 共振频率与折射率测量值之间的相关性

在检测性能方面，图2以线性拟合曲线展示了共振频率与折射率的强相关性（R²=98.825%），当折射率从1.343 RIU增至1.351 RIU时，共振频率呈现规律偏移，验证了传感器对结核病菌引发的生物样本折射率变化的捕捉能力。

图 3 XY平面和XYZ平面上的电场强度可视化

而电场强度云图进一步揭示了共振机制：在1.335 THz时，电场能量集中于环形间隙处（棕色区域），表明此处发生强烈的光-物质相互作用，而1.225 THz和1.528 THz时电场以蓝色为主，显示低能量损耗的透射状态。

性能指标对比显示，该传感器在1.333 THz时FOM（品质因数）达9.434 RIU⁻¹，检测极限（DL）低至0.227，优于多数同类传感器。与其他生物传感器相比，其1000 GHz/RIU的灵敏度在1.343–1.351 RIU范围内表现突出，超越了用于葡萄糖、血红蛋白检测的传感器性能。

此外，研究团队引入XGBoost机器学习算法对传感器参数进行智能优化。散射图与热图显示，当入射角度从0°至80°、石墨烯化学势（GCP）从0.1 eV至0.9 eV变化时，XGBoost模型均实现100%的吸收值预测准确率（R²=1.00）。这种数据驱动的优化方式，不仅自动筛选出环形间隙尺寸、谐振器半径等关键参数的最优组合，还通过并行计算加速了传感器的设计迭代。

图 4 在不同石墨烯化学势（GCP）下，比较实验与理论吸收值的散点图

以图4为例，当GCP从0.1 eV增至0.9 eV时，透射率从98.27%降至38.80%，XGBoost模型准确捕捉到这一非线性变化趋势，为太赫兹生物传感器的实时校准提供了智能化解决方案。

该传感器的创新设计兼具技术突破性与临床实用性：太赫兹波可穿透生物组织而不造成电离损伤，石墨烯-金结构适配低成本纳米加工技术（如化学气相沉积CVD与光刻工艺），而XGBoost的嵌入使其能在资源受限地区通过便携式设备实现“即测即得”。

目前，研究团队已完成传感器的结构优化与机器学习验证，后续将通过临床样本测试进一步验证其对结核分枝杆菌的特异性识别能力。这种“超材料结构可视化+AI智能分析”的模式，为传染病快速诊断开辟了兼具高灵敏度与成本效益的新路径，有望成为全球结核病防控的“数字哨兵”。

原文链接：https://doi.org/10.1007/s11468-025-02833-8