AI驱动的两步增强SERS平台：实现生物体液中毒素分子的快速超灵敏检测

研究背景 

生物体液中毒性分子的快速检测在临床急救、法医鉴定和食品安全中至关重要。传统方法如液相色谱质谱（LCMS）和气相色谱质谱（GCMS）虽然灵敏度高，但存在样品前处理复杂、耗时长、设备昂贵等局限，且难以实现多毒素、多基质的同时检测。

表面增强拉曼光谱（SERS）因其高灵敏度、无需复杂前处理和非破坏性等优势，成为一种极具潜力的替代技术。然而，传统的金银纳米颗粒基底存在重现性差、信号不稳定、易受基质干扰等问题，限制了其在实际应用中的可靠性。

为了应对这些挑战，本研究开发了一个创新的两步增强型 SERS 平台。通过补充微量硼氢化钠以确保完全还原并添加钙离子（Ca²⁺）完成两步增强，平台促进“热点”的形成，从而放大SERS信号。该平台在检测有毒物质方面实现了高灵敏度、稳定性和可重复性。确保基材性能的一致性。开发的平台可以快速识别各种生物体液中的处方药、农药和食品添加剂，包括血液、尿液和母乳。本研究建立了一种稳健、灵敏且可重复的毒理学分析方法，为快速现场中毒诊断、法医调查和食品安全监测铺平了道路。未来的工作将侧重于扩展毒素数据库，进一步优化超微量毒素的检测灵敏度，并将该平台集成到常规临床工作流程中。

研究原理 

本研究提出了一种两步增强策略构建Ag@BOCPs基底：

1. 第一步增强：通过优化NaBH₄还原Ag⁺形成银纳米颗粒（Ag@BONPs），避免使用保护剂，初步提升SERS信号和稳定性。 

2. 第二步增强：引入Ca²⁺诱导纳米颗粒可控聚集，形成“热点”（hot spots），显著增强局域表面等离子共振（LSPR）效应，进一步提升信号强度和重现性。

此外，研究还结合了机器学习算法（如UMAP降维和SVM分类）对SERS光谱进行自动识别与分类，实现对多种毒素的高通量、智能化分析。

研究结果

1 基底表征与增强机制验证 

通过TEM、FDTD模拟和Zeta电位分析，验证了Ca²⁺诱导的颗粒聚集和热点形成（图1C、D）。FDTD模拟显示，Ca²⁺处理后间隙电场强度提升3倍以上，显著增强SERS信号。

图1. 材料表征及稳定性评估

2 药物检测 

研究团队成功检测了氯氮平、异烟肼、卡马西平等药物，最低检测浓度远低于中毒阈值（如异烟肼可达20 μg/mL）。UMAP聚类显示三类药物光谱明显分离（图2K）。

图2 基于SERS的药品检测

3 食品添加剂检测 

检测了脱氢乙酸钠、过氧化苯甲酰、CTAB等添加剂，均表现出高灵敏度和特异性。CTAB的检测限低至3.6 μg/mL，远低于成人最小中毒剂量。

图3 基于SERS的食品添加剂检测和AI分类

4 农药检测 

对溴敌隆、噻苯达唑、福美双等农药进行检测，噻苯达唑的检测限低至10 ng/mL，符合WHO饮用水指导值。UMAP分析显示五类农药光谱聚类清晰（图4L）。

图4 基于SERS的农药残留检测和AI分类

5 临床样本验证 

在真实患者血液、尿液和母乳样本中成功检测出氰戊菊酯、福美双、异烟肼等毒素，重现性高（RSD < 5%），SVM分类准确率达94%（图5Q）。

图5 基于SERS的实际样本检测和AI分类

效果及展望

这项AI辅助的两步增强SERS平台展现出卓越的检测性能，具备高灵敏度（检测限低至ng/mL级）、高重现性（RSD < 5%）和多基质兼容性（血液、尿液、母乳等），能够实现对药物、食品添加剂、农药等多类毒素的快速识别与定量分析，结合机器学习算法（如UMAP与SVM）更实现了94%的高精度自动分类；该技术不仅有望在临床毒理学、法医学和食品安全领域实现实时、现场化检测，推动精准毒理诊断和智能监管体系的建立，还可通过进一步扩展毒素数据库、优化便携设备集成与超痕量检测极限，逐步应用于环境监测、个性化医疗乃至公共卫生突发事件响应中，成为下一代智能分析平台的核心技术。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.bios.2025.117868