可视化传感阵列的构建及其在肺癌筛查中的研究

发布时间：2020-11-04 09:46

　　 据世界卫生组织调查显示:大规模肺癌筛查是有效降低肺癌死亡率的途径之一。在众多的筛查技术中,基于呼气检测的比色传感阵列以其快速、准确、廉价、便携、可视化等优点,被认为是一种较理想的非侵入性肺癌筛查方法。但大多数比色传感阵列不能识别呼气混合物中的单一成分,且存在选择性差,灵敏度低,检测下限无法满足呼气中痕量化合物的传感要求等不足,大大限制了比色传感阵列在肺癌筛查中的应用。因此,通过探究传感阵列与分析物间的相互作用,分析影响阵列灵敏度和选择性的因素,以此指导敏感材料的设计和制备,构建性能优异的比色传感阵列,对肺癌的大规模筛查具有重要的临床意义。考虑到之前阵列的局限性,本文以(i)特异响应结合交叉响应,(ii)多种纳米材料改性敏感染料或基材为指导思路,构建了多种比色传感体系或阵列,全面提升比色传感阵列在挥发性有机化合物(VOCs)识别及肺癌呼气检测中的灵敏度、选择性和准确率,预期获得更低的检测限。利用主成分分析和相关分析重点研究各阵列与分析物间可能的相互作用和影响因素,为新型比色传感阵列的设计提供理论参考。此外,利用模式识别算法和交叉验证模型,深入研究各阵列对特定VOCs及实际呼气样本的识别性能,并通过统计分析方法,考察特异响应模式与纳米材料功能改性对单纯染料阵列识别性能的提升幅度。综合论证比色传感阵列基于呼气VOCs分子特征的响应用于肺癌特征识别和表征的可行性。具体的研究结果分为五个部分:(1)基于醛基与Ag~+的氧化还原反应,以碱性环境降低反应活化能,利用敏感染料指示pH变化,设计了醛类的特异传感体系。模式识别研究结果表明,该体系对醛类的识别特异性和准确率分别大于92.9%和93.3%。同时对乙醛获得较宽的线性范围(0.391~7.82 mM/L)和较低的检测限(1.002 mM/L)。Pearson相关模型研究表明,该体系与醛类间氧化还原反应的决速步为OH~-攻击正电性的羰基碳,羰基碳的正电性差异决定了该体系对不同醛的响应差异。(2)基于Br?nsted酸碱作用和离子相互作用,利用柠檬酸包裹的金纳米颗粒,氧化石墨烯单层,和二氧化硅水凝胶对化学响应型染料和阵列基材进行功能改性,设计胺类传感阵列。该阵列对8种常见胺类的识别特异性和准确率分别大于95.8%和92.6%,对三甲胺获得了较宽的线性范围(5 ppb~50 ppm)和极低的检测限(1.3 ppb)。七次平行实验的相对标准偏差小于5%,表明该阵列重现性较好。主成分分析和Pearson相关模型研究表明,敏感材料与各种胺的不同强度Br?nsted酸碱作用决定了阵列对各种胺类的响应差异。功能纳米材料的引入,显著增强了阵列对分析物的识别能力。(3)交叉响应敏感材料是阵列传感方法不可或缺的组成部分。我们以多种化学响应型染料构建了多种相互作用并存的比色传感阵列,实现了对20种肺癌相关VOCs的识别。统计分析结果表明,该阵列对20种VOCs的识别特异性和准确率分别大于89.5%和85%,且具有良好的稳定性和重现性。制备了一批具备广泛交叉响应活性的敏感材料,用于复合阵列的构建。(4)构建了特异响应与交叉响应相结合的纳米改性染料复合阵列,对20种呼气VOCs的识别特异性和准确率分别大于94.7%和95%,灵敏度接近100%。在树图中,20种VOCs规律地聚类成五个化学大类,即芳烃类,醇类,烷烃类,醛类,烯烃类。线性判别分析(LDA)也获得了与层序聚类分析(HCA)高度一致的结果。三维判别因子就能识别所有20种VOCs,其总方差信息量仅为60.7%。PCA结果显示,需要22维的主成分才能涵盖95%的总方差信息,即该阵列的活性空间具备高度的离散性。上述结果表明,相较于单独的染料阵列,纳米改性染料复合阵列具有更强的物理/化学作用力,在可视化响应,识别灵敏度,特异性和准确率上的提升率分别为29.7%,64.7%,2.2%和5.3%。(5)基于纳米改性染料复合阵列,对不同肺癌亚型或分期的呼气样本进行了筛查研究。结果表明:仅依赖分子水平的预测因子,阵列对所有肺癌亚型和健康对照组的识别准确率均大于95%;对鳞癌vs.腺癌,小细胞癌vs.非小细胞癌的识别准确率分别为84.2%和81.8%;而对III期和IV期肺癌的识别准确率则低至54.2%。Pearson相关模型研究表明:性别,年龄等临床因子与肺癌组织学特征和分期具有显著的相关性(p0.05)。并入临床因子后的VOCs分子特征预测模型对肺癌分期的识别准确率提高了12.5%,即临床变量和分子水平预测因子相结合的方法具备更高的预测准确性。上述结果表明:比色传感阵列对呼气VOCs的综合响应可用于肺癌特征的识别和表征。
【学位单位】：重庆大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2018
【中图分类】：R734.2
【部分图文】：

图 1.1 肺癌呼气检测的理论基础[4]。Figure 1.1 Hypothetical basis of the breath test for lung cancer[4].和其他肿瘤一样，肺癌的生长也伴随着基因的变化和/或蛋白质的改变[31,32]。异变基因的表达会产生特定的 VOCs 构成，并通过体液排出[33]。而外源的 VOCs(烟草燃烧产生的异戊二烯，苯，甲苯等)则具有较高的反应活性，并引起 DNA，蛋白质和不饱和脂肪酸的过氧化损伤。如果该过程的负面影响经数年累积，就将

图 1.2 选择性传感方法与交叉响应传感方法的示意图[11]。Figure 1.2 Schematic illustration of the selective sensing approach vs. the cross-reactive sensingapproach[11].1.4.2 肺癌 VOCs 的交叉响应传感器相对于选择性传感方法，一种新兴的策略就是交叉响应传感器阵列[11]。该方法基于仿生设计的原理，采用由广谱交叉响应传感器组成的阵列，联合模式识别算法进行检测[11]。与选择性传感方法相比，此类传感器阵列将由多个广谱交叉响应传感器生成一个独特的指纹图谱。这极大地扩宽了化合物的检测种类，对于每种分析物都有一个特定的敏感模型，以提高其成分识别率，同时也使得复杂多成分混合物中的单一成分的分析更容易完成[49]。模式识别算法的使用可以获得分析物的种类，以及性质和浓度等信息(见图 1.2，下半部分)。尽管这样的传感阵列大多数是定量或半定量的，但因其检测结果可在数分钟内获得，因此这种方法对于肺癌的大规模筛查是比较理想的方法[11,50]。常见的交叉响应传感器主要包括基于纳米材料的电阻抗传感器，石英晶体微天平，表面声波传感器以及可视化传感器

图 1.3 分子间作用力的半定量能级范围[61]。 The range of intermolecular interactions on a semi-quantitative ene系统就是一个灵敏的传感器阵列，能够区分多种挥发到确认[62]，大约覆盖了 109ppm 量级的范围。图 1.4 展分析物(如仅含有一个甲基的分析物)的检测限。嗅觉系高 100 万倍，而对甲胺的响应比甲醇则强 10 万倍，总响应强度跨越了 107ppm 量级的范围。对于这些尺寸相氢键，及空间位阻作用并不能很好地解释如此巨大的嗅觉感受器中很大一部分是金属蛋白质，其中的金属离is 碱(如硫醇，胺类，磷化氢类，羧酸类等)的配位作用觉受体形成强的离子键合。实际上，Matsunami 及其同了铜离子在至少一种老鼠嗅觉感受器中起着重要作用入较强相互作用所带来的优点是明显提高传感器的内学特异性。因此，在原有交叉响应的基础上，应尽可
【参考文献】

相关博士学位论文 前1条

1 胡燕婕;肺癌呼气特征性VOCs的筛选及诊断价值研究[D];浙江大学;2010年

本文编号：2869937