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近日，生命學院的耿利娜副教授與其所在的羅愛芹教授團隊和鄧玉林教授團隊，分別聯合材料學院鐘海政教授團隊，化工與環境學院李歡軍副教授等團隊，在基于微納米技術構建未知及模糊對象的醫學診斷和生物檢測技術方面取得一系列進展，自2022年以來，在一區TOP期刊《Biosensors & Bioelectronics》和《Sensors and Actuators B: Chemical》上連續發表或被接收文章共三篇，在二區刊物《Journal of Chromatography A》發表文章一篇。耿利娜副教授收到《Biosensors & Bioelectronics》成為編輯或審查委員會成員的邀請，以及《Biosensors & Bioelectronics》和《Journal of Chromatography A》等期刊的約稿。

隨著臨床診斷和生命科學等領域的不斷發展，檢測和分析對象不僅僅局限于已知目標，對臨床及生物樣品的分析技術提出了更高的要求。醫學和生物檢測對象往往存在巨大的復雜性，面對未知的以及尚未掌握其完整信息的生物對象，在憑借現有知識條件深入剖析獲取目標對象全部信息之前，仍然能夠實現未知及模糊目標的快速識別與檢測具有重要意義，但目前尚未見明確報道。

癌細胞來源的外泌體被認為是非侵襲性癌癥診斷的潛在生物標志物之一，然而，不同腫瘤來源外泌體的表面性質尚不完全清楚，類似外泌體這樣的復雜而性質不明的靶點限制了目前廣泛應用的免疫等檢測技術的使用。本課題組借鑒人工智能思路，提出了利用分子印跡技術中的化學自組裝特性，在聚合體系中使用待檢測的目標未知對象進行 “訓練”，借助分子間作用力自組裝搭建三維高選擇高親和性生物識別孔穴，將模板洗脫后，印跡孔穴即可用于未知或模糊目標的識別、分離或檢測。不同于人工智能使用數據自主訓練提取信息完成模型構建，本課題組建立了一種采用實物進行“自主訓練”制備新型人工智能材料的方法。并在此基礎上，分別利用適配體介導的聚集發光材料技術和適配體/石墨烯能量轉移共振技術，建立了兩種“Turn-on”型熒光傳感檢測新技術。外泌體檢測靈敏度優于目前已文獻報道的方法，該方法也初步實現了臨床腫瘤患者血樣和健康人血樣的區分。同時，所建立的基于人工“定制”高選擇性識別材料的方法，可通過簡單地變換“訓練”用模板，進而應用于其他未知目標的檢測，具有普遍適用性。本課題組所建立的方法不僅擴充了分子印跡技術的應用領域，更重要的是提出了一種新型高選擇性未知對象識別技術手段，方法簡便高效，填補了相關技術空白，該方法同時在申請相關專利。（https://doi.org/10.1016/j.snb.2021.131182）（https://doi.org/10.1016/j.bios.2022.114112）。

近些年來，針對新發和突發傳染病爆發，未知、部分未知以及不斷突變病原體的快速檢測是及時發現和有效控制傳染病疫情的關鍵之一，課題組利用微流控芯片的高效和集成化優勢，并借助計算機流體動力學模擬仿真，實現了微生物細胞全蛋白微流控芯片多維高通量高分辨電泳分離。進一步分別利用了基于尺度不變特征變換算法的圖像特征提取，全局信息熵和支持向量機等圖像分析技術解析精細電泳分離指紋圖譜，實現了混合樣品中未知微生物的鑒別和半定量分析。（https://doi.org/10.1016/j.chroma.2021.462797）

柔性可穿戴智能化健康監測裝置離不開生物傳感器技術的發展。光電化學（PEC）傳感器具有成本低、儀器簡單、易于小型化和高靈敏度的優勢。有機/無機雜化和無機鈣鈦礦新型納米材料因其具有載流子遷移率高、直接帶隙結構、光電轉換效率高等優異的光電性能，在多個領域備受關注。本課題組采用二氧化鈦反蛋白石／鈣鈦礦量子點異質結，同時包裹高選擇性分子印跡聚合物層的策略，不僅建立了能夠應用于水溶液樣品檢測的鈣鈦礦生物傳感器，而且實現了血樣中膽固醇的高選擇性檢測（https://doi.org/10.1016/j.bios.2022.114112） （https://authors.elsevier.com/tracking/article/details.do?aid=132121&jid=SNB&surname=Lina）。在此工作基礎上，本團隊將進一步開展汗液中未知目標的檢測，以建立新型可穿戴智能健康監控裝置。