A Label-free Multiplex Salivary Biosensing Platform for Non- Invasive Inflammatory Profiling
本文介绍了一种快速电分析设备（READ），这是一种便携式、无标记的多重电化学生物传感平台，能够通过同时高精度定量八种唾液生物标志物，并与标准液相色谱-质谱（LC-MS）方法保持高度一致，从而实现对炎症性肠病进行非侵入性的纵向监测。
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与炎症性肠病（IBD）共处，意味着要不断与自身的免疫防御系统进行博弈。对于数百万人来说，这种疾病意味着他们的免疫系统错误地攻击消化道壁，导致疼痛、疲劳以及可能随时间损伤肠道的不可预测的病情反复。为了管理这种疾病，医生需要准确了解炎症的程度，但目前的检测方式往往既困难又具有侵入性。目前的“金标准”涉及将摄像头通过咽喉或直肠插入体内以直接观察组织，这一过程令人不适、价格昂峭，且无法频繁进行。其他方法则依赖血液检测或粪便样本，这些方法采集起来可能很不方便，有时也无法捕捉到肠道内部发生的具体细节。由于疾病变化迅速，患者和医生需要一种能够频繁、简便且无痛地检查炎症的方法，理想情况下，这种方法应能融入日常生活，而非必须前往医院。
德克萨斯大学达拉斯分校的研究团队与一家名为 EnLiSense 的公司合作，开发了一种旨在解决这一问题的全新工具。他们创造了一种便携式设备，仅需一小滴唾液，即可同时测量八种不同的炎症指标。这种方法避开了针头或不适的采样，为在家庭或诊所中追踪病情提供了一种可能。研究人员称该设备为“快速电分析设备”（Rapid Electroanalytical Device，简称 READ），其工作原理是检测当特定蛋白质粘附在表面时，表面的电学性质如何发生变化。该系统并不使用化学染料或复杂的实验室设备，而是依靠生物标记物与传感器结合时产生的自然电信号，从而实现快速且无需标记的读取。
该设备基于一个装有 16 个微型传感器的小型一次性芯片构建而成。每个传感器都涂有一层薄薄的氧化锌，这种材料有助于更有效地捕获生物目标。为了使芯片具有多功能性，研究人员使用了两种不同类型的生物“钩子”来捕捉炎症标记物。一些传感器使用适配体（aptamers），即旨在抓取特定蛋白质的短链 DNA 或 RNA；而另一些则使用抗体，即免疫系统中用于锁定外来入侵者的天然蛋白质。这些“钩子”被附着在芯片上，以针对与炎症性肠病相关的八种特定标记物。这些标记物包括发出一般性炎症信号的蛋白质、显示白细胞正在攻击肠道壁的蛋白质，以及表明特定免疫途径处于活跃状态的几种蛋白质。通过同时测量这八种指标，该设备能够创建一个详细的身体炎症状态图谱，而非仅仅是一个单一的数值。
为了确保设备的正常运行，研究人员首先测试了传感器制备的效果以及它们对不同浓度目标蛋白质的反应。他们确认了生物“钩子”已成功附着在芯片上，并且传感器能够区分标记物的低、中、高水平。当标记物与传感器结合时，会引起表面电阻的可测量偏移，设备可以检测到这种变化并将其转化为浓度读数。该系统表现出高度的一致性，重复测试显示结果差异极小，并且能够准确回收添加到唾液样本中的已知量标记物，证明其可以在人类唾液这种复杂的环境中正常工作。
随后，研究人员使用从患有炎症性肠病及未患该病的人员身上采集的真实人类唾液对设备进行了测试。他们将便携式设备得出的读数与一种被称为液相色谱-质谱联用（LC-MS）的高级复杂实验室机器的结果进行了对比，后者被视为非常精确的参考方法。结果显示，两种方法之间存在高度一致性。对于大多数八种标记物而言，该便携式设备产生的数据与实验室机器的数据非常接近，两者之间的相关性极高。这表明，即使是在处理人类唾液这种杂乱且多变的复杂环境时，这个小型手持设备也能提供与中央实验室复杂设备同样可靠的定量数据。
除了测量水平之外，研究人员还探索了这八种标记物的组合是否能区分患病者与非患病者。他们使用计算机程序来寻找数据中的模式，将这八项测量值视为一个独特的特征签名。分析表明，这些标记物的组合确实包含了足以区分两组人群的信息。计算机模型能够高精度地对样本进行分类，并识别出哪些特定标记物对这种区分最为重要。虽然这部分研究属于探索性研究，且参与者人数较少，但它表明，观察炎症的全貌（而非仅仅是一两个迹象）可能会提供更清晰的疾病视图。
研究结论指出，这种便携式多重检测平台是无需侵入性程序监测炎症的一种可行方式。研究人员强调，尽管该设备在初步测试中表现良好，但它尚未成为可广泛临床使用的诊断工具。参与测试的人群规模较小，且本研究的设计初衷是证明该技术的可行性，而非建立新的医疗标准。然而，能够利用简单的唾液样本，通过一个可以握在手中的设备生成详细的多指标图谱，代表了向前迈出的重要一步。这为未来的大规模研究奠定了基础，这类研究有望将这种非侵入性的频繁监测带给患者，通过更轻松地实时追踪疾病的起伏变化，潜在地改变炎症性肠病的管理方式。
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