超灵敏石墨烯嗅觉系统：实现幽门螺杆菌免标记检测

幽门螺杆菌（HP）是一种螺旋形的微需氧菌，定植于胃粘膜，会引发一系列炎症反应，可导致消化不良、慢性萎缩性胃炎、十二指肠溃疡，甚至可能导致癌症^[1]。在全球范围内，近50%的人口感染了HP^[2]。HP感染已被世界卫生组织（WHO）确定为慢性活动性胃炎、消化性溃疡、胃黏膜相关淋巴组织（MALT）淋巴瘤和胃癌的主要致病因素^[3]。据报道，感染者患胃癌的风险是未感染者的3-20倍^[3a，4]。2021年12月21日，美国卫生与公众服务部（HHS）发布了第15份致癌报告，将HP列为明确致癌物。

近日，杭州汇馨传感技术有限公司与浙江大学化学系邬建敏教授团队、浙江大学医学院附属第二医院、浙江大学医学院附属邵逸夫医院联合研发出石墨烯嗅觉传感器及超灵敏石墨烯嗅觉系统，实现HP免标记、快速、精准、非侵入式检测。这项研究成果发表在《ADVANCED SCIENCE》。未来，这项呼气诊断技术还可以扩展到其他疾病诊断，例如呼吸道炎症、慢阻肺（COPD）、肺癌等。

研究背景

目前临床上，HP检测方法包括侵入式和非侵入式。侵入式方法包括内窥镜检查、组织学检查、快速尿素酶测试、微生物培养。非侵入式方法包括尿素呼气试验（UBT）、血液抗体试验（BAT）、粪便抗原试验（SAT）。在临床实践中使用的各种检测方法中，UBT方法因其非侵入式和高灵敏度而最常用。然而，这种方法通常需要大型设备，如质谱（MS）、气相色谱-质谱（GC-MS）、光学分析仪等，导致操作复杂，成本增加。此外，UBT需要摄入¹³C或¹⁴C标记的尿素，这可能对人体健康有害，并且测试过程耗时。因此，理想的HP非侵入式诊断方法：使用简单设备实现免标记呼气（EB）检测。

目前，使用简单设备进行EB检测的主要技术包括微型气相色谱、化学电阻式气体传感器、比色传感器等。气相色谱价格偏高，比色传感器对复杂气体的识别能力不足 ，化学电阻传感器因其结构坚固和简单而最有前景。目前，相当一部分化学电阻式气体传感器使用半导体金属氧化物（MOS）作为敏感材料。然而，MOS传感器工作时需要加热，从而导致高功耗。此外，MOS传感器的灵敏度也不足以检测EB样品中ppb浓度的痕量气体。

研究团队攻克了二维复合纳米材料技术、嗅觉芯片技术、气味指纹数据库和AI算法，成功开发了石墨烯嗅觉传感器，并在此基础之上开发了超灵敏石墨烯嗅觉系统。

石墨烯嗅觉传感器

研究团队通过石墨烯材料进行高分子聚电解质阳离子插层，再通过表面金属元素修饰的方式得到了高灵敏、低噪音的气敏材料，并在此基础上构建了石墨烯嗅觉传感器，如图1所示。石墨烯嗅觉传感器可在常温下检测ppb浓度的痕量有机气体和无机气体，实现超低功耗及超灵敏检测。

图1 石墨烯嗅觉传感器

石墨烯嗅觉传感器的气体响应性能如图2所示。在丙酮、异戊二烯、NO和NH₃的测试中，传感器表现了优异的气敏性能。rGO-PDDA-Co/Fe位点对NO和NH₃的检测下限可以分别达到低至6和16 ppb （3δ/S），且对HP患者中潜在的呼气组分的 LOD（检出限） 达到HP呼气检测所需最低浓度。以传感器的响应值和相应恢复t₅₀作为特征值，通过降维分析可以有效地将丙酮、异戊二烯、NO、NH₃四种典型特征气体划分到四个象限中。此外，除图2中所示的不同气体的检测性能，阵列传感器对 CO、NO₂、H₂S也具有高灵敏响应特征，在1 ppm 浓度下 的响应值（Re%） 可以达到 10% 以上。

图2 传感阵列对不同气体的响应图。图中，a、b分别为从气敏材料和气体种类维度绘制的雷达图，c、d分别为阵列对不同浓度NO和异戊二烯的响应曲线，e阵列对10 ppm异戊二烯的响应可重复性测试，f、g分别为阵列对NO异戊二烯的响应值拟合曲线，h为阵列对1 ppm NO的响应动力学曲线（图示为t₅₀所在位置），i为阵列对1 ppm NO的t₅₀对比，j为阵列对四种典型气体的PCA分类结果。

超灵敏石墨烯嗅觉系统

研究团队基于石墨烯嗅觉传感器开发了超灵敏石墨烯嗅觉系统，如图3所示。该系列嗅觉系统包括气体预处理、气体检测、气路清洗、控制分析软件等核心模块，石墨烯嗅觉传感器作为气体检测模块的核心器件。

图3 超灵敏石墨烯嗅觉系统

研究团队收集了225例临床呼气样本，包括 138 个来自健康个体的样本和 87 个来自使用 UBT 诊断的 HP 阳性患者的样本，通过超灵敏石墨烯嗅觉系统对EB样本进行测试分析（图4）。

采用Lasso模型按照2:1划分训练集和验证集，结果显示，训练集和验证集的ROC曲线下面积分别为0.992和0.988，训练集的敏感性和特异性分别为93.1%和97.4%，验证集的敏感性和特异性分别为91.4%和92.4%。总体而言，超灵敏石墨烯嗅觉系统在HP诊断的训练集和验证集中分别达到了92%和91%的准确率。

此外，研究团队使用 33 例 EB 样本（18例健康个体和15例HP阳性患者）作为外部测试组来验证 Lasso 回归模型的准确性。数据显示，该模型具有良好的健康组和HP感染组的区分能力，诊断敏感性和特异性分别为86.7%和88.9%。以0.436作为患病分类阈值时，总体诊断准确率为 88%，AUC 值为 0.972。以上这些结果表明，所构建的超灵敏石墨烯嗅觉系统在HP感染的免标记筛查中具有重大潜力。

图4 Lasso回归模型下的分类结果。a、b、c分别为均值归一化a、加和归一化b和极差归一化c后的分类混淆矩阵。d~i分别为225例呼气样本采用Lasso模型分析的分类得分值和ROC曲线：训练集d、g，验证集e、h，外部测试集f、i。

展望

超灵敏石墨烯嗅觉系统在HP免标记诊断方面具有巨大潜力，并可能成为非侵入式疾病筛查和诊断的新工具。凭借其快速精准检测、高性价比、高依从性等优势，未来可广泛应用于基层医疗卫生机构。随着二代阵列石墨烯嗅觉传感器的推出，嗅觉系统将更加小型化，使得居家自检成为可能。

A Prototype of Graphene E-Nose for Exhaled Breath Detection and Label-Free Diagnosis of Helicobacter Pylori Infection

本文献链接：https://doi.org/10.1002/advs.202401695

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