中国药科韩进松&李飞等人Anal. Chem.：机器学习辅助纳米酶/生物酶双耦合快速检测淀粉样蛋白！

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研究内容

基于阵列的传感方法在同时检测多种淀粉样蛋白生物标志物方面具有显著优势，因此在诊断早期阿尔茨海默病方面具有巨大潜力。然而，检测低浓度的淀粉样蛋白仍然极具挑战性。

中国药科大学韩进松教授、李飞副研究员和卡罗琳斯卡医学院Hui Huang博士开发了一种基于纳米酶（Au NPs）和生物酶（辣根过氧化物酶）双重耦合的荧光传感器阵列，检测淀粉样蛋白。各种ss-DNA与纳米酶结合，用于调节酶活性和识别淀粉样蛋白。通过机器学习算法从筛选模型生成简化的传感器阵列，并通过两步酶反应实现信号放大。该传感系统可以100%准确地辨别200 nM下的聚集物种和聚集动力学。此外，AD模型小鼠和健康小鼠通过传感器阵列以100%的准确度进行区分，为诊断AD提供了强大的传感平台。相关工作以“Machine Learning-Assisted Nanoenzyme/Bioenzyme Dual-Coupled Array for Rapid Detection of Amyloids”为题发表在国际著名期刊Analytical Chemistry上。

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研究要点

要点1. 作者利用纳米酶和生物酶的信号放大效应来构建荧光阵列传感器，用于aβ40和aβ42肽的高灵敏度鉴定。该传感系统经历纳米酶和生物酶的两步耦合，以通过酶活性的变化将分析物和传感元件（Au NP−DNA）之间的微弱信号差异转化为放大的底物荧光信号变化。

要点2. 该策略通过非共价相互作用将ss DNA（一种GOx样Au NP的抑制剂）吸附到Au NP的表面，并导致低催化活性Au NP-DNA复合物。加入分析物后，根据Au NP-DNA复合物和Aβ肽之间的相互作用，催化活性将增加或减少，导致D-葡萄糖产生不同的过氧化物（H2O2）。H2O2在HRP存在下氧化Amplex红，产生荧光变化，用于建立多个Aβ肽的指纹。

要点3. 关于使用结合纳米酶和生物酶进行信号放大的荧光阵列传感器识别Aβ淀粉样蛋白的报道很少。将该策略和优化与机器学习算法相结合，混合纳米/生物催化剂传感器阵列在识别200 nM下的各种Aβ聚集体方面实现了100%的准确性。

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研究图文

图1. 双酶偶联信号放大策略构建用于检测低浓度淀粉样蛋白的荧光阵列传感器。

图2. ss-DNA的差异。

图3. 过滤掉不重要的功能。

图4. 纳米酶/生物酶阵列检测Aβ聚集体。

图5. 测试结果分类的可视化。

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文献详情

Machine Learning-Assisted Nanoenzyme/Bioenzyme Dual-Coupled Array for Rapid Detection of Amyloids

Yu Xu, Cheng Qian, Yang Yu, Shijie Yang, Fangfang Shi, Lian Xu, Xu Gao, Yuhang Liu, Hui Huang,* Callum Stewart, Fei Li,* Jinsong Han*

Anal. Chem.

DOI: 10.1021/acs.analchem.2c04244