机器学习辅助的Fe-N-C单原子纳米酶快速选平台用于乙胆酶抑制剂
Xin Li1, Shengqi Wu2, Shichao Ding3
1CAS Key Laboratory of Chemistry of Northwestern Plant Resources and Key Laboratory for Natural Medicine of Gansu Province, Lanzhou Institute of Chemical Physics, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China.
Analytical chemistry
|November 11, 2025
概括
这项研究为选乙胆酶抑制剂 (AChEIs) 提供了一个新的平台,使用单原子纳米酶生物传感器和AI. 它提供了一个便携式的,无需仪器的解决方案,用于准确的ACHEI检测.
科学领域:
- 生物材料科学 生物材料科学
- 分析化学 分析化学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 传统的乙胆酶抑制剂 (AChEI) 选方法存在主观错误和仪器依赖性.
- 开发快速,准确和便携式的ACHEI检测方法对于各种应用至关重要.
研究的目的:
- 开发一个新的,集成的平台,用于快速和无仪器的AChEI查.
- 克服传统色度分析和在ACHEI检测中依赖仪器的局限性.
主要方法:
- 集成一个Fe-N-C单原子纳米酶 (SAzyme) 生物传感器与便携式水凝套件和智能分析平台.
- 利用SAzyme类似酶的催化特性将ACHE活动变化转化为色度信号.
- 使用带有机器学习的智能手机应用程序进行信号处理,干扰校正和量化.
主要成果:
- 该平台在检测 AChE 活动方面表现出高稳定性和准确性.
- 成功选了10种化物,识别了柏柏林化物作为一个强大的ACHEI,IC50为4.61μM.
- 综合系统为AChEI查提供了一个便携式,精确且无仪器的解决方案.
结论:
- 开发的三单元综合系统通过协同创新克服了传统的限制.
- 该平台可实现高效可靠的ACHEI选,特别是在资源有限的环境中.
- 该研究强调了纳米酶生物传感器和AI在开发先进诊断工具方面的潜力.
