表面增强的拉曼散射与人工智能相结合的应用,用于在固体瘤中使用的化疗剂的多重检测
Biqing Chen1, Jiayin Gao1, Haizhu Sun1
1The Second Affiliated Hospital of Harbin Medical University, Harbin Medical University, Harbin, Heilongjiang, 150081, People's Republic of China.
Analytical and bioanalytical chemistry
|December 1, 2025
概括
这项研究介绍了一个人工智能驱动的SERS平台,使用Fe3O4@PEG纳米粒子进行超敏感的,多重检测,实时检测六种化疗药物. 该技术实现了高精度,有望改善癌症治疗监测.
科学领域:
- 纳米技术纳米技术
- 分析化学 分析化学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 化疗对于治疗固体和妇科癌症至关重要,但缺乏实时药物监测技术.
- 目前的方法在敏感度,速度和多重复合方面扎,以检测多种药物.
研究的目的:
- 开发一个超灵敏,快速和多重的SERS平台,用于实时监测六种关键化疗药物.
- 整合人工智能,以加强数据分析和药物定量.
主要方法:
- 合成的碳素聚乙烯甘醇 (PEG) 改性磁铁 (Fe3O4@PEG) 纳米粒子.
- 利用共聚焦拉曼成像和SERS进行光谱采集.
- 采用卷积神经网络 (CNN) 来进行人工智能驱动的光谱分析,分类和量化.
- 作为标准化的内部标准,纳入的化甲醇 (CD3OD).
主要成果:
- 在血清中达到6种药物的10−7-10−8 mg/mL检测极限.
- 在多重药物混合物中证明了>95%的分类准确性.
- 在治疗范围内的定量回归获得R2 ≥0.98.
- 展示了强大的反矩阵干扰能力.
结论:
- AI-SERS平台使化学疗法药物的敏感,多重检测成为可能.
- 这项技术在药理动力学监测和个性化化疗优化方面具有重大潜力.
- 为改善癌症治疗结果提供了一个有前途的工具.
