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加州理工學院高偉課題組 Adv. Mater.：QuantumDock自動化計算框架指導基于分子印跡聚合物的可穿戴生物傳感器構筑

2023-05-13 來源：高分子科技

可穿戴汗液傳感器有望徹底改變精準醫療，因為它們可以非侵入性地收集與個人健康狀況密切相關的分子信息。然而，大多數臨床相關的生物標志物無法通過現有的可穿戴生物傳感方法實現原位、連續檢測。分子印跡聚合物 (MIP) 作為一種被稱為“塑料抗體”的聚合物成為了應對這一挑戰有前途的候選者，但由于其復雜的設計和優化過程會產生可變的選擇性，因此尚未得到廣泛使用。

近日，加州理工學院高偉教授課題組介紹了一種稱之為QuantumDock的自動化計算框架（圖1），用于指導基于分子印跡聚合物的通用型可穿戴生物傳感設備開發。QuantumDock 利用密度泛函理論來評估單體與目標/干擾分子之間的分子相互作用進而優化其選擇性，而基于MIP的傳感器選擇性也是制約其向可穿戴發展的根本限制因素。采用分子對接（molecular docking）方法來選擇并確定后續 MIP 合成的最佳單體和交聯劑。此方法從根本上實現了通過理論指導最優化基于分子印跡聚合物傳感器的合成，進而避免了以往繁瑣實驗過程優化帶來的誤差，并且大大降低了優化過程中的成本問題。此工作中以人體必需氨基酸-苯丙氨酸為例，使用溶液合成的 MIP 納米粒子結合紫外-可見光譜對 QuantumDock 進行了成功的實驗驗證。此外，也設計了一種基于 QuantumDock 優化的激光刻蝕石墨烯可穿戴設備，可以在靜止時執行自主汗液刺激、采樣、傳感和校準。此工作首次展示了可穿戴式非侵入性苯丙氨酸監測在人類受試者中的個性化醫療應用。

圖1. QuantumDock自動化計算框架指導基于分子印跡聚合物的可穿戴生物傳感器構筑

圖2. 基于 QuantumDock 的分子印跡聚合物優化并實現苯丙氨酸選擇性識別

作者從苯丙氨酸分子選擇性識別出發，先后通過分子數據庫生成-上百中分子對接可能性-氫鍵對接方式-最終指導基態連接方式，實現最優化單體、交聯劑、單體與模板分子比例、合成溶劑等參數的自動化優化。

圖3. 使用熱力學溶液方法合成的納米粒子對 QuantumDock 優化的 Phe MIP 進行實驗驗證

作者首先通過熱力學溶液相合成MIP納米顆粒的方法對QuantumDock計算結果進行了實驗驗證，結果表明，使用不同單體、不同交聯劑合成的分子印跡聚合物粒子展現出了與 QuantumDock計算結果完美吻合的選擇性以及靈敏度（圖3）。

圖4. 基于激光切割石墨烯的電化學苯丙氨酸傳感器表征

接著，為了實現無創、可穿戴汗液分析，作者使用QuantumDock指導能夠電化學原位聚合的單體選擇，通過將最優的分子印跡聚合物原位電化學聚合于激光刻蝕得到的石墨烯表面，最終實現了苯丙氨酸的電化學識別。為了實現復雜汗液中苯丙氨酸的選擇性識別，作者通過在傳感器貼片表面巧妙的構筑pH、Na⁺、Temperature傳感器，實現了苯丙氨酸傳感器的原位矯正（圖4）。

圖5. 全集成可穿戴柔性 MIP 基苯丙氨酸傳感器的設計以及人體汗液中苯丙氨酸評估

最終，為了實現汗液中苯丙氨酸原位、連續、快速識別，設計了汗液按需刺激分泌系統、汗液收集微流道系統、全集成小型化數據采集及接收系統、汗液傳感器分析系統，并將以上單元通過工程學設計，構筑了可穿戴的微型化汗液中苯丙氨酸分析設備的廉價構筑，并且實現了人體汗液中苯丙氨酸的原位監測（圖5）。

該工作以“A Computationally Assisted Approach for Designing Wearable Biosensors toward Non-invasive Personalized Molecular Analysis”為題發表于Advanced Materials上，加州理工學院博士研究生Daniel Mukasa和加州理工學院博士后研究員Minqiang Wang為本文共同第一作者，其余作者包括加州理工學院博士研究生Jihong Min, Yiran Yang, Samuel A. Solomon, Hong Han, 以及博士后研究員Cui Ye。加州理工學院Wei Gao教授為唯一通訊作者。

原文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/adma.202212161

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（責任編輯：xu）

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