表面增强拉曼散射（SERS）由于其灵敏度高、化学分子指纹信息丰富、对湿度免疫等优点，在通过检测呼出气中挥发性生物标志物的变化来早期诊断疾病方面具有巨大的潜力。然而，呼出气成分复杂、疾病相关生物标志物含量低、气态分子比液态和固态分子扩散得更快，更难捕获。常采用纳米颗粒表面MOF等多孔材料降低气体的扩散速率，富集气体分子。然而，由于MOF的吸附没有针对性，一些非标记物也被MOF吸附固定在热点区域，干扰SERS信号的可靠性和准确性，在复杂环境中检测也存在困难。近日，中科院化学所/天津理工大学王铁团队在该领域取得了进展，相关研究成果以“Hollow Metal Organic Framework Improves the Sensitivity and Anti-Interference of the Detection of Exhaled Volatile Organic Compounds”为题发表在Advanced Functional Materials（DOI: 10.1002/adfm.202202805，作者：Ailin Li、Xuezhi Qiao*、Keyan Liu、Wanqiao Bai、Tie Wang*）。
（图片来源：Adv. Funct. Mater.）
作者分析有两个因素限制了 SERS 在实际检测中的的应用：1）微量目标分子在 SERS 热点中的特异性富集；2) SERS 信号在多干扰环境中的稳定性和重现性。为了准确检测复杂呼出气中的生物标志物并消除其他成分的干扰，作者提出了包裹在具有蛋黄壳结构的金超粒子上的空心ZIF-8作为SERS基底。与实心 ZIF 层类似，空心 ZIF-8 层也富含气体分子，富集的分子与超粒子表面的功能分子发生反应，产生强烈的响应信号。不同的是，中空ZIF层能有效排除未与修饰分子结合的干扰分子，检测限比核壳结构物质的检测限低5倍。随后作者将其制备成面罩传感器，用于实际患者的检测，通过PC-LDA对获得的拉曼光谱进行区分判定，为了排除日常生活的影响，降低假阳性概率。作者连续三天分析了作者在日常生活中不同时间段的拉曼光谱，重点是起床、吃饭、运动和睡觉以及发现在饭后9:00、12:00和18:00结果更容易出现波动。18:00晚餐后被归类为阳性组的概率为70%，说明饮食对检验模型的干扰较大。随后作者使用肉类、奶制品、水果和酒精等4种常见的饮食类型来测试饮食对检测准确性的影响，发现酒精对检测准确性的干扰很大。在早上7:00开始实验，不要饮酒会获得更准确的测试结果。
（图片来源：Adv. Funct. Mater.）
本工作展示了一种高度敏感的策略，通过使用 GSPs@H-ZIF-8 底物选择性地检测肺癌患者呼出气中的醛类生物标志物，同时减少其他气体对拉曼光谱的干扰。与GSPs@ZIF-8相比，中空结构的MOF外壳不会将干扰气体分子限制在SERS热点，避免了检测限降低和干扰分子占据检测位点引起的干扰信号。因此，GSPs@H-ZIF-8底物在复杂环境中对醛分子的检测限比GSPs@ZIF-8低一个数量级以上。然后将基板嵌入呼吸阀中，制成面罩式传感器。佩戴20分钟后，获得拉曼光谱。结果通过PC-LDA对拉曼光谱进行分类确定，该方法的准确率为60%。这项研究的结果表明，该传感器在肺癌疾病的早期检测中具有巨大的潜力。
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