本项目旨在研究对肺癌VOCs标志物具有特异性分子识别的一种新型卟啉传感方法并阐明其传感机制。通过研究卟啉、纳米卟啉与肺癌VOCs标志物分子间相互作用的光谱响应,构建对肺癌VOCs快速分子识别的新方法及与卟啉微阵列分子相互作用模型。通过研究卟啉传感微阵列对VOCs 具有分子识别的"化学指纹图谱"信息及该指纹与肺癌VOCs标志物间的呼吸指纹映射关系,获得基于分子水平卟啉传感的"肺癌 VOCs标志物识别谱",阐明对肺癌VOCs标志物分子识别的传感机制。同时分析不同肺癌分型细胞代谢产物的区别,以及动物模型成瘤过程呼气成分的变化,研究VOCs产生机制及影响因素,为阐明肺细胞癌变分子机制奠定基础。在系统解决上述问题的基础上,构建一种基于呼吸指纹的肺癌早期诊断的新型传感微阵列及新方法,可为实现肺癌甚至其它重大疾病的早期诊断提供重要的理论依据。
lung cancer VOCs markers;fingerprint of cell canceration process of VOCs;molecular recognition mechanism;sensing detection;
制备出具有“形状选择性”锌、铁及钴等所需的金属卟啉衍生物敏感材料并进行结构表征,开展了卟啉与衍生物敏感材料纳米化研究,研究了卟啉与肺癌VOCs标志物分子间相互作用的光谱响应特性,设计与制作出卟啉微阵列传感芯片,构建了基于微阵列传感芯片的检测系统,对肺癌VOCs标志物分子识别光谱响应与分子识别对应关系、模式识别方法、卟啉传感器光路优化设计、光学信号采集、背光强度、光谱信号、传输系统及检测信号处理方法进行了研究,获得传感器阵列对目标气体VOCs微量代谢特征及光谱响应机制,对肺癌不同分型细胞无创、多成分动态信息检测光谱响应特性及分子识别作用机制进行了研究,采用代谢组学研究手段,开展了细胞癌变过程VOCs产生机制及影响因素研究及呼吸指纹图谱研究,对检测系统稳定性进行了研究,项目构建了一种基于呼吸指纹的肺癌早期诊断的新型传感检测新方法,在无创检测方面具有重要科学意义。项目部分研究成果被美国物理联合会作为创新性成果专题报道。项目研究在传感器与分析检测领域重要学术期刊《Sensors & Actuators: B》及《Analytical Methods》等发表高水平学术论文19篇,其中SCI检索论文14篇, CSCD核心论文5篇,相关成果多次参加国际学术会议。申请并获权发明专利权8项。培养博士研究生2名、硕士研究生4名。超额完成项目目标任务。