基于微流控技术的表面增强拉曼在医疗领域的应用
（文章来源：医疗科技网）
表面增强拉曼光谱（surface-enhanced raman spectroscopy， sers）是指当一些分子被吸附到某些粗糙的金属表面上时，由于样品表面或近表面的电磁场的增强导致吸附分子的拉曼散射信号比普通拉曼散射(nrs) 信号大大增强的现象，现已被证明是一种快捷高效的光谱学检测方法。sers具有较高的检测灵敏度，极易适用于弱信号样品的检测，但在实际应用中，sers技术的重复性和检测限一直难以两全。因此，sers技术的重复性与灵敏度一直是科学研究的重点。
近日，由西安电子科技大学生命科学技术学院的胡波课题组提出了一种基于软管微流控的动态流体sers平台，有效解决了目前sers检测中存在的问题，并将其成功应用于乳腺癌细胞的检测与分类，该平台有望成为液体环境中无标记细胞检测的强大工具，并且在细胞学研究、临床诊断和食品安全等方面具有广阔的应用前景。
传统的测试方法与微流控技术的优劣势对比：传统的sers测量方法有两种：静态固相及静态液相两种方法。静态固相sers检测由于分析物与纳米颗粒在基底上难以实现均匀混合分布，往往在同一次检测中难以获得强度均一的光谱信号。而静态液相虽然可以在一定程度上解决分析物与纳米颗粒在空间尺度上的均匀分散问题，但是由于液体处于静止状态，存在混合时间不确定、不规则散射、局部加热和光离解等问题，因此很难保证光谱重现性。此外，这两种方法还都需要预混合、干燥等预处理步骤，以及混合时间长等缺点。
微流控技术作为快速处理小体积流体的一种技术，当和sers技术联用组成微流控-sers系统时，能够实现动态流动条件下的sers光谱的连续采集，在提高sers检测重复性的同时也增加了检测效率。
然而传统的微流控芯片加工制备需要造价高昂的洁净室，且过程耗时耗力。其他无需洁净室的微流控芯片加工方法仍需昂贵且专业的仪器，加工精度在一定程度上受到限制。西安电子科技大学团队采用商用、生物相容、透明的微软管嵌入3d打印支撑模板中组成的软管微流控sers平台，能够动态地混合溶液、精确地控制混合时间并且能够用于sers光谱的连续采集。
与传统静态固相和静态液相测量方法相比，动态流体sers平台通过对模型分子的表征，分别以1.90%和4.98%的相对标准偏差展现了良好的稳定性和重复性。
此外，利用该平台采集三种乳腺细胞的拉曼光谱：正常(mcf-)10a)乳腺细胞及轻度恶性肿瘤(mcf-7)恶性(mda-mb-231)乳腺癌细胞3例独立的实验，并结合k近邻(k-nn)算法的分类鉴定，实现了灵敏度在83.3%以上，特异性在91.6%以上，准确度为94.4%的无标记细胞检测。
基于软管微流控的动态流体sers平台具有加工成本低、制作方法简单等优势，丰富了微流控芯片的加工制备技术。而且可在短时间内采集大量连续流体的sers光谱，具有快速、通用、灵敏、可靠、低成本和不需要预处理的优点。该平台有望成为液体环境中无标记细胞检测的强大工具，并且在细胞学研究、临床诊断和食品安全等方面具有广阔的应用前景。
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近日，由西安电子科技大学生命科学技术学院的胡波课题组提出了一种基于软管微流控的动态流体sers平台，有效解决了目前sers检测中存在的问题，并将其成功应用于乳腺癌细胞的检测与分类，该平台有望成为液体环境中无标记细胞检测的强大工具，并且在细胞学研究、临床诊断和食品安全等方面具有广阔的应用前景。
传统的测试方法与微流控技术的优劣势对比：传统的sers测量方法有两种：静态固相及静态液相两种方法。静态固相sers检测由于分析物与纳米颗粒在基底上难以实现均匀混合分布，往往在同一次检测中难以获得强度均一的光谱信号。而静态液相虽然可以在一定程度上解决分析物与纳米颗粒在空间尺度上的均匀分散问题，但是由于液体处于静止状态，存在混合时间不确定、不规则散射、局部加热和光离解等问题，因此很难保证光谱重现性。此外，这两种方法还都需要预混合、干燥等预处理步骤，以及混合时间长等缺点。
微流控技术作为快速处理小体积流体的一种技术，当和sers技术联用组成微流控-sers系统时，能够实现动态流动条件下的sers光谱的连续采集，在提高sers检测重复性的同时也增加了检测效率。
然而传统的微流控芯片加工制备需要造价高昂的洁净室，且过程耗时耗力。其他无需洁净室的微流控芯片加工方法仍需昂贵且专业的仪器，加工精度在一定程度上受到限制。西安电子科技大学团队采用商用、生物相容、透明的微软管嵌入3d打印支撑模板中组成的软管微流控sers平台，能够动态地混合溶液、精确地控制混合时间并且能够用于sers光谱的连续采集。
与传统静态固相和静态液相测量方法相比，动态流体sers平台通过对模型分子的表征，分别以1.90%和4.98%的相对标准偏差展现了良好的稳定性和重复性。
此外，利用该平台采集三种乳腺细胞的拉曼光谱：正常(mcf-)10a)乳腺细胞及轻度恶性肿瘤(mcf-7)恶性(mda-mb-231)乳腺癌细胞3例独立的实验，并结合k近邻(k-nn)算法的分类鉴定，实现了灵敏度在83.3%以上，特异性在91.6%以上，准确度为94.4%的无标记细胞检测。
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