癌症是危及人类健康的一类重要疾病，而肺癌发病率及死亡率居癌症首位，且呈现逐年上涨趋势。晚期肺癌治疗后，5年生存率不到13%，而I期肺癌进行手术治疗后，5年生存率达到80%。因此，肺癌的早期排查与治疗对降低肺癌死亡率起着关键作用。而目前诊断手段均不适合肺癌的早期筛选，主要是因为灵敏度不高，检测过程繁琐，对人体损伤较大。因此，更加便利，准确的检测手段有待开发。研究表明癌变组织细胞代谢情况、生理过程的变化导致一些挥发性有机化合物（VOCs）的表达水平与正常人有着较为明显的差异，因此基于人体呼出物体中特征肺癌标志物检测可实现对肺癌进行早期筛选。
中科院化学研究所活体分析化学实验室王铁课题组利用表面增强拉曼光谱(SERS)技术灵敏度高、特异性强、不受湿度影响等优点，设计开发出一种用于肺癌特征标志物检测的SERS传感器。该传感器核心为自组装技术制备的Gold Superparticles@MOF复合材料。在Gold Superparticles内部，纳米粒子有序排列、均一间距增强等离子体耦合作用，扩大检测信号。气体待测物通过MOF的多孔结构时流动性减弱，从而延长了气体停留时间，呼出物中痕量标志物被有效的吸附及捕获。于此同时，MOF层高介电常数可有效的阻碍等离子波的衰减。因此MOF的存在极大的提高了检测体系的灵敏度，降低了待测物质的检测下限。该体系对特征肺癌标志物检测呈现良好的线性关系，检测下限达到ppb级，这与人体呼出物中特征分子的浓度相当。通过进一步结合主成分分析手段，该传感器可实现对模拟呼出物中特征分子是浓度否达到阈值的甄别，为临床检测打下坚实基础。
该工作通过实验与计算相结合探索了表面增强拉曼散射机制与气体分子吸附机制。相关文章被发表在Advanced Materials (DOI: 10.1002/adma.201702275)上，第一作者为中国科学院化学研究所博士研究生乔学志。
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