研究背景
有机磷农药（OPs）在农业中广泛用于病虫害防治，但其超量使用会对人类健康和生态环境造成危害。传统的检测方法依赖酶抑制机制，但受到特异性“锁钥”识别限制，难以同时检测多种目标物。类酶（Nanozyme）因其高效稳定和可规模化的特性，已成为仿生催化领域的研究热点。然而，类酶在分子识别能力和选择性上存在不足。研究者提出结合天然酶与类酶形成酶-类酶系统，并通过构建流动反应器优化催化性能，同时引入深度学习技术，实现多目标物的定量分析和便携检测。
研究内容
研究结合天然酶和类酶的优势，通过设计和优化新型材料C60@MOF-545-Fe，利用主客体相互作用优化其氧化酶（OXD）和过氧化物酶（POD）的双酶活性，构建了基于酶-类酶的级联流动反应器。C60@MOF-545-Fe的独特结构和催化性能被用于固定乙酰胆碱酯酶（AChE），通过超分子相互作用形成稳定的酶-类酶协同系统，用于检测有机磷农药的抑制效应。在此基础上，研究者设计了一种比色传感平台，通过色差响应的阵列信号实现对草甘膦、甲拌磷和对氧磷三种有机磷农药的高灵敏度检测。为了提升现场检测的实用性，论文进一步开发了基于YOLO v5-OPs深度学习模型的智能手机分析平台，将图像信号与浓度值进行拟合，成功实现了实时数据分析和便携式检测。
检测原理
提出的检测原理基于酶-类酶协同催化和比色信号响应，结合乙酰胆碱酯酶（AChE）和C60@MOF-545-Fe类酶的双酶活性实现对有机磷农药的灵敏检测。AChE能够催化底物乙酰硫代胆碱（ATCh）水解生成硫醇，但当有机磷农药存在时，其抑制AChE活性，阻止ATCh的水解，从而影响比色反应信号的强度。C60@MOF-545-Fe类酶则具有氧化酶（OXD）和过氧化物酶（POD）的双重催化活性，通过优化氧化过程生成过氧化氢（H₂O₂），并进一步利用H₂O₂催化底物生成显色产物，显著放大检测信号。具体而言，氧化酶活性依赖氧气生成活性氧（ROS）以氧化底物，而过氧化物酶活性利用生成的H₂O₂作为氧化剂进一步催化反应。通过两种催化活性的协同作用，该系统在比色阵列中展现出对有机磷农药的灵敏响应，并通过三种检测波长（371 nm、568 nm、652 nm）的信号变化实现目标物的差异化分辨，从而提高检测的灵敏度和选择性。整个检测过程无需外部能量输入，结合深度学习分析系统实现了比色信号的高效解读，为有机磷农药的快速定量检测提供了科学依据。
研究方法
a.材料制备与表征：采用一步法将C60嵌入MOF-545-Fe的孔道中，并通过SEM、TEM、XRD、拉曼光谱、BET等技术表征其形貌和结构。
b.催化活性评估：采用比色实验和稳态动力学分析（Km、Vmax）评估C60@MOF-545-Fe的酶活性。
c.酶-类酶反应器的组装：通过超分子相互作用固定AChE并优化其抗干扰性和稳定性。
d.多目标检测性能测试：通过比色传感平台测量草甘膦、甲拌磷和对氧磷的吸光度，并利用深度学习模型进行信号分析。
e.实际样品验证：在实际农产品和环境水样中进行回收率和抗干扰测试。
图1. 研究内容示意图(图片来源于Wiley)
图2. 材料合成与表征(图片来源于Wiley)。
图3. 比色传感与深度学习结合应用(图片来源于Wiley)。
评价
创新性在于：
设计了一种基于MOF纳米材料和酶的高效级联流动反应器；引入深度学习实现比色检测的智能化和便携化；提出了同时检测和分辨多种有机磷农药的新方法，具有重要应用前景。
难点在于：
材料的合成需精准控制以确保结构和功能的均一性；酶固定化需保持生物活性并增强耐受性；深度学习模型的开发和应用需要大规模数据支持。
结论
该研究提出的酶-类酶级联反应器不仅提高了多目标检测的灵敏度和选择性，还通过智能手机平台实现了便捷的现场检测。这一研究为基于流动反应器的酶-类酶技术在食品安全和环境监测中的应用提供了新思路，并为后续开发具有高通量和高灵活性的检测系统奠定了基础。
相关成果以"Enzyme-Nanozyme Cascade Flow Reactor Synergy with Deep Learning for Differentiation and Point-of-Care Testing of Multiple Organophosphorus Pesticides"为题发表在国际学术杂志Advanced Functional Materials上。
原文链接
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/adfm.202419499
版权声明
本文转载自“比色传感分析”微信公众号，原标题“[Adv. Funct. Mater.]基于酶-类酶级联传感器的有机磷农药分析”。转载仅用于学术分享，若有侵权，请后台留言联系修改或删除！
