📘 OE 文献 117103 · 光栅耦合 SPR 传感器检测压力生物标志物

这一篇在干嘛？

论文用「光栅耦合 SPR + 可调谐激光器」这套紧凑方案检测葡萄糖、肌酐、乳酸、皮质醇四种压力标志物：分析物靠近镀金光栅时会改变周围折射率，使 SPR 共振波长偏移，测偏移即可反推浓度。芯片不靠笨重的棱镜耦合，而是直接在金属表面刻周期性纳米沟槽，用光栅倒格矢补偿动量差，天然适合小型化和可穿戴应用。性能评定上，灵敏度取线性拟合斜率，检出限按 LOD = 3σ/S 计算（σ 为空白样品波长测量标准差，S 为斜率）。最终四个 LOD 分别为葡萄糖 5.89 mM、肌酐 10.65 mM、乳酸 36.89 mM、皮质醇 7.09 mM，为后续集成识别元件、实现无创连续压力监测打下概念验证基础。

1 引言

现代生活里，压力几乎无处不在。仅与工作相关的压力，估计每年就让美国公司在医疗开支、缺勤和绩效下滑上损失超过 3000 亿美元。工作压力可能引发急性职业倦怠，也可能演变成慢性应激；除了心理层面的压力，还有身体层面的压力，比如运动员中常见的过度训练综合征（OTS）——由于训练过量而恢复不足，导致疲惫和运动表现持续下降，运动员生涯中的患病率因项目和强度不同在 5% 到 60% 之间。

为什么要尽早发现压力状态？因为这类状态往往不能完全逆转，越早诊断，越有机会通过改善恢复来避免长期损害。目前市面上的可穿戴设备能测量脉搏、体温、血氧等物理量，但对”分子层面”的压力标志物检测，基本还停留在实验室里。这些分子其实就藏在我们身体的各种液体中：血液、汗液、唾液、尿液和眼泪。如果要做成可穿戴的、无创的连续监测，汗液是最理想的检测对象。下表列出了四种与压力相关的标志物——葡萄糖、肌酐、乳酸和皮质醇——在各种体液中的典型浓度。

表 1 四种压力标志物在不同体液中的浓度（mM）

标志物	血液	汗液	唾液	尿液	眼泪
葡萄糖	4.9 ~ 6.9	0.06 ~ 0.11	0.23 ~ 0.38	2.78 ~ 5.55	0.05 ~ 0.5
肌酐	0.05 ~ 0.1	0.01 ~ 0.05	0.01 ~ 0.4	14.1 ~ 28.9	0.04
乳酸	0.5 ~ 2	16 ~ 30	0.2 ~ 0.5	0.5 ~ 2.5	1 ~ 5
皮质醇	$0.1\sim 0.8\times 10^{-3}$	$0.02\sim 0.4\times 10^{-3}$	$2.8\sim 4.4\times 10^{-6}$	$0.03\sim 0.3\times 10^{-3}$	$0.01\sim 0.11\times 10^{-3}$

可以看到，皮质醇的浓度比葡萄糖低了好几个数量级，这正是压力标志物检测的难点所在。

检测这些分子，有电化学和光学两条路线。电化学传感器容易加工，离可穿戴应用更近；而光学传感器灵敏度高、稳定性好、数据采集快，缺点是器件往往笨重、耗能。等离激元光传感有望同时兼顾两者：它灵敏度高、可集成到小巧节能的器件里、可重复使用、无需标记、响应时间短。

那么”等离激元”是什么？当电磁波照射到金属这类等离激元材料上时，金属中的自由电子会相对正离子发生集体振荡，这种电子密度的振荡就叫等离激元。它对周围环境的物理变化（比如折射率）非常敏感，所以可以用来做传感器。传感器领域最常用的一种观测手段叫表面等离激元共振（Surface Plasmon Resonance, SPR）：把一束特定波长、特定入射角、特定偏振的光打到金属表面，激发出能沿金属表面传播的表面等离激元极化激元（SPP）。问题在于，SPP 的动量通常比样品中光的动量高，光滑金属表面上的普通入射光根本”追不上”它，无法直接激发。解决办法是用各种耦合结构给光”增动量”，常见方案有高折射率棱镜耦合、光栅耦合、光纤耦合和波导耦合。

这里重点说说棱镜耦合和光栅耦合的区别，因为这决定了传感器能不能做小：

• 棱镜耦合（经典 Kretschmann 结构）：光先穿过一块高折射率棱镜再到达金属膜，借助棱镜把光的动量抬升到 SPP 水平。它是最成熟、应用最广的方案，但棱镜、旋转台、光路对准机构加在一起体积很大，只适合实验室台式仪器，塞不进可穿戴设备。
• 光栅耦合：直接在金属表面上刻出周期性的纳米沟槽结构。光栅的倒格矢可以补偿动量差，让光在正对光栅入射时就能激发 SPP。不需要棱镜和复杂光路，芯片本身只是一小块镀金光栅，配上一个小型可调谐激光器就能工作，天然适合小型化和可穿戴应用。

本文要做的，就是用”光栅耦合 SPR + 可调谐激光器”这套紧凑方案，检测葡萄糖、肌酐、乳酸、皮质醇这四种压力标志物。其原理是：分析物分子出现在等离激元光栅附近时，会改变周围介质的折射率，进而使 SPR 共振波长发生偏移——测出这个波长偏移，就等于”看到”了分子。用可调谐激光器代替光谱仪作探测器，也让整个系统更加紧凑。目前这个版本还没有加识别元件（即只对折射率变化敏感、不挑分子种类），属于概念验证；后续配合激光小型化和识别元件，有望集成进可穿戴设备，实现连续无创的压力监测。

2 方法

2.1 SPR 传感器芯片的制备

芯片设计在 COMSOL Multiphysics 多物理场软件中完成，设计时充分考虑了加工能力和公差限制。光栅形状选了矩形，因为矩形光栅可以用纳米压印等可规模化的技术方便地加工。图 1(a) 是设计用的二维单胞模型。

设计过程中优化了三个光栅参数——周期、脊宽和槽深——目标是让 SPR 共振谷在激光器可调谐范围内具有最小的半高全宽（FWHM）。为什么要压窄 FWHM？因为衡量传感器优劣的品质因数（FOM）定义为灵敏度与 SPR 谷 FWHM 之比，谷越窄、越尖锐，共振波长的定位就越准，FOM 就越高。图 1(b) 给出了模拟结果：SPR 波长偏移随葡萄糖浓度（水溶液）及折射率变化的关系。

(b)

图 1：(a) COMSOL Multiphysics 设计中 SPR 芯片单胞的二维模型；(b) SPR 波长偏移随葡萄糖浓度和折射率变化的模拟结果

芯片的制备流程概括如下：先在 10 cm 硅片上用电子束光刻和刻蚀做出母模板，母模板上包含 5 mm × 5 mm 的纳米光栅区域，脊高 55 nm，脊宽和周期各有不同取值。再用紫外纳米压印光刻（UV-NIL）和混合聚合物材料，从母模板翻制出 10 cm 的玻璃工作印章；随后用工作印章在 10 cm 硅片上压印出传感器的复制品。最后在传感区域热蒸发镀一层 150 nm 厚的金，切成约 1.5 cm × 1.5 cm 的小片。其中光栅槽宽 232 nm、周期 1160 nm 的芯片，共振谷正好落在目标波长范围（1527 ~ 1565 nm）内，这就是后续实验所用的芯片。

(b)

图 2：(a) 镀金 SPR 传感器芯片实物；(b) 传感器结构示意（未按比例）

2.2 测量系统

整套测量系统和传感原理如图 3 所示，实物装置见图 4。可调谐红外激光器发出 1527.6 ~ 1565.6 nm 的短波红外光（Thorlabs TLX1 可调谐激光源），经过光学元件（均购自 Thorlabs）变成准直的线偏振光，先照射到样品上的传感芯片，反射光再由偏置 InGaAs 光电探测器接收。数据记录用的是实验室自研的 LabVIEW 软件。

(b)

图 3：(a) 测量系统示意图；(b) 传感原理示意

(a)

(b)

图 4：(a) SPR 实验装置：1 为传感芯片，2 为光学系统，3 为可调谐激光器，4 为探测器，5 为软件；(b) 装置中的传感芯片，传感区域呈现绿色

测量的基本逻辑是”扫波长、找谷底”：激光在一个小范围内逐点改变波长，探测器记录每个波长下的反射光强度，得到一条反射率曲线；曲线上的强度最低点就是 SPR 共振波长。当芯片表面附近介质折射率改变（比如加入了分析物分子），共振条件随之改变，整个谷的位置就会移动。通过对比加样前后的”谷位置”，就能反推出折射率变化，也就是分析物的存在和浓度。

2.3 样品制备与测量

实验用了四种压力标志物（均为 Sigma-Aldrich 产品）：葡萄糖、肌酐、乳酸和皮质醇。葡萄糖、肌酐和乳酸直接用去离子水稀释；皮质醇在水中溶解度太低，改用 20% 的乙醇水溶液稀释。样品浓度范围为 0 ~ 300 mM。

具体操作是：用胶带把芯片固定在样品座上，保证光栅与系统光路对准；每次测量用移液枪取 30 μl 样品滴在 SPR 芯片表面；再盖上一块 1 mm 厚的玻璃片，让样品表面平整均匀。玻璃片两面都镀了增透膜，避免入射光与反射光之间产生干涉；胶带本身还兼作芯片与玻璃片之间的垫片，控制液层厚度。

3 结果

实验用了两种芯片（芯片 1 和芯片 2）和四种分析物，既测传感性能，也考察加工公差带来的差异。图 5(a) 是两者在去离子水（浓度 0 mM）中的 SPR 信号，图 5(b) 是芯片 2 在 30 mg/ml 的葡萄糖、肌酐、乳酸溶液中的 SPR 信号。

图 5：(a) 两种受测芯片在去离子水中的 SPR 信号；(b) 芯片 2 在 30 mg/ml 葡萄糖、肌酐和乳酸溶液中的 SPR 信号

每条曲线的强度最低点就是 SPR 波长，它随分析物种类和浓度而变；SPR 波长偏移则是不同浓度下共振波长位置之差。需要注意：不同芯片的 SPR 波长绝对位置可以不同，这并不影响测量准确性——SPR 技术靠的是检测共振波长的相对变化，而不是绝对位置。

为了定量分析，研究者对各浓度下的共振点做了线性回归（对每个浓度取三个样品的共振点平均值；SPR 波长取反射率最小值位置；波长偏移相对基线——即去离子水 0 mM——计算）。葡萄糖、肌酐、乳酸在两种芯片上的线性拟合见图 6，葡萄糖还叠加了模拟数据。

图 6：葡萄糖、肌酐和乳酸的 SPR 波长偏移线性拟合（芯片 1 和 2）；葡萄糖同时给出了实验与模拟数据对比

结果很清晰：SPR 波长偏移随浓度线性增大，拟合的 $R^2$ 值在 0.93 到 1 之间，说明线性度极好；葡萄糖的模拟数据与实验结果也吻合得很好。

衡量传感器性能的核心指标是灵敏度（拟合直线斜率，单位 nm/mM）和检出限（LOD）。LOD 的评定写法是本工作的重要方法学细节：

$$\text{LOD}=\frac{3\sigma }{S}\text{\hspace{1em}(1)}$$

其中 $\sigma$ 是空白样品（基线）SPR 波长测量值的标准差，$S$ 是线性拟合得到的灵敏度（斜率）。直观理解：只有当信号超过噪声水平的三倍时，才能认为”确实检测到了”分析物，这是分析化学中标准的 3σ 判据。高浓度测试的结果汇总在表 2。

表 2 SPR 传感器对葡萄糖、肌酐和乳酸的灵敏度与检出限（较高浓度），各分析物的更高灵敏度和更低 LOD 以粗体标出

传感器芯片	分析物	实测浓度 (mM)	灵敏度 (nm/mM)	LOD (mM)
1	葡萄糖	0、56、111、167	0.030	13.32
2	葡萄糖	0、56、111、167	0.031	17.78
1	肌酐	0、88、177、265	0.024	68.76
2	肌酐	0、88、177、265	0.026	24.66
1	乳酸	0、111、223、334	0.008	129.97
2	乳酸	0、111、223、334	0.009	$8.73\times 10^{-8}$

表 2 中的 LOD 已低于各分析物除 0 以外的最低测试浓度，说明还有提升空间。于是研究者把浓度梯度和波长步长都调小：葡萄糖测 0 ~ 56 mM、肌酐 0 ~ 88 mM、乳酸 0 ~ 111 mM、皮质醇 0 ~ 8 mM；波长步长从 1 nm 细化到 0.1 nm（先用预实验确定大致共振波长，再精细扫描）。低浓度下的线性拟合见图 7。

浓度 (mM)
图 7：较低浓度下葡萄糖、肌酐、乳酸和皮质醇的 SPR 波长偏移线性拟合（芯片 1 和 2）；葡萄糖同时给出了实验与模拟数据对比

低浓度、细步长下，平均 SPR 波长偏移与线性拟合的贴合程度不如高浓度样品：葡萄糖和肌酐拟合仍较好，而乳酸和皮质醇的 $R^2$ 值明显偏低（分别为 0.79、0.79 和 0.42、0.61）。皮质醇浓度远低于其他分析物，根源仍是它在水中溶解度低。葡萄糖的模拟数据与实验结果（芯片 2）依然吻合良好。

低浓度下的灵敏度和 LOD 汇总于表 3。

表 3 SPR 传感器对葡萄糖、肌酐、乳酸和皮质醇的灵敏度与检出限（较低浓度），各分析物的更高灵敏度和更低 LOD 以粗体标出

传感器芯片	分析物	实测浓度 (mM)	灵敏度 (nm/mM)	LOD (mM)
1	葡萄糖	0、6、11、17、22、28、33、39、44、50、56	0.036	8.91
2	葡萄糖	同上	0.077	5.89
1	肌酐	0、9、18、27、35、44、53、62、71、80、88	0.047	11.47
2	肌酐	同上	0.029	10.65
1	乳酸	0、11、22、33、45、56、67、78、89、100、111	0.013	36.89
2	乳酸	同上	0.018	41.83
1	皮质醇	0、3、4、6、7、8	0.065	10.37
2	皮质醇	同上	0.114	7.09

对比表 2 和表 3 可以看到：采用更低浓度和更小波长步长后，灵敏度和 LOD 都得到了改善，芯片之间的波动也减小了。两种芯片横向比较，无论高低浓度、无论灵敏度还是 LOD，芯片 2 的表现更胜一筹——灵敏度上 7 次比较赢了 6 次，LOD 上 7 次比较赢了 5 次。最终得到的四个 LOD 分别为：葡萄糖 5.89 mM、肌酐 10.65 mM、乳酸 36.89 mM、皮质醇 7.09 mM。

参考文献（主题速览）

本节的参考文献围绕”光栅耦合 SPR 传感器检测压力生物标志物”这一主题展开，覆盖以下几个方向：

1. 压力与应激背景：引入职业压力的经济代价、过度训练综合征等文献，说明无创、便捷地监测压力状态的迫切需求，为传感应用提供动机（文献 1–2）。

2. 生物标志物的生理基础：汇集皮质醇、肌酐、尿酸、乳酸等应激与代谢标志物在汗液、唾液、泪液、尿液等体液中的浓度与临床意义研究，确立目标分析物及其检测窗口（文献 6–15）。

3. 可穿戴与便携式生物传感：涵盖智能隐形眼镜、皮肤集成微流控汗液分析贴片、手持拉曼光谱等前沿工作，展示体液标志物无创检测与即时检测（POCT）的技术图景（文献 3–4、16–19）。

4. SPR/等离激元传感原理与应用：包括表面增强拉曼光谱专著、等离激元病毒诊断综述，以及光纤 SPR 检测葡萄糖、皮质醇、乳酸的系列工作，体现等离激元传感在生化检测中的成熟应用（文献 20–24）。

5. 光栅耦合 SPR 器件：聚焦基于光栅耦合结构与可调谐激光的 SPR 传感，涉及 D 型光纤、聚合物光纤、石墨烯增强膜层等设计，以及本文团队在皮质醇、肌酐检测和可穿戴化方向的前期成果，构成本文工作的直接技术基础（文献 25–33）。

总体来看，文献链条从”为什么测”（压力健康代价与标志物生理学）到”用什么测”（可穿戴光学与等离激元传感平台），层层收束到本文所采用的光栅耦合 SPR 技术路线。

本文 LOD 的评定公式是什么？其中两个量各自怎么得到？

LOD = 3σ/S，其中 σ 是空白样品（基线）SPR 波长测量值的标准差，S 是线性拟合得到的灵敏度（斜率）。直观理解是只有信号超过噪声三倍才算真正检测到，这是分析化学标准的 3σ 判据。

实验所用芯片的光栅参数是什么？设计时优化光栅参数的目标是什么？

所用芯片的光栅槽宽 232 nm、周期 1160 nm，共振谷正好落在 1527~1565 nm 的目标波长范围内；芯片最后热蒸发镀了 150 nm 厚的金。设计时优化周期、脊宽、槽深三个参数，目标是让 SPR 共振谷在激光器可调谐范围内具有最小半高全宽（FWHM），因为 FOM 定义为灵敏度与 FWHM 之比，谷越窄定位越准。

低浓度细化测量时，浓度梯度和波长步长分别怎么调整？收益如何？

浓度范围缩小为葡萄糖 056 mM、肌酐 088 mM、乳酸 0111 mM、皮质醇 08 mM；波长步长从 1 nm 细化到 0.1 nm（先用预实验确定大致共振波长再精细扫描）。与高浓度粗步长相比，灵敏度和 LOD 都得到改善，芯片之间的波动也减小了。

芯片 1 和芯片 2 横向比较谁更胜一筹？芯片 2 测皮质醇的灵敏度和 LOD 是多少？

芯片 2 整体更好：灵敏度上 7 次比较赢了 6 次，LOD 上赢了 5 次。芯片 2 测皮质醇的灵敏度为 0.114 nm/mM，LOD 为 7.09 mM，均为皮质醇的最优值。