尿液中生物硫醇的智能比色檢測

張子緩 劉鳳嬌,2 鄭鳳英 駱嘉燚 黃昭景 梁潔玲鄭靜茵 黃倩燕 李順興*,2

1（閩南師范大學化學化工與環境學院， 漳州 363000）2（現代分離分析科學與技術福建省重點實驗室， 污染監測與控制福建省高校重點實驗室， 漳州 363000）

生物硫醇包括半胱氨酸（Cys）、同型半胱氨酸（Hcy）和谷胱甘肽（GSH）等，在人體生理和病理過程中起著重要作用，其含量水平反映了人體內循環穩態。尿液中Cys 含量與癌癥以及結石性胱氨酸尿有關[1]，Cys 濃度過高有罹患肝胱氨酸尿病風險[2]；尿液中Hcy 含量超出一定范圍則可能與腎臟和血管疾病相關[3]；GSH 穩態的變化與神經退行性疾病、衰老、HIV 感染、囊性纖維化和癌癥相關聯，Hcy 參與很多生理過程[4-5]。因此，檢測這些生物硫醇對于日常居家健康監測和疾病預診具有重要意義。

目前，尿液中生物硫醇的測定方法包括高效液相色譜法[6]、熒光分光光度法[3,7-14]、電化學方法[1,15]、免疫法[16-17]和紙基微流控比色法[18]等。高效液相色譜法和熒光分光光度法需昂貴大型儀器，操作和攜帶不便，檢測時間長；電化學方法檢出限低，但不穩定；免疫法價格昂貴、操作檢測復雜，不適合非專業人使用；紙基微流控比色法不穩定，測試誤差大。傳統比色法通常使用人眼識別和歐式距離（Euclidean distance，ED）法檢測，易受人為因素影響和環境噪聲干擾，待測樣品的顏色特征易產生波動，即使同一樣品的圖像，不同位置色差也會很大，特別是邊緣和中心色塊均勻性不一致，這歸因于不同人操作及樣品滲透速度的差異性，材料不均勻性不可避免地導致光散射差異，引起測量結果變異。因此，亟需一種適合居家使用的成本低、檢測快、易操作、精度好和準確率高的與生物硫醇相關的疾病預檢方法。

采用靜電紡絲技術制作的納米纖維膜已被用于制作如智能墊子、催化支架、過濾膜、能量存儲/傳統組件、電氣器件和生物醫學支架等，在基于比色法的分析檢測中取得了良好的效果[19]。機器學習的模型得益于全樣本圖像表征和強大的特征提取能力，可基于此優化比色傳感器的檢測精度和靈敏度，已經成功應用于溶解鐵形態分析及生物利用性評價[20]和食品中的亞硝酸鹽濃度的測定[21]等，用戶使用時結合開發的智能手機APP，采用手機拍照，按照APP 頁面提示操作即可獲取測試結果[22]。Ortenzi 等[23]通過人工智能（卷積神經網絡（Convolutional neural networks，CNN））算法，使用RGB 圖像分析對奶牛糞便的主要特征如pH 值、顏色和一致性進行了分類和評估。

新型硫醇顯色劑Zincon-Zn2+絡合物對巰基有特異性響應，其絡合平衡常數（K=1.01×107）遠小于巰基-Zn2+絡合物（K=4.10×1011）。當存在硫醇時，Zincon-Zn2+會發生Zn2+的解離與絡合反應，因此可根據試紙顏色變化來定量分析尿液中的生物硫醇含量[24-25]。本研究以聚丙烯腈（Polyacrylonitrile，PAN）、薄層層析硅膠（Silica gel，SG）和聚乙烯吡咯烷酮（Polyvinyl pyrrolidone，PVP）為載體，采用靜電紡絲技術將顯色劑均勻嵌進納米纖維膜中，采用比色法檢測生物硫醇，并與CNN 結合，構建了生物硫醇全分析系統，具有準確率高、檢出限低、使用期限長和簡易便攜等特點，可用于疾病的無創預診。

1 實驗方法

1.1 儀器與試劑

LN-01C 靜電紡絲儀（綠納科技有限責任公司）；Zeiss Sigma 300 掃描電子顯微鏡（德國卡爾蔡司公司）；IJ-6B 磁力攪拌器（金壇市新航儀器廠）；UV-5800PC 紫外-可見分光光度計（上海元析儀器有限公司）；BS 124S 電子天平（北京賽多利斯儀器系統有限公司）；帶平面標準光源（定制）。

PAN（分子量150000，美國Sigma-Aldrich 公司）；Zincon 試劑（麥克林生化科技股份有限公司）；N,N-二甲基甲酰胺（D M F， 9 9.5%）、P V P（分子量1 3 0 0 0 0）、S G（9 9%）、二水合醋酸鋅（C4H6O4Zn·2H2O，99%）、蛋氨酸（Met，99%）、丙氨酸（Ala，99%）、色氨酸（Trp，99%）、高半胱氨酸（Hcy，99%）、精氨酸（Arg，98%）、酪氨酸（Tyr，99%）、異亮氨酸（Ile，99%）、尿素（Ure，99%）、纈氨酸（Val，99%）、苯丙氨酸（Phe，99%）、絲氨酸（Ser，99%）、甘氨酸（Gly，99%）、L-半胱氨酸（Cys，95%）、蘇氨酸（Thr，99%）、組氨酸（His，99%）、亮氨酸（Leu，99%）、賴氨酸（Lys，99%）、脯氨酸（Pro，99%）和谷胱甘肽（GSH，98%）（阿拉丁生化科技有限公司）。所用試劑均為分析純；實驗用水為超純水（18.2 MΩ·cm）。

1.2 實驗方法

1.2.1 靜電紡絲法制備生物硫醇比色試紙

生物硫醇比色試紙的制備過程如圖1A 所示。稱取20 mg Zincon 試劑和8.0 mg 二水合醋酸鋅溶解于6.0 mL DMF 中，加入0.40 g PAN、0.10 g PVP 和0.15 g SG，常溫（25 ℃）下攪拌8.0 h， 移入10 mL 注射器中。設置靜電紡絲儀注射泵速度、滾筒轉速、正負極電壓和注射器流速分別為1.5 mL/h、60 r/min、17 kV和1.7 mL/h， 在環境濕度低于60%和25 ℃的條件下進行靜電紡絲。4 h 后得到均勻的高分子納米纖維膜，經真空烘箱烘干3 h，即得到生物硫醇比色可視化試紙（PAN-Zincon-Zn2+），將其裁剪成1.0 cm×1.0 cm的正方形。

圖1 （A）靜電紡絲法制備PAN-Zincon-Zn2+比色試紙示意圖；（B）PAN-Zincon-Zn2+比色試紙檢測機理圖Fig.1 (A) Schematic illustration of preparation of PAN-Zincon-Zn2+ colorimetric paper by electrospinning method; (B) Schematic of detection mechanism of PAN-Zincon-Zn2+ colorimetric test paper

如圖1B 所示，Zincon 指示劑和生物硫醇的巰基存在對Zn2+的競爭性結合。當生物硫醇不存在時，Zn2+可形成Zincon-Zn2+配合物，試紙呈藍色；當生物硫醇存在時，其巰基與Zincon-Zn2+解離出來的Zn2+絡合，試紙顏色由藍色逐漸變為紫紅色。

1.2.2 人工尿液的配制

分別稱取17.3 g Ure、14.1 g NaCl、2.80 g KCl、0.600 g CaCl2·2H2O、0.430 g MgSO4·4H2O 和0.500 g NH4OH，溶于1.0 L 超純水中，加入0.62 mL HCl，制得人工尿液（pH = 7.0±0.1）。

1.2.3 數據集的制備

以Cys 為代表，分別以超純水、人工尿液和健康人尿液為溶劑，Cys 為溶質，配制濃度分別為0、0.5、1.0、2.0、5.0、10、20 和30 mmol/L 的溶液。

分別取上述制備的不同濃度溶液10 μL 滴在試紙（見1.2.1 節）中心，10 s 后，采用平面標準光源（R=10，G=10，B=10），試紙距攝像頭10 cm 處，利用機器視覺連續捕捉每個濃度的圖像，其中，超純水溶液樣品圖片2100 張，人工尿液樣本圖片700 張，健康人尿液樣本圖片1400 張。將這4200 張圖片混在一起，相同濃度的打上標簽（例如1.0 mmol/L 的圖片標簽為1.0），按濃度進行樣本分類，形成全濃度數據集。

1.2.4 生物硫醇智能比色檢測系統的構建

如圖2 中①所示，本研究應用的機器學習模型是基于CNN 算法，通過卷積和池化運算，提取PANZincon-Zn2+的特征。

圖2 基于卷積神經網絡（CNN）模型比色分析系統的生物硫醇快速定量檢測示意圖Fig.2 Schematic diagram of rapid and quantitative detection of biomercaptan by convolutional neural networks(CNN) model-based colorimetric analysis system

如圖2 中②所示，將數據集（見1.2.3 節）按8∶2 分成訓練集與驗證集（訓練集3360 張，驗證集840 張），通過調節后臺代碼參數訓練出合適的機器學習模型，用PyQt5 完成界面，后臺點擊上傳圖片按鈕，即對圖像濃度進行預測，后臺返回生物硫醇濃度。

如圖2 中③所示，采用github 開源Tensorflow 2.3 框架搭建CNN 和輕量化卷積神經網絡（Mobilenet）兩種模型，對數據集進行分類，據圖片樣本分類正確率對代碼模型和參數進行適當調整，訓練出精確度符合實際要求的模型，通過上傳真實樣本檢測模型的正確率和損失函數。這兩種模型由卷積層、最大池化層和全連接層組成，分別用于圖像特征提取、降維（減少計算數據量）和分類。以劃分好的測試集輸入模型進行訓練，訓練后的模型可從比色試紙中提取顯色特征，根據圖像特征將其歸為某一濃度，從而進行定量分析。采用安卓技術開發APP，用智能手機捕捉圖像上傳，封裝好的機器學習模型處理并給出測量濃度。

1.2.5 試紙的親水性測試

采用接觸角計測量水接觸角（Water contact angle，WCA）。測量前，將納米纖維墊切成20 mm×40 mm大小，粘貼在載玻片上。將載玻片水平放置，將5 μL 超純水滴在膜表面，在10 s 內測量薄膜表面與水滴之間的接觸角并拍照。對每個納米纖維薄膜樣品進行3 次重復實驗。WCA 可以準確地反映納米纖維薄膜的表面疏水性，WCA ＞90°的表面視為疏水表面。

2 結果與討論

2.1 比色試紙表征

PAN 作為比色試紙基底，不溶于水，以纖維絲方式層層堆積包裹、保護內部的顯色劑Zincon-Zn2+，可以延長PAN-Zincon-Zn2+比色試紙保質期。PVP 穩定無毒，含強極性基團內酰胺，具有吸水性，還有增溶、分散和吸附效應。將水溶性高分子聚合物PVP 加入到靜電紡絲液中，可使比色試紙具有親水性，受試樣品更易滲進試紙，顯色反應更容易、更快[23]；但由于反應迅速，顯色不均勻，都發生在試紙邊緣。加入不溶于有機溶劑的SG，通過劇烈攪拌（＞1400 r/min）使之均勻分散在紡絲液中，SG 表面有大量羥基，具有親水性，這樣制作出來的比色試紙顯色均勻。如圖3A 所示，顯色劑均勻包裹在比色試紙中每一條納米纖維絲中，而且比色試紙具有“鳥巢狀”的結構，增加了比表面積。如圖3B 所示，隨機選取50 根納米纖維絲測量直徑，70%納米纖維絲的直徑在300～350 nm 之間。對比色試紙的親水性能進行探究發現，只加入PAN，動態接觸角大于120°，試紙疏水性好，從液滴開始接觸并完全潤濕試紙時間約為16 s（見電子版文后支持信息）。當加入SG 和PVP 后，液滴接觸試紙時間0、3 和4 s，動態接觸角分別為α=121°（圖3C）、β= 61.2°（圖3D）和θ= 29.9°（圖3E），完全潤濕需要8 s， 測試時間比只加PAN 減少1/2，可見加入PVP 和SG 提高了試紙的親水性。

圖3 （A、B）PAN-Zincon-Zn2+比色試紙不同放大倍數的掃描電鏡（SEM）圖像，圖B 中插圖為粒徑分布圖；PAN-Zincon-Zn2+比色試紙在滴加超純水（C）0、（D）3 和（E）4 s 時的水接觸角（WCA）Fig.3 (A,B)Scanning electron microscopy(SEM)images of PAN-Zincon-Zn2+colorimetric paper with different magnifications,inset in Fig.3B is diagram of size distribution;Water contact angles(WLA)of PAN-Zincon-Zn2+colorimetric test paper after dropping ultrapure water for (C) 0, (D) 3 and (E) 4 s, respectively

2.2 比色試紙性能測試

取1.2.3 節配制的不同濃度的Cys 溶液各10 μL， 由低濃度到高濃度順序滴加在PAN-Zincon-Zn2+試紙中心，10 s 后得到一個標準比色卡，隨Cys 濃度由低到高，試紙呈現由藍色、紫紅色到醬紅色變化順序。將比色卡圖像導入Photoshop 進行分析，讀取試紙的B 值（B-valve），發現隨著Cys 濃度升高，B 值呈現下降趨勢（0～10 mmol/L）， 隨后趨于穩定（10～30 mmol/L）（圖4A），Cys 濃度在0～10 mmol/L 范圍內與B 值呈線性負相關（圖4B）。這是傳統的ED 法，線性范圍為0.5～10 mmol/L。在Cys 濃度超過10 mmol/L時，肉眼已不能辨別出PAN-Zincon-Zn2+試紙顏色的細微變化。

圖4 （A）歐氏距離（ED）法中不同濃度Cys 對應的B-value；（B）ED 法中Cys 濃度與B-value 的線性擬合結果；（C）Zincon、Cys 與Zn2+絡合反應吸收光譜圖，插圖為對應的光學照片; （D）基于CNN 模型的智能比色檢測標準曲線圖; （E）常見氨基酸（Cys、Hcy 和GSH: 1.00 mmol/L; 其它氨基酸2.00 mmol/L）干擾性實驗圖Fig.4 (A) B-values of different concentrations of Cys in Euclidean distance (ED) method; (B) Linear fitting of Cys concentration and B-value in ED method; (C) Absorption spectra of Zincon and Cys complexing with Zn2+,inset is corresponding optical images;(D) Standard calibration curve of intelligent colorimetric detection based on CNN model; (E) Interferences of common amino acids (Cys, Hcy, GSH: 1.00 mmol/L; other amino acids:2.00 mmol/L)

本研究探究了在水溶液中主要存在的3 種物質Zincon、Zn2+、Cys 及其絡合物的整個體系的紫外-可見吸收光譜變化，如圖4C 曲線a 所示（由15.0 mmol/L Zincon 與7.5 mmol/L Zn2+絡合為Zincon-Zn2+，取0.5 mL 加入到3.0 mL 超純水中），Zincon-Zn2+呈藍色，最大吸收波長為638 nm；如圖4C 曲線b 所示（將曲線a 中的超純水換為等體積的3.0 mmol/L Cys），Cys-Zn2+與Zincon-Zn2+共同存在，是紅色和藍色的混合色；如圖4C 曲線c 所示（0.5 mL 15.0 mmol/L Zincon 加入3.0 mL 超純水），只有Zincon 存在時，溶液呈現橙紅色，最大吸收峰波長為462 nm；如圖4C 曲線d 所示（0.5 mL 7.5 mmol/L Zn2+與2.5 mL 3.0 mmol/L Cys絡合），Cys-Zn2+無色透明。鑒于Zincon-Zn2+對400～750 nm 光均有吸收，與比色測定Cys 后置換出的Zincon 存在明顯的光譜干擾，常用的紫外-可見分光光度法無法準確定量分析Cys。

綜上可知，ED 法無法辨別相似圖像細微的區別，紫外-可見分光光度法受整個體系復雜反應的影響，兩種方法都不能精確定量分析Cys。本研究開發了基于CNN 算法的模型，如圖4D 所示，通過卷積計算提取圖像特征，池化去掉噪聲，采用有監督的方法把樣本和標簽輸入模型，得到一個真實樣本和預測樣本標簽的標準曲線，即CNN 模型預測的Cys 濃度與其真實的濃度呈正相關。基于CNN 模型測定Cys 濃度的檢出限為0.01 mmol/L， 線性范圍由ED 法的0.5～10 mmol/L 擴展到了0.01～30 mmol/L。

為了評估方案的可行性，本研究選取了尿液中可能存在的氨基酸進行抗干擾實驗，如圖4E 所示，不含巰基的氨基酸對測定結果無顯著影響，即PAN-Zincon-Zn2+比色試紙對含巰基氨基酸的測定具有選擇性。

2.3 人工智能模型優化

將訓練集和驗證集分別采用CNN 和Mobilenet 兩種模型，經加載數據集、加載模型、保存模型和測試模型提取圖片特征，訓練200 次以測試效果。如圖5A 和5B 所示，CNN 模型訓練65 次時，訓練集和驗證集的準確率已達到1，損失函數隨訓練次數增加和模型正確率同步收斂，當正確率達到1 時，損失函數值收斂到0.1，說明模型學習能力好。Mobilenet 模型在訓練55 次時，正確率達到1，此時損失函數值收斂到0.1，顯示訓練集效果好（圖5C）。采用驗證集驗證Mobilenet 模型的準確率，根據結果去調節模型參數，增強模型泛化能力和魯棒性，由圖5D 可得，當訓練次數少于55 次，損失函數在0.5 處收斂，驗證集正確率在55%～65%之間波動，說明損失函數出現梯度爆炸現象。即使將訓練集模型中的學習率降低，增大訓練輪數，驗證集正確率可上升到75%，損失函數也只能降到0.2，因此Mobilenet 模型訓練存在過擬合問題，對圖像樣本學習效果較差，優化不到理想效果。因此，CNN 模型可以根據圖像更準確預測樣本濃度。

圖5 （A）CNN 訓練精度、損失值與訓練次數擬合曲線；（B）CNN 驗證精度、損失值與訓練次數的擬合曲線；（C）輕量化卷積神經網絡（Mobilenet）訓練精度、損失值與訓練次數的擬合曲線；（D）Mobilenet驗證精度、損失值與訓練次數的擬合曲線Fig.5 (A) Fitting curve of training accuracy, loss value and training times by CNN; (B) Fitting curve of verification accuracy,loss value and training times by CNN;(C)Fitting curve of training accuracy and loss value with training times by Mobilenet;(D)Fitting curves of accuracy and loss value with training times by Mobilenet

制備2.0 mL Cys 濃度分別為0、0.5、1.0、2.0、5.0、10、20 和30 mmol/L 的人工尿液，每個濃度測定10 次，各制作10 張圖片，對模型準確率進行測試。抽取每個濃度圖片各1 張進行測試，模型對輸入樣本的評價與真實標簽對比后進行打分，將最接近真實標簽的概率判定為最可能的值，判斷結果概率最大的作為預測標簽返回給用戶。CNN 模型預測上述濃度真實概率分別為0.81、0.80、0.70、0.82、0.90、0.65、1.00 和0.91，判斷為其它非真實標簽的概率均小于0.35，模型返回用戶數據是概率最大的對應濃度，所以這些待測樣本的準確率為1（圖6A）。將剩下72 張樣本圖片輸入模型進行驗證，70 張預測正確，2 張預測錯誤，即樣本預測正確概率為97.5%。采用相同測試集和方法對Mobilenet 模型的準確率進行評估，隨機抽取每個濃度圖片各1 張進行測試，Mobilenet 模型輸出預測的真實概率分別為0.50、0.60、0.70、1.00、0.60、0.20、0.90 和0.75，真實樣本為0 mmol/L 的標簽判斷為0 mmol/L 或0.5 mmol/L 的概率都為0.50，模型會給用戶返回2 個預測值。真實樣本為10 mmol/L 的判斷正確概率為0.20，判斷錯誤概率為0.80，此時返回用戶的濃度是30 mmol/L，模型將標簽為10 mmol/L 的樣本判斷錯誤（圖6B）。剩下72 張樣本圖片輸入模型進行驗證，58 張正確，14 張錯誤，Mobilenet 模型預測正確概率為80%。經過1000 張樣本驗證，CNN 模型正確率穩定在98%，Mobilenet 模型正確率平均約75%，且不穩定，而傳統ED法準確率為85%（圖6C）。綜上，建立的CNN 模型穩定性和準確率更好。

圖6 （A）CNN 模型真實值和預測值的熱圖；（B）Mobilenet 模型真實值和預測值的熱圖；（C）ED 法、CNN 模型法和Mobilenet 模型法正確率對比圖Fig.6 (A)Heat map of true and predicted values with CNN model;(B)Heat maps of real and predicted values with Mobilenet model; (C) Accuracy comparison among ED method, CNN model and Mobilenet model

2.4 實際樣品分析

為驗證基于CNN 的智能可視化檢測平臺對尿液中生物硫醇檢測的準確性，取健康人的尿液（取自課題組志愿者）10.0 mL，用0.22 μm 濾膜過濾，以Cys 為生物硫醇代表物質，進行加標回收實驗，結果見表1。?回收率在98.4%～114.0%之間，相對標準偏差（RSD）為1.6%～3.0%，表明基于CNN 的方法用于實際尿液中生物硫醇的檢測具有良好的實用性。

表1 基于CNN模型的人尿液中生物硫醇檢測結果Table 1 Detection results of biomercaptan in human urine based on CNN model

3 結論

本研究基于競爭性、選擇性和快速絡合反應前后吸光性能的顯著差異，設計了新型生物硫醇顯色劑Zincon-Zn2+，以PNA、SG 和PVP 為保護載體，采用靜電紡絲技術，構建了穩定性、重現性、選擇性和抗干擾性能優良的比色傳感器。將CNN 模型與比色試紙結合，借助機器學習突出的全樣本圖像表征和強大的特征提取能力，以B 值為測量參數，有效解決了Zincon-Zn2+與Zincon 嚴重的光譜干擾問題，可以快速測量尿液中生物硫醇的濃度。結果表明，采用CNN 模型準確率可達98%以上，檢出限為0.1 mmol/L；將訓練好的卷積云網絡模型封裝，通過與手機APP 結合，提高了使用便捷性。