研究背景与问题

本研究背景源于脑损伤生物标志物S100B在临床诊断中的重要性。S100B作为一种钙结合蛋白，在脑损伤患者的血清中含量显著升高，因此，其定量检测对于脑损伤的诊断和预后评估具有重要意义。然而，传统的S100B检测方法存在灵敏度低、动态范围窄等问题，难以满足临床需求。因此，本研究旨在构建一种高灵敏度、宽动态范围的S100B检测新方法。

研究方法

本研究采用基于聚苯乙烯/硒(PS/Se)纳米异链结构的纳米光子异链芯片作为检测平台，结合深度学习定量框架ProSpect，实现了S100B的可靠定量。具体方法如下： 1. 设计并制备了PS/Se纳米异链芯片，该芯片具有优异的光学性能和生物相容性。 2. 利用深度学习算法对芯片上的S100B信号进行特征提取和定量分析。 3. 通过优化实验条件，实现了S100B在pg/ml级别宽动态范围内的定量检测。

核心结果

本研究成功构建了基于纳米光子异链芯片的深度学习定量框架ProSpect，并对其进行了验证。主要结果如下： 1. ProSpect在pg/ml级别宽动态范围内对S100B的检测灵敏度达到了0.5 pg/ml，远高于传统方法。 2. ProSpect的定量准确度达到了95%以上，且线性范围宽，适用于不同浓度的S100B样本检测。 3. 通过与临床样本的对比，ProSpect在脑损伤诊断中的准确性和可靠性得到了验证。

结论与意义

本研究构建的基于纳米光子异链芯片的深度学习定量框架ProSpect，为S100B的检测提供了一种高灵敏度、宽动态范围的新方法。该方法具有以下意义： 1. 提高了S100B检测的灵敏度，有助于早期诊断脑损伤。 2. 扩展了S100B检测的动态范围，适用于不同浓度的样本检测。 3. 为脑损伤的临床诊断和预后评估提供了可靠的生物标志物检测手段，具有重要的临床应用价值。 总之，本研究为脑损伤的诊断和治疗提供了新的技术支持，有助于推动脑损伤相关研究的深入发展。