急性心肌梗死（MI）和心力衰竭（HF）是临床上最常见的两类心血管疾病。MI和HF合计占心血管疾病死亡率的三分之一以上，并在世界范围内造成重大的医疗保健和社会经济负担。二者并非孤立存在，而是互相关联的。心梗可导至心肌损伤并进一步进展为心衰，而心衰患者又持续处于再发梗死的高风险之中。正因为这种病理生理上的双向关联，单一标志物检测往往难以完整反映患者当前的风险状态。近年来，越来越多临床研究和指南强调，将MI和HF相关标志物联合评估，对于诊断、危险分层、治疗监测和预后判断都具有更高价值。尽管目前临床已有成熟的中心实验室平台可检测cTnI、CK-MB和NT-proBNP，但这些实验室系统往往依赖集中式平台和专业人员，样本周转时间常常超过 2小时。因此，亟需可快速、准确、可多重检测的POCT产品。 近日，由美国顶尖学府UCLA领衔的研究团队在杂志 Light: Science & Applications 上发表了一篇题为“Deep learning-enhanced dual-mode multiplexed optical sensor for point-of-care diagnostics of cardiovascular diseases”的文章。作者提出了一种新型光学传感的POCT平台。该系统以双模态多重检测（xVFA）为核心，在同一卡匣内集成了比色和化学发光两种读出模式，并结合神经网络分析流程，实现对 cTnI、CK-MB 和 NT-proBNP 三种心血管标志物的同步定量。研究显示，这一系统仅需 50 μL血清，可在 23分钟内 完成检测，并在92例患者血清样本的盲法测试中，与参考方法相比取得了 Pearson’s r > 0.96 的定量相关性。
图片来源：Light: Science & Applications 双模态光学传感器系统的结构设计与工作流程 作者设计了一个双模态xVFA多重检测卡匣（如下图）。卡匣中心的传感膜上布置了 16个反应点，其中包括CK-MB检测点3个、NT-proBNP检测点3个、cTnI检测点4个，以及阳性和阴性内控点。整个卡匣为模块化设计，上层用于样本加入、反应和洗涤，下层用于成像。成像前加入化学发光底物，并将传感膜转移到成像仓中，由便携式读取器自动完成比色和化学发光图像采集。比色模式下通过LED照明，读取金纳米颗粒形成的吸收信号；化学发光模式下则关闭LED，在暗环境中采集发光信号。为了避免两种模式互相干扰，系统采用了顺序成像。
双模态xVFA 传感器及便携式光学读取器概述。图片来源：Light: Science & Applications 同分析物采用不同的读出策略 作者针对不同分析物采用不同的读出策略。CK-MB和NT-proBNP都使用40nm金纳米颗粒-抗体偶联物进行比色检测。而cTnI同时结合比色和化学发光两种模式，一部分使用金纳米颗粒提供高浓度下的比色信号，另一部分在低浓度时通过luminol体系产生化学发光信号（如下图）。这种设计是因为cTnI需要覆盖从低pg/mL到高ng/mL的极宽区间，因此低浓度下靠化学发光信号获得高灵敏度，高浓度下则利用比色避免化学发光信号饱和。此方法可满足临床上的高敏检测需求，既可以在健康人群低浓度下有足够分辨能力，又在高浓度心肌损伤样本中保持可定量。
基于双模光学传感的多重检测技术。图片来源：Light: Science & Applications 双模态xVFA对3种分析物的检测性能 这套双模态xVFA的完整检测时间控制在23分钟以内，包括 10分钟免疫反应、8分钟洗涤和少于5分钟的成像。交叉测试结果表明，不论是比色还是化学发光通道，各分析物均表现出较好的特异性响应，没有明显的串扰。 在性能验证中，作者分别用加标血清建立了三种标志物的定量曲线。结果显示，CK-MB的检测下限（LoD）为409 pg/mL，低于其临床关注阈值 5000 pg/mL；NT-proBNP的LoD为40 pg/mL，低于慢性心衰常用判别阈值125 pg/mL；而 cTnI的CL模式LoD达到0.12 pg/mL，显著低于临床高敏cTnI常用的低浓度判读区间。cTnI在双模式协同下实现了约 6个数量级的动态范围覆盖。总的来说，三种标志物的校准曲线都相对平滑，且在临床阈值附近具备较好的区分能力（图f–h）。
xVFA 双模态多重心脏生物标志物检测性能。图片来源：Light: Science & Applications 双模态xVFA的临床样本验证 在临床样本验证中，作者分析了 92份患者血清样本。分析结果显示，在92例中，有43例（46.7%）同时存在cTnI和NT-proBNP升高，提示潜在MI与HF负担叠加；而在cTnI高于阈值的患者中，有 9例（9.8%）同时伴有CK-MB升高，这与潜在的再梗死事件相符（图c）。综合来看，这种交叉分类分析表明，多重生物标志物检测能够提供超出单一生物标志物测量所能获取的额外诊断信息。 接下来，作者使用双模态 xVFA 对其进行了检测。结果显示，双模态xVFA可定量范围为：CK-MB ≥ 409 pg/ml，NT-proBNP ≥ 40 pg/ml，cTnI-CL ≥ 4 pg/ml，cTnI-Color ≥ 1000 pg/ml。在此范围内，双模态xVFA信号与参考生物标志物浓度均显示出很强的相关性（图d - f）。
双模态xVFA的临床样本验证。图片来源：Light: Science & Applications 神经网络驱动的分类分析框架 作者针对临床样本中的真实复杂性，专门设计了神经网络驱动的分类分析框架。研究为三种标志物分别构建了不同的神经网络管线，总计 8个全连接神经网络模型。先通过一个分类模型把样本划入预定义浓度区间，再由对应的定量模型在该区间内进行浓度预测。 在测试样本中，三种标志物的分类模型都展现出较好的泛化能力。作者报告，CK-MB分类准确率为95.5%，NT-proBNP分类准确率为92.9%，cTnI分类准确率为100%（如下图）。三种标志物整体上与参考检测的相关性均 >0.96。
神经网络对双模xVFA测量结果的分析。图片来源：Light: Science & Applications 这项研究提出了一种面向心血管疾病POCT的新型多重检测方案，把比色与化学发光两种光学模式整合在同一平台中，并通过神经网络而不是传统单一校准曲线来完成多标志物定量。 这一平台支持了3种分析物的联合评估。cTnI用于识别心肌损伤，CK-MB为再梗死判断提供辅助，NT-proBNP反映心衰负荷，而三者同时检测，则更接近实际临床中的风险分层需求。相较于中心实验室系统，这一双模态xVFA平台可去中心化部署、23分钟内出结果、单次检测完成三种标志物分析、50 μL样本量、较低成本以及更适合基层或近患者场景使用。 这项工作也有一定的局限性。患者样本量为 92例，对于POCT临床转化来说仍属于早期验证规模。这项研究目前更集中于定量性能验证，而非真实临床决策终点，如急诊分诊效率、住院率下降或预后改进等，因此还需要更大规模前瞻性研究。神经网络依赖于训练数据集，如果未来部署到不同人群中，是否可以维持模型的稳健性仍是一个问题。 |
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