圖1所示。通過單一多肽傳感器的多種光信號識別水溶性聚合物的示意圖。圖片來源:東京工業(yè)大學
東京工業(yè)大學(Tokyo Institute of Technology)的科學家開發(fā)了一種肽傳感器，用于檢測廢水中的水溶性聚合物，這是與微塑料一樣造成污染的主要因素。這項新技術(shù)利用多肽和不同聚合物之間的鍵合來訓練一種機器學習算法，可以在單一溶液中識別大量污染物。
從珊瑚礁的死亡到魚類數(shù)量的減少，塑料造成的海洋污染日益成為全球關(guān)注的問題。最近關(guān)于塑料污染的討論大多圍繞著微塑料展開，微塑料是極難從水中去除的微小塑料。但是，人們對水溶性合成聚合物作為海洋污染源越來越感興趣，特別是考慮到它們對土壤和水環(huán)境構(gòu)成的風險。由于是水溶性的，它們不能用普通的過濾技術(shù)回收。發(fā)展替代方法來清除這些污染物是關(guān)鍵。因此，了解水溶性聚合物污染物的確切性質(zhì)，并對其在廢水中的數(shù)量進行量化，已成為研究人員關(guān)注的焦點。
聚合物是由更小的重復單元組成的化學物質(zhì)長鏈。雖然蛋白質(zhì)很少與這個術(shù)語聯(lián)系在一起，但它們也可以被認為是聚合物，因為它們是由數(shù)千個稱為“氨基酸”的亞基組成的。這些氨基酸的短鏈稱為肽。多肽可以以不同的方式和不同的親和水平與分子(如聚合物)進行特定和非特定的相互作用。在ACS應用材料與界面雜志發(fā)表的一項新研究中，來自東京理工大學(Tokyo Tech)的研究人員利用這些相互作用開發(fā)了一種新的多肽傳感器，用于識別混合溶液中的水溶性聚合物。“我們的技術(shù)依賴于模仿哺乳動物氣味和味覺的機器學習模式分析。就像我們的鼻子和舌頭可以用有限數(shù)量的受體蛋白來區(qū)分無數(shù)種氣味和味道一樣，我們的單一肽傳感器也可以用來檢測多種聚合物和其他分子，”領(lǐng)導這項研究的Takeshi Serizawa教授說。
該研究小組基于一種肽結(jié)合到一種合成聚合物聚(n -異丙基丙烯酰胺)(PNIPAM)的技術(shù)。然后，他們將一種名為N-(1-苯胺基萘基-4)馬來酰亞胺(ANM)的熒光“標簽”引入肽，以幫助獲取其不同相互作用的信號。ANM的熒光根據(jù)肽的相互作用而變化，從而發(fā)出可檢測的信號。研究人員在已知的不同聚合物溶液濃度中測量ANM的信號，并用它來訓練“線性判別分析”算法，這是一種有監(jiān)督的機器學習(見圖1)。然后，他們用未知樣本驗證了他們的技術(shù)，發(fā)現(xiàn)傳感器和算法可以識別混合溶液中的聚合物。此外，在溶液中加入少量乙醇或氯化鈉，稍微改變化學相互作用后，機器學習算法可以區(qū)分具有類似性質(zhì)的聚合物。最后，他們在實際廢水上測試了新的肽傳感器和算法，確認了其檢測不同水溶性聚合物的能力。
“我們的技術(shù)不僅可以用于檢測水中聚合物等溶解的大分子污染物，還可以用于分析它們是如何進入環(huán)境的，”Serizawa博士說。研究小組進一步計劃將該方法擴展到其他多肽和聚合物。
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