epfl（瑞士联邦理工学院）工程学院（瑞士洛桑）和australian national university（anu，澳大利亚国立大学）的科学家们开发了一款紧凑型、高灵敏度纳米光子传感器系统，无需使用传统的光谱学技术便能识别分子的特征吸收。他们已经将该系统用于聚合物、农药和有机化合物的探测。更为重要的是，这项技术还与cmos技术兼容。
将分子的特征吸收转译为“条形码”
有机物分子中的化学键都有其特定的方向和振动模式，这影响了分子对光的吸收，使每个分子都有其独一无二的“指纹吸收”。红外光谱学通过检测样本是否吸收分子的指纹特征频率，来探测样本中是否含有给定分子。然而，这种分析需要尺寸庞大、价格昂贵的实验室仪器。
epfl科学家开发的系统包含一种工程化的表面，覆盖有数百个被称为metapixels（超像素）的微型传感器系统，可以为表面接触的每个分子生成不同的“条形码”。这些条形码可以使用先进的模式识别和分类技术（如人工智能神经网络）进行大规模分析和分类。这项研究成果已发表于今年6月出版的science杂志。
epfl开发的这款开创性传感器系统不仅灵敏度高，且能够实现微型化；它采用了能够在纳米尺度捕捉光的纳米结构，因而对系统表面上的样品具有极高的灵敏度。“我们想要探测的分子是纳米级的，因此桥接这一尺寸鸿沟是必不可少的一步，” epfl生物纳米光子系统实验室负责人及本研究联合作者hatice altug说。
该系统表面的纳米结构被分为数百个超像素组，每个超像素都以不同的频率共振。当一个分子与系统表面接触时，该分子对光的特征吸收，会改变它接触的所有超像素的振动。
“非常重要的是，这些超像素的排列方式，可使不同的振动频率映射于系统表面的不同区域，”本研究联合作者andreas tittl介绍说。这便获得了一种像素化的光吸收图，可以转译为分子条形码。整个过程都不需要使用光谱分析仪。
这款新系统的潜在应用很广。“例如，它可以用于制造便携式医疗测试设备，为血液样本中的每种生物标记物都创建条形码，”本研究联合作者dragomir neshev说。
这项技术还可以和人工智能结合，为从蛋白质和dna到农药和聚合物的各种化合物，创建并处理分子条形码库，为科研人员提供一种新的工具，快速、精确地从复杂样本中发现微量的化合物。
据麦姆斯咨询介绍，红外光谱学是检测和分析有机化合物的一种基准方法。但是它需要复杂的操作过程和大型、昂贵的仪器设备，因此设备的微型化充满挑战，阻碍了红外光谱技术的一些工业和医疗应用，以及户外现场的数据收集，例如污染物浓度的测量等。此外，其相对较低的灵敏度要求较大的样本量，因而也从根本上限制了其广泛应用。来源：电子发烧友网
