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注的問題。最近關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)境構成的風險。由于是水溶性的，它們不能用普通的過濾技術回收。發(fā)展替代方法來清除這些污染物是關鍵。因此，了解水溶性聚合物污染物的確切性質，并對其在廢水中的數(shù)量進行量化，已成為研究人員關注的焦點。
聚合物是由更小的重復單元組成的化學物質長鏈。雖然蛋白質很少與這個術語聯(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，”領導這項研究的Takeshi Serizawa教授說。
該研究小組基于一種肽結合到一種合成聚合物聚(n -異丙基丙烯酰胺)(PNIPAM)的技術。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，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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