基于纳米光子异链芯片与深度学习的S100B快速定量检测：方法学构建、性能验证与临床前应用规范

摘要

目的 在既有研究基础上，针对超早期脑损伤生物标志物检测的需求，系统总结并规范基于纳米光子异链芯片联合深度学习图像识别的S100B快速定量检测方法，汇报关键分析学性能指标与质控流程，并探讨其临床前应用路径。方法 围绕“芯片-成像-AI-定量-质控”5个环节，梳理平台的检测流程与参数设定，具体涵盖:动态范围与检出限的标样评估、与传统ELISA的一致性比较、干扰物/交叉反应评估、响应时间与现场适用性分析;在真实样本层面，仅基于可检出率与一致性进行方法学验证，不涉及完整临床统计结果。基于上述结果，制定标准化操作规范(SOP)、质量控制清单，并提出适用于前线/急诊/术中场景的应用路径建议。结果平台在标准品验证中表现出宽动态范围与良好拟合度，批内/批间变异处于可控水平，可在15～30 min内获得稳定读数;对常见神经相关蛋白无显著交叉反应。在真实样本中，平台对传统方法未检出的低浓度样本具有较高可检出率，与对照方法结果一致性好。结论 该方法学体系具备超早期、低丰度与现场化应用潜力，配套SOP与质控要点有助于在急诊与围术期场景实现标准化推广应用。建议后续开展多中心真实世界研究，进一步积累转化证据。

关键词

S100B / 纳米光子 / 生物传感器 / 深度学习 / 创伤性脑损伤 / 床旁检测 / 人工智能 / 图像分析