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主要作者及研究机构
本研究的主要作者包括Akinrinade George Ayankojo、Roman Boroznjak、Jekaterina Reut、Jürgen Tuvikene、Tõnis Timmusk和Vitali Syritski。他们均来自爱沙尼亚塔林理工大学的材料与环境技术系和化学与生物技术系。该研究发表于2023年9月20日的《Sensors & Actuators: B. Chemical》期刊上，文章编号为134656。

学术背景
神经退行性疾病（Neurodegenerative disorders）如阿尔茨海默病、帕金森病等在全球范围内发病率逐年上升，早期诊断和及时治疗对改善患者预后至关重要。脑源性神经营养因子（Brain-Derived Neurotrophic Factor, BDNF）作为一种潜在的神经退行性疾病生物标志物，其血清水平的异常与多种神经系统疾病相关。然而，现有的BDNF检测方法（如酶联免疫吸附试验，ELISA）存在稳定性差、成本高、检测结果不一致等问题。因此，开发一种快速、稳定且经济的BDNF检测技术具有重要意义。本研究旨在开发一种基于分子印迹聚合物（Molecularly Imprinted Polymer, MIP）的电化学传感器，用于BDNF的快速定量检测。

研究流程
研究分为以下几个主要步骤：
1. 传感器制备：首先，在薄层金属电极（Thin Film Metal Electrodes, TFME）的工作电极表面通过可裂解连接剂（DTSSP）固定BDNF模板蛋白。随后，在电极表面电沉积聚（间苯二胺）（Poly(m-Phenylenediamine), PMPD）薄膜，形成分子印迹聚合物。最后，通过裂解DTSSP的二硫键并用乙酸处理去除模板蛋白，形成BDNF特异性结合位点。
2. 传感器性能优化：通过循环伏安法（Cyclic Voltammetry, CV）和电化学阻抗谱（Electrochemical Impedance Spectroscopy, EIS）监测每一步的电荷转移变化，优化聚合物薄膜的厚度（2 mC/cm²）。
3. 结合与选择性研究：使用差分脉冲伏安法（Differential Pulse Voltammetry, DPV）评估传感器对BDNF的结合能力，并研究其对其他干扰蛋白（如MANF、CDNF和CD48）的选择性。
4. 竞争性结合实验：在固定浓度的牛血清白蛋白（HSA）存在下，研究传感器对不同浓度BDNF的竞争性结合能力，进一步验证其选择性。
5. 血清样本中的性能评估：在胎牛血清（Fetal Bovine Serum, FBS）样本中验证传感器的实际应用性能，确定其在复杂生物样本中的检测能力。

主要结果
1. 传感器制备与优化：通过CV和EIS验证了BDNF的固定和PMPD薄膜的电沉积。优化后的聚合物薄膜厚度为4.5 nm，表现出最佳的结合性能。
2. 结合与选择性研究：传感器对BDNF的检测限（Limit of Detection, LOD）为9 pg/mL，对相关蛋白（如CDNF和MANF）的选择性超过5倍，对PI值相似的蛋白（如CD48）的选择性超过30倍。
3. 竞争性结合实验：在HSA存在下，传感器对BDNF的竞争性结合能力显著优于其他干扰蛋白，IC50值为0.001 ng/mL。
4. 血清样本中的性能：在400倍稀释的FBS样本中，传感器的LOD为25 pg/mL，线性范围为5-60 ng/mL，能够准确检测BDNF的浓度变化。

结论
本研究成功开发了一种基于MIP的电化学传感器，用于BDNF的快速、高灵敏度检测。该传感器在复杂生物样本中表现出优异的性能，为神经退行性疾病的早期诊断提供了一种潜在的便携式检测工具。未来的研究计划将进一步验证该传感器在患者血清样本中的应用，以推动其在神经保护疗法监测中的实际应用。

研究亮点
1. 高灵敏度：传感器对BDNF的检测限低至9 pg/mL，远低于现有方法。
2. 高选择性：传感器对相关蛋白和PI值相似的蛋白表现出显著的选择性。
3. 实际应用潜力：在复杂生物样本（如FBS）中验证了传感器的性能，展示了其在临床诊断中的应用前景。
4. 创新方法：采用电化学表面印迹策略，结合可裂解连接剂，实现了BDNF特异性结合位点的精确制备。

其他有价值的内容
本研究还详细描述了传感器的制备流程和性能优化方法，为其他基于MIP的传感器开发提供了参考。此外，研究团队通过计算建模筛选功能单体，进一步提高了传感器的结合性能，展示了计算化学在传感器设计中的应用潜力。