“永久性化学物质” 的检测难度众所周知，但芝加哥大学普利兹克分子工程学院与阿贡国家实验室的合作团队开发出了一种新型检测方法。该团队计划通过一款便携式手持设备推广此方法，利用独特探针量化全氟和多氟烷基物质（PFAS，即 “永久性化学物质”）的含量，其中部分 PFAS 对人体具有毒性。图片来源：约翰・齐克（John Zich）

这类物质残留在我们的水中、血液里以及环境中 ——“永久性化学物质” 的检测难度向来很大。

不过，芝加哥大学普利兹克分子工程学院（UChicago PME）与阿贡国家实验室的研究人员合作，开发出了一种检测水中微量全氟和多氟烷基物质（PFAS）的新方法。该团队计划通过一款便携式手持设备推广此方法，利用独特探针量化 PFAS（“永久性化学物质”）的含量，其中部分 PFAS 对人体有毒。

“现有检测这些污染物含量的方法可能需要数周时间，还需借助顶尖设备和专业技术，” 芝加哥大学普利兹克分子工程学院皇冠家族教授、阿贡国家实验室首席水战略专家陈君红（Junhong Chen，音译）表示，“我们的新型传感器设备只需几分钟就能检测出这些污染物。”

这项技术已发表在《自然・水》（Nature Water）期刊上，可检测出浓度低至 250 每千万亿分之一（ppq）的 PFAS—— 相当于在一个奥运会标准泳池中检测出一粒沙子。这使得该检测方法可用于监测饮用水中两种毒性最强的 PFAS：全氟辛酸（PFOA）和全氟辛烷磺酸（PFOS）。美国环境保护署（EPA）近期已提议将这两种物质的限值设定为 4 万亿分之一。

“PFAS 的检测与清除是当前环境和公共健康领域的紧迫挑战，” 芝加哥大学普利兹克分子工程学院教授安德鲁・弗格森（Andrew Ferguson）表示，“计算机模拟和机器学习已被证明是极具威力的工具，能帮助我们理解这些分子如何与分子传感器结合，并为研发更灵敏、更具选择性的分子探针提供实验指导。”

“尽管 PFAS 的浓度通常极低，但它们具有一些区别于水中其他溶解物质的分子特征，我们的探针就是专门设计来识别这些特征的，” 同时任职于阿贡国家实验室和芝加哥大学的资深科学家塞思・达林（Seth Darling）说。

检测难题

PFAS 是一类具有抗油抗水特性的化学物质，广泛应用于各类消费和工业产品，包括不粘锅、快餐包装、消防泡沫、雨衣和防污地毯。它们常被称为 “永久性化学物质”，因其稳定性极强，无法自然降解，反而会随着时间推移在环境和人体中不断累积。

近年来，有研究表明 PFAS 与多种健康问题相关，包括癌症、甲状腺疾病和免疫系统受损。基于部分此类研究，EPA 提议为 PFOS 和 PFOA 设定新的限值。

“执行这些限值的难点在于，PFAS 的检测极具挑战性且耗时，” 陈君红表示，“目前，人们无法仅取一份水样在家中完成检测。”

检测 PFAS 含量的 “黄金标准” 是一种名为 “液相色谱 - 串联质谱法” 的昂贵实验室检测技术，该技术可分离化合物并提供每种化合物的相关信息。

微型传感器可快速检测水中的 “永久性化学物质”图片来源：RG 电极的传感器设计与表征

研究人员试图研发更快、更廉价的 PFAS 检测方法时，面临着一些挑战：一方面，水中 PFAS 的浓度往往远低于其他数十种更常见的污染物；另一方面，PFAS 种类多达数千种，其化学结构仅有细微差异，但在健康影响和监管要求上却存在重要区别。

不过，陈君红团队在过去 15 年中一直致力于研发基于计算机芯片的高灵敏度便携式传感器。陈君红已将该技术应用于自来水铅含量传感器，其实验室团队认为，该方法同样可用于 PFAS 检测。他们提出的 PFAS 检测技术改良方案，已被纳入美国国家科学基金会五大湖水资源创新引擎项目。

人工智能设计探针

陈君红团队研发的传感器核心原理是：当 PFAS 分子附着在设备上时，会改变硅芯片表面的电导率。但他和同事必须解决一个问题 —— 如何让每个传感器仅对某一种 PFAS（如 PFOS）具有高特异性。

为实现这一目标，陈君红、弗格森、达林及其团队借助机器学习筛选独特探针。这些探针可附着在传感设备上，理论上仅与目标 PFAS 结合。2021 年，他们获得了芝加哥大学数据与计算中心（CDAC）颁发的 “探索挑战奖”，以支持其利用人工智能设计 PFAS 探针的研究。

“在这一背景下，机器学习是一种能快速筛选无数化学探针、预测哪些最有可能与每种 PFAS 结合的工具，” 陈君红说。

该团队在新发表的论文中指出，经计算机预测的其中一种探针，即便在自来水中存在其他浓度高得多的常见化学物质时，仍能选择性地与 PFOS 结合。当含有 PFOS 的水流过设备时，PFOS 会与新型探针结合，进而改变芯片的电导率。电导率的变化幅度取决于 PFOS 的浓度。

为确保新设备检测结果的准确性，该团队与 EPA 合作，采用 EPA 认可的液相色谱 - 串联质谱法确认 PFAS 浓度，并验证其结果与新设备的检测结果一致。团队还发现，即便经过多次检测和冲洗循环，该传感器仍能保持准确性，这表明其具备实时监测的潜力。

“我们的下一步计划是预测并合成针对其他 PFAS 的新型探针，并探索该技术的规模化应用，” 陈君红表示，“在此基础上，这种方法还可拓展至更多检测场景 —— 从饮用水中的化学物质，到废水中的抗生素和病毒，应用前景广阔。”

最终，消费者或许能通过这种技术自行检测家中水质，从而在环境选择和日常消费方面做出更明智的决策。

期刊信息：《自然・水》（Nature Water）

信息来源：芝加哥大学