英文原题：Single-Molecule Bioelectronic Sensors with AI-Aided Data Analysis: Convergence and Challenges
通讯作者：唐龙华，浙江大学；李景虹，清华大学
作者：Yang Yuxin (杨雨欣), Li Yueqi (李玥琪)
研究背景：
单分子生物电学传感技术的快速发展正在推动我们对基本物质世界和生物系统的深入认知，这项技术使我们能够以前所未有的精度探索蛋白质、核酸等生物分子的电学特性，从而从宏观系统之外的角度，更全面地理解它们的结构、功能和相互作用。多年来，在开发具有高灵敏度和时空分辨率的传感器件方面取得了显著进展，例如基于纳米间隙电极的隧穿传感器、纳米孔传感器和单分子场效应晶体管。通过分析这些传感器产生的电学信号，可以推知所测量分子的相关信息。然而，这一过程往往富有挑战。一方面，这些信号来源于高采样率的测量过程，数据量庞大。另一方面，单分子信号通常较为微弱，背景噪声的叠加使得信号往往具有较低的信噪比。此外，由于单分子行为的随机性，单分子信号呈现出复杂的动态变换，对各种信号形式与对应分子行为间关联的认知不足也增加了信号解释的难度。人工智能（AI）算法在处理分析大批量复杂数据方面表现出优异的性能，为解决单分子电学传感信号分析的挑战提供了可行路径。AI算法通过高效提取信号特征并高准确度区分信号间的差异，极大地提高了数据分析的效率，并可通过大数据量仿真预测来优化传感器的设计及其性能，提高了单分子测量的可靠性。本综述探究了单分子生物电学传感器和AI的集成，旨在阐明AI算法如何促进单分子生物电学传感技术的发展，以及目前面临的挑战和潜在的应用前景。
内容介绍：
近日，浙江大学唐龙华教授和清华大学李景虹院士团队在Precision Chemistry上发表了单分子生物电学传感器与人工智能辅助数据分析的融合与挑战综述。聚焦于人工智能（AI）与单分子生物电学传感器的集成，探讨了这一前沿领域的发展现状、面临的挑战以及未来的应用前景。
单分子生物电学传感技术的核心在于构建纳米尺度的受限区域，以捕捉单个生物分子的微小变化，并将其呈现为电学信号形式。基于纳米间隙电极的隧穿传感器，如扫描隧道显微镜（STM）（图1a）和固定纳米间隙器件（图1b）利用隧穿效应实现对分子电学特性的检测。纳米孔传感器包括生物纳米孔（图1c）和固态纳米孔（图1d），通过监测离子电流波动可以揭示有关分子尺寸、形状和电荷特性的信息。此外，单分子场效应晶体管（图1e）通过测量纳米线或纳米管中的电导变化来检测分子相互作用。对于电化学活性分析物，通过将其与外部电子电路集成，可以利用相关的氧化还原反应产生可测量的电流。（图1f）
图1. 单分子生物电学传感器以及它们所产生的电学传感信号（a）基于STM的隧穿传感器（b）基于固定纳米间隙电极的隧穿传感器（c）生物纳米孔传感器（d）固态纳米孔传感器（e）单分子场效应晶体管（f）基于电化学活性分子的传感器
对单分子生物电学传感信号的全面而准确的理解是单分子研究的关键方面，然而这些信号通常具有较高的复杂性，为数据处理和分析带来较大的挑战。人工智能（AI）模拟人类的学习过程，构建出可增强推理和决策的高级算法模型，以应对复杂问题情境。机器学习、深度学习等AI技术已被广泛应用于单分子生物电学传感信号的处理与分析中，有效解决了数据分析的困难。
AI算法在处理高维度的复杂数据方面展现出卓越的能力，并对数据中的噪声具有良好的鲁棒性，以一个更为全面且细致的角度来解析信号特征，从而能够高效提取单分子生物电学传感信号中的关键信息，并且能够以极高的准确性区分不同分子信号之间的微小差异。
图2. 基于AI算法的信号特征提取和分子识别
此外，AI算法通过保留关键特征可快速实现降噪及信号增强，可有效改善数据质量。基于AI算法的仿真模型从理论层面进行深入的推导和预测，并在海量的数据中寻找最优解，不仅可以为实际检测结果提供补充见解，还能帮助改进传感器设计，从而提高测量器件的精度和稳定性。
图3. 基于AI算法的信号增强及建模仿真
单分子生物电学传感技术在生物学和医学等领域展现出巨大的应用潜力，为深入研究单个生物分子的动态变化过程提供了可能。AI算法的集成则进一步增强了这一技术的优势，通过高效的数据处理，实现了更高的灵敏度和精确度。
单分子生物电学传感技术的发展使得快速、高通量的单分子测序成为可能，通过检测单个DNA、RNA乃至多肽、蛋白质分子的电学信号，极大地推动了生命科学研究的进步。AI算法的集成进一步提升了这一技术的潜力，能够有效处理复杂且海量的测序数据，快速解码序列信息。
图4. AI集成的单分子生物电学传感器用于测序
单分子生物电学传感器通过在分子水平上直接对生物系统进行探测，能够及时准确地对微量分子标志物进行检测和量化。这种高灵敏度的检测方法对于增强早期疾病诊断及环境监测能力等具有重要意义。通过直接检测单个分子，单分子生物电学传感器能够提供比传统检测方法更为精确的数据，从而有助于提高疾病诊断的准确性，并能够监测到环境中的微量有害物质，为环境保护和公共健康提供支持。
图5. AI集成的单分子生物电学传感器用于微量分子探测
此外，单分子生物电学传感器以其极高的时间分辨率，能够实时监测分子动态变化，为生物体内酶等分子的作用机制的研究提供了有效的工具。同时，通过捕捉分子间结合与相互作用的过程，单分子生物电学传感技术在药物筛选及研发领域也展现出极大的潜力，有助于促进高通量的药物筛选，加速新药的研发过程。
图6. AI集成的单分子生物电学传感器用于实时监测分子相互作用
总结/展望：
单分子生物电学传感与人工智能（AI）技术的融合，为我们探索微观世界提供了新的视角。本文概述了AI集成的单分子生物电学传感技术的基本原理和最新进展。AI算法极大提高了信号分析的效率， 并可优化传感器设计，提升了器件性能。AI集成的单分子生物电学传感技术提供了单分子测序、低丰度探测和实时动态监测的能力，在生物学、医学等多种领域的研究中展现出了巨大的应用潜力。
未来，随着单分子生物电学传感器和AI算法的协同优化，其潜能有望进一步释放。这需要单分子生物电学传感器的不断改进，以提高其稳定性。同时，AI算法如何充分挖掘传感信号中可能被忽视的丰富信息也值得深入研究。为了增强模型泛化能力，必须评估它们在各种场景中的适应性。公开可用的数据集有助于促进通用算法的发展。总之，AI与单分子生物电学传感技术的融合既提供了新的机遇，也仍然面临一定的挑战。通过不断改进传感器和AI算法，我们可以进一步提升揭开分子世界奥秘的可能性，促进对生物系统的理解和新型分子电子学应用的开发。
Cite this: Yang, Y.; Li, Y.; Tang, L.; Li, J. Single-Molecule Bioelectronic Sensors with AI-Aided Data Analysis: Convergence and Challenges. Precision chemistry 2024, 2 (10), 518–538. https://doi.org/10.1021/prechem.4c00048.