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納米等離子體超表面技術以其高靈敏度而聞名，在癌癥檢測領域備受關注。然而，傳統生物傳感方法的數據處理和分析效率低下，阻礙了其潛力的發揮。

2025年9月23日，中國人民解放軍總醫院第五醫學中心Li Bo、李伯安和廈門大學朱錦鋒共同通訊在Advanced Science 在線發表題為“Deep Learning-Powered Nanoplasmonic Biosensing Approach Enables Ultrasensitive Extracellular Vesicles Profiling for Cancer Screening”的研究論文。該研究提出了一種基于柯爾莫戈洛夫-阿諾德網絡 (KAN) 超表面芯片 (metaEVchip) 的生物傳感策略，用于血清中超靈敏的小細胞外囊泡 (sEV) 分析。

通過基于 KAN 的深度學習納米等離子體生物傳感技術分析來自 600 例胰腺導管腺癌 (PDAC) 患者和 1200 例對照者的全光譜數據，該策略在外部驗證集中實現了 0.99 的曲線下面積 (AUC)，優于傳統方法。進一步探索這種增強的性能，揭示了 KAN 同時捕獲多維光譜特征的機制，這一優勢能夠實現高效的數據處理和準確性。這一進步大大擴展了納米等離子體超表面在生物傳感中的適用性，并為癌癥篩查和改善多種惡性腫瘤的臨床管理建立了新的范例。

胰腺導管腺癌 (PDAC) 是最致命的癌癥之一，通常表現為晚期且無法切除，5 年生存率僅為 12%。早期發現可將生存率提高 30% 至 40%。目前，檢測血清中的糖類抗原 19-9 (CA 19-9) 水平是 PDAC 最廣泛使用的液體活檢方法，但其敏感性和特異性不足，可能導致誤診或漏診。這些局限性凸顯了對更可靠診斷標志物的需求。檢測血清中的小細胞外囊泡 (sEV) 是一種很有前景的替代方法，可提供卓越的非侵入性診斷方法。sEV 是由多種哺乳動物細胞主動分泌的納米級膜囊泡，尤其是快速分裂的癌細胞。這些囊泡在血液中含量豐富，在介導細胞間通訊方面至關重要。與健康對照 (HC) 相比，腫瘤來源的 sEV 表面富含特異性蛋白質。例如，GPC1 和 EphA2 陽性 sEV 在區分胰腺導管腺癌 (PDAC) 與健康對照及其他疾病患者方面表現出較高的特異性和靈敏度。這些腫瘤特異性標記物有望克服 CA 19-9 的局限性，為 PDAC 提供更靈敏、更特異的診斷工具。

在此背景下，納米等離子體超表面利用共振波長下的強局域電場增強，已成為一種強大的工具，可用于無標記、無損地識別各種生物樣品。具體而言，分析物的固有特性會引起介電環境的變化，這表現為超表面響應中的波長偏移和強度變化。這些變化與分析物的濃度高度相關，從而為實現精確、靈敏的檢測提供了可能。此外，折射效應 (RE)、光譜效應 (SE) 和納米等離子體負載效應 (NLE) 分別從不同角度分析光譜響應，以闡明確定分析物濃度和類型的基礎。然而，僅僅依賴單一的傳感視角可能會導致寶貴信息的丟失，尤其是對于包含復雜大數據的納米等離子體光譜，從而降低納米等離子體生物傳感的有效性。

相比之下，人工智能 (AI) 可以從多個領域提取數據特征，從而增強納米等離子體光譜的模式識別能力，并提高納米等離子體生物傳感的效率。對于 sEV 光譜分析，由于納米等離子體響應的高維性、連續性和物理相關性，有效捕捉細微的連續光譜偏移并解釋多維特征的貢獻仍然具有挑戰性。為了解決這個問題，該研究采用了柯爾莫戈洛夫-阿諾德網絡 (KAN)，它通過基于樣條函數的變換自適應地學習優化的激活函數。這種方法在建模光譜連續體方面具有卓越的能力，并且能夠明確解釋各個波長區域如何有助于預測，從而克服了傳統 CNN 或Transformer 的主要局限性，這些傳統 CNN 或 Transformer 在處理這種復雜的光譜數據時，往往會受到不靈活的歸納偏差或缺乏固有的可解釋性的影響。

該研究提出了一種基于 KAN 深度學習的納米等離子體生物傳感方法，用于高靈敏度檢測血清中的 sEV，從而促進 PDAC 篩查。該研究開發了一種晶圓級周期性納米等離子體金納米孔芯片，用于靶向高通量檢測臨床血清中的兩種 PDAC特異性 sEV 膜蛋白（GPC1 和 EphA2）。獲取的光譜信息進一步使用 KAN 深度學習進行全局分析。在此過程中，模型分析整個光譜以將每個信號分類為對照或 PDAC，特別突出了三個關鍵效應的演變。在實驗中，研究隊列包括 600 名PDAC 患者和 1200 名對照，包括一個獨立的外部驗證集（120 名 PDAC/240名對照），用于評估這種傳感方式在 PDAC 中的診斷性能。對照組包括900例肝癌（HC）、100例胰腺炎患者、100例膽管癌（CCA）患者和100例肝細胞癌（HCC）患者。

將模型輸出與傳統納米等離子體傳感方法下所有共振波長位置的單獨和組合分析結果進行比較，結果顯示診斷結果更佳。值得注意的是，與傳統方法相比，基于KAN的納米等離子體生物傳感方法的曲線下面積（AUC）提高了58.9%。這些結果凸顯了KAN驅動的深度學習納米等離子體sEV平臺在PDAC檢測中增強的傳感性能。此外，該研究開發的方法可以擴展到其他癌癥篩查應用中的腫瘤特異性sEV分析。

傳感技術可以用于生活中各種各樣的場景中，醫學上、工業上、家電上、食品中都可以應用傳感器技術。在家電中，比如咖啡機中可以應用霍爾流量計定量控制出水量、出奶量、出咖啡量，也可以使用光電液位傳感器監測水箱液位，避免干燒。錦鋒HF10PP05霍爾流量計可以替代瑞士迪格曼斯DIGMESA： FHKSC 938 、937、932、CH2563微型液體流量計。