2026年01月21日
结直肠癌是目前全球发病率和死亡率均位居前列的恶性肿瘤之一。然而，现有的筛查手段主要依赖基因检测和粪便隐血检测，这些方法在实际应用中仍存在一定的假阳性问题，给早期、准确诊断带来挑战。
针对这一问题，来自西交利物浦大学理学院化学和材料科学系的研究团队开展了一项系统性研究，尝试从粪便样本释放的挥发性有机化合物入手，为肠道健康评估寻找可量化的“气体信号”。本研究的第一作者为理学院的肖炜钰博士。她主攻以金属氧化物为感知材料的气体传感器的设计，开发，验证以及机理研究工作。
在这项研究中，团队招募了三类人群：结直肠癌患者、腺瘤患者（癌前病变）以及健康志愿者。研究共收集了37例结直肠癌患者、44例腺瘤患者和55名健康人群的粪便样本。通过气相色谱–质谱联用技术（GC-MS），肖炜钰、董秋辰团队从样本中筛选并分析了80种挥发性有机化合物（VOCs），用于探索潜在的肠道健康生物标志物。
图 1.采用所开发的气体传感器进行结直肠癌，腺瘤和健康组的差异化检测结果。（A）和（B）基于粪便中异丙醇气体浓度的主成分分析（PCA）预测结果。其中，异丙醇由 ZnO/IrOx 基气体传感器检测，对甲苯酚由气相色谱–质谱联用技术（GC-MS）分析，用于区分结直肠癌患者、腺瘤患者和健康人群三类样本。（C）K-means 聚类算法对三类人群的预测结果。（D）基于监督式机器学习模型的预测结果，该模型综合了气体传感器检测到的粪便异丙醇浓度，以及通过 GC-MS 分析得到的对甲苯酚、2-甲基丁酸和 3-甲基丁酸等多种挥发性有机物数据。
图 2. 采用所开发的气体传感器进行结直肠癌，腺瘤和健康组的差异化检测结果。（A）在 40 ℃、相对湿度 15% 的条件下，采用电沉积 40 分钟制备的氧化锌（ZnO）气体传感器，对不同人群（结直肠癌人群、癌前病变人群及健康人群）粪便中释放的异丙醇气体所产生的电流响应。（B）粪便中异丙醇气体含量的定量分析结果。（C）基于 ZnO 气体传感器检测结果，对三类人群粪便异丙醇气体水平进行的箱线图和分布分析。（D）结合气体传感器检测到的异丙醇浓度和 GC-MS 分析得到的对甲酚含量，利用主成分分析（PCA）方法对不同人群的肠道健康状态进行区分的结果。
研究结果显示，结直肠癌患者、腺瘤患者与健康人群在部分挥发性气体成分的含量上存在差异。其中，异丙醇在三类人群中的浓度分布呈现出较强的区分度。基于这些气体特征并引入机器学习模型，团队能够对未知样本的肠道健康状态进行较为准确的判别与预测。
综合分析表明，异丙醇和对甲苯酚是当前最具潜力的挥发性气体成分之一，有望作为结直肠癌早期筛查和辅助诊断的重要指标。同时，2-甲基丁酸和3-甲基丁酸在不同人群间也表现出明显差异，可作为补充指标纳入模型，用于进一步提升预测准确性与稳定性。
在此基础上，为了让“实验室里的气体分析”更接近未来的检测应用，团队进一步研发了两类气体传感器：一种基于纯氧化锌材料，另一种采用氧化锌与氧化铱纳米材料构建的 p-n 异质结结构。传感器通过光刻工艺制备，并修饰于同心环形的叉指电极上。材料的制备主要依赖电沉积和高温煅烧工艺，以获得稳定的晶体结构，从而提升异丙醇氧化反应效率和传感性能。
本研究与苏州大学附属第一医院何宋兵和医生团队合作完成。相关技术已申请两项中国发明专利（申请号：202510501780.6 和 202511684369.3），并于2025年12月中旬发表在国际期刊 Sensors and Actuators B: Chemical (https://doi.org/10.1016/j.snb.2025.139347)和 Sensors and Actuators Reports (https://doi.org/10.1016/j.snr.2025.100420)上。
未来，团队希望将传感器检测获得的气体信号与机器学习模型进一步结合，实现“采样—检测—判别”的一体化流程，从而提升早筛的效率与可及性。
内容素材与审核：董秋辰博士
编辑：王璐谣
2026年01月21日