马德里理工大学(UPM)光电系统和微技术研究所的一组研究人员设计了一种生物传感器，能够识别低至单层的蛋白质和肽。为此，通过集成传感器产生表面声波(SAW)，这是一种芯片上的电控纳米地震，作用于涂有待检测生物分子的二维材料堆叠。

正如他们在《生物传感器和生物电子学》杂志上发表的一篇题​​为“用于对超薄生物层进行指纹识别直至单层极限”的文章中所报道的那样，SAW将以这样的方式在基于石墨烯的堆栈表面产生波纹。它将中红外光限制在非常小的体积内，从而增强纳米尺度的光与物质的相互作用。

特别是，部分是光(光子)和部分是物质(电子和晶格振动)的准粒子，称为表面等离子体-声子极化激元，在与顶部分子强烈相互作用的波纹堆叠处形成。

有机分子吸收中红外范围内某些波长的光，这是其化学成分和结构的特征。因此，这组吸收共振，称为振动指纹，可以识别有机化合物。

“通过加强光和沉积在传感器顶部的生物分子之间的相互作用，我们将能够识别需要较少数量的分析物，达到低至单个单层的水平，”这项研究的第一作者RaúlIzquierdo说。

该研究的首席科学家豪尔赫·佩德罗斯(JorgePedrós)表示：“这种机制的一个优点是，声表面波是通过高频电压主动控制的，可以在开启配置和关闭配置之间轻松切换，在开启配置下相互作用会增加，信号没有任何改善。这种测量方案提高了传感器分辨率。”

“除了传感器的设计及其性能计算之外，我们还提供了一种数学方法来提取明显隐藏的定量信息，进一步提高传感器的灵敏度，”Izquierdo说。

为此，分析物的分子和表面等离激元-声子极化子被建模为彼此相互作用的振荡器，而两者均由外力(入射到传感器上的光)驱动。尽管很简单，但该模型可以很好地重现计算结果。

最后，Pedrós说：“我们相信这项研究将有助于开发新的片上实验室设备，将这种新型SAW驱动生物传感器的化学指纹识别能力与其他声学功能(例如基于SAW的质量传感)相结合或微流体回路中的液滴流动和混合。”

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