酵母与AI技术实现PFAS快速低成本检测

针对全氟和多氟烷基物质广泛污染饮用水且传统检测成本高昂、周期漫长的行业痛点，哥伦比亚大学与纽约市立学院科研团队成功开发出一种基于工程酵母与人工智能的新型生物混合检测装置。该设备旨在满足美国环保署新规下市政水务系统对污染物实时监测的迫切需求。 据悉，团队将人工设计的特异性受体蛋白植入酿酒酵母，并连接荧光蛋白。当酵母接触目标化合物后便会发出绿色荧光，其亮度与污染物浓度呈正比。借助AI算法，受体蛋白的迭代设计周期已从过去的数年缩短至数周。工程酵母经冻干处理后嵌入类似试纸的材质中，再与微电子工程团队研发的CMOS光学传感器芯片结合，最终封装为一次性便携检测棒。用户只需将检测棒浸入水样，芯片即可无线读取荧光信号并实时输出浓度数据。 该生物混合系统突破了单一固态或生物传感器的技术局限，有望将检测成本降低数个数量级，大幅减轻市政水厂的运维负担。研究团队指出，此项技术不仅可优化水处理设施的实时控制，其快速迭代的研发模式未来亦将推动生物传感技术在医疗健康等领域的产业化应用。