引用本文:吕亚玲，张朱珊莹，冉康，等. 4种干扰物对中红外光谱血糖检测影响研究[J]. 化学试剂，2023，45(10)：14-20.DOI:10.13822/j.cnki.hxsj.2023.0517
中红外吸收光谱对血糖检测有快速、绿色无污染等优势，但血液成分复杂，光谱重叠，严重影响血糖检测准确性。人体血液中胆固醇与葡萄糖红外吸收光谱重叠严重。锻炼中当氧气不足，葡萄糖会氧化为CO2和H2O，此时乳酸会在血糖中形成。普通感冒或流感等感染期间，乳酸也会上升。白蛋白与某些糖类物质形成复合物，还会干扰反应试剂的结构或功能甚至水平过低会增加T2DM患病风险。糖尿病会导致患者肾功能异常，若尿素浓度太高，会得出错误的血糖预测。因此，胆固醇、乳酸、白蛋白和尿素这4种常见的血液干扰物对血糖检测的影响是研究的重点。
1.采用划分子集、SG预处理、PLSR建模及Clarke Error Grid和t检验方法，得出在血糖检测中胆固醇和乳酸影响显著，其次是白蛋白，而尿素影响较弱。与此同时，胆固醇使葡萄糖预测值偏低，乳酸和白蛋白使葡萄糖预测值偏高。
2.在中红外血糖定量分析中必须考虑胆固醇、乳酸和白蛋白对血糖检测的影响,为将来展开从体外到体内，从仿体到血液的无创血糖检测研究提供支持。1.2.1 样品制备
实验所采用无水葡萄糖和4种干扰物质的浓度均适当超过人体正常范围，如表1所示。
1.2.2 光谱测量
采用FTIR的中红外DTGS检测器和ATR附件，水平ATR的样品槽为锗晶体。每个样品光谱采集范围：4000 ~ 650 cm-1，采用分辨率：4 cm-1，通过16次扫描采集得到平均光谱。2.1 葡萄糖和4种干扰物吸收区间的分析
各分析物母液的中红外光谱图如图2所示，波数范围为4000 ~ 700 cm-1。从图中可以看出3500 cm-1 ~ 3200 cm-1主要是水分子的红外吸收峰，为O—H伸缩振动产生。对于中红外光谱，由于葡萄糖的主要吸收峰在1200 ~ 900 cm-1的区间，为了明显观察4种干扰物对葡萄糖的影响，采用如图3所示1200 ~ 900 cm-1的中红外光谱图进行吸收区间分析。
2.2 定量分析
本研究采用的PLSR是一种基于校准集构建线性回归模型的方法。通过对校准集进行多元回归分析，建立样品属性与光谱数据的相关关系模型，以实现对样品属性的定量预测和分析。预处理之后，对这些子集进行PLSR模型的建立，并采用留一交叉验证来确定主因子数f，设置主因子数f在1 ~ 20循环，寻找最优的主因子数f，使RMSECV的值最小，从而使模型更加稳定和可靠。各模型结果如表4所示。
2.3 Clarke Error Grid 分析
通过Clarke Error Grid将实验数据进行可视化分析，并且对血糖预测的准确性可以作为临床糖尿病的判断与治疗。2.4 4种干扰物进行t检验的误差棒
为了进一步量化缺失某一干扰物对预测葡萄糖的影响，将子集2、3、4、5分别作为训练集，测试集为150个样本中除去相对应子集后剩余的样本，如：对于缺失胆固醇的子集2有37个，则对应的测试集为113个，其他子集亦如此。采用划分不同子集、Clarke Error Grid和t检验，研究胆固醇、乳酸、白蛋白和尿素对血糖检测的影响。结果表明，胆固醇的影响最为显著，其存在导致葡萄糖预测值偏低；乳酸的影响程度次之，其存在使葡萄糖预测值偏高；白蛋白的影响程度没有胆固醇和乳酸强烈，但也使葡萄糖预测值偏高；而尿素对葡萄糖预测值在参考值附近波动，且幅度较小，影响微弱。从以上看出，1）胆固醇、乳酸和白蛋白的存在严重降低模型对葡萄糖的预测能力，但如何消除这3种干扰物对葡萄糖检测的影响还需进一步探究；2）胆固醇导致预测值偏低，乳酸和白蛋白导致预测值偏高的原因还需要进一步研究。本研究为将来展开从体外到体内，从仿体到血液的无创血糖检测研究提供支持。
