近日，哈尔滨医科大学周钦、崔飞云教授科研团队融合人工智能、表面增强拉曼光谱检测与血液代谢分析技术，打造出一款全新的血液代谢分子解析检测平台。该平台围绕阿尔茨海默病开展血液代谢规律探索，不仅实现了血液光谱检测结果精准溯源，还发现临床采血前处理不规范极易干扰检测结果，从而为全球阿尔茨海默病血液微创筛查搭建起新的技术路径。相关研究成果发表于国际期刊《分析化学学报》。

　　阿尔茨海默病是高发老年神经退行性疾病，依靠血液样本进行早期微创筛查，即液体活检，是当下临床医学的热点话题。传统表面增强拉曼光谱检测存在一个难以突破的短板：血液内不计其数的生物分子振动信号相互叠加，使得检测出的光谱只能用于结果区分，无法明确究竟是何种物质产生的检测信号，如同无法拆解内容的“黑箱”，极大限制了这项技术落地临床诊断。

　　针对这一痛点，在国家自然科学基金等的支持下，周钦、崔飞云团队整合多类技术搭建一体化智能分析平台。整套检测流程分为三步，首先依靠AI算法打造疾病判别模型，针对患者血液样本分类识别准确率超96%；其次通过大数据筛选，从光谱和物质代谢两个方向锁定关键检测指标；最后独创数据匹配算法，把异常检测信号精准对应到具体血液代谢物浓度变化，冲破了传统检测无法溯源的技术壁垒。

　　在数据匹配实验过程中，科研团队还收获了一项具有警示意义的新发现：原本被AI精准识别、用来区分患病与健康人群的特征信号，并非来自病变相关蛋白，而是主要由次黄嘌呤、腺嘌呤两种体内代谢物质含量变化所致，两类物质总共贡献超六成的差异化检测信号。深入溯源后证实，这类指标异常大多源于血液采集后未能及时分离血细胞，放置延误造成的样本成分改变。

　　这一发现直指全球相关科研普遍隐患：如果未能规范血液采集后的处理流程，样本存放带来的物质波动会产生极强干扰信号，进而掩盖疾病本身真实特征，最终让生物标志物研究得出错误结论。研究团队表示，这套新平台的核心价值，除了精准筛查疾病，还能精准分辨检测误差来源，帮助科研人员规避技术干扰，推动血液快检行业建立统一、可重复的标准化操作规范。

　　周钦团队已将该检测平台融合具身智能技术，研发出适配社区落地的智能化光谱筛查系统。这套全新智能检测框架不局限于阿尔茨海默病研究，后续可拓展应用到各类疾病早筛中。除血液外，脑脊液、尿液等体液样本同样适用；未来还能结合蛋白、肠道菌群等多维度数据，搭建完整人体生物信息网络，为微创检验技术落地临床打下扎实的方法学基础。