ACS Nano | 南京大学王玉琴团队：“纳米孔+人工智能” 精准鉴定永久化学品PFAS

本文针对全氟和多氟烷基物质（PFAS）这类"永久化学品"在环境中难以检测的问题展开研究。背景方面，PFAS因化学性质稳定、环境残留时间长且与健康风险相关，现有检测技术存在成本高、耗时长等局限性。研究目的为开发一种快速精准的多组分PFAS检测方法，通过构建环糊精功能化的α-溶血素纳米孔传感平台，结合机器学习算法，将PFAS通过纳米孔的电流信号转化为特征指纹。结论表明该方法成功实现了9种PFAS的同步识别，准确率达95.83%，在真实水样检测中与液相色谱-质谱结果高度一致，展现出快速、低成本、可现场部署的技术优势。