Целью является создание и верификация нового метода определения S100B кальций-связывающего белка на основе нанофотонной диссоциированной цепной микрочиповой платформы и количественного фреймворка глубокого обучения ProSpect для достоверного количественного определения биомаркера травмы мозга в широком динамическом диапазоне уровня pg/ml. Метод использует нанофотонную диссоциированную цепную микрочиповую структуру на основе полистирола/селена (PS/Se) для обнаружения рекомбинантного стандарта S100B (от 1 pg/ml до 100 ng/ml), а также сыворотку и слюнные образцы 30 пациентов с травматической черепно-мозговой травмой, собранных в Генеральной больнице Народно-освободительной армии с 1 октября 2024 по 1 октября 2025 года, получая высокоразрешающие оптические изображения в ярком поле. Создан количественный фреймворк глубокого обучения ProSpect для анализа изображений микрочипов, включающий четыре модуля: пространственный отбор и нормализацию блоков (SPIN), оценку концентрации на уровне блоков (DENS), агрегирование вероятностей блоков и координацию концентраций (PACHER) и непрерывное количественное предсказание (QUANT). SPIN извлекает высококачественные блоки с геометрическими особенностями цепи через сегментацию по методу Отсу, морфологические операции и ограничение соотношения сторон; DENS классифицирует концентрацию блоков на 6 уровней с использованием ResNet-50; PACHER выполняет мягкое агрегирование вероятностей блоков на уровне изображения; QUANT вычисляет взвешенное математическое ожидание в логарифмическом пространстве концентраций с линейной калибровкой, обеспечивая непрерывное количественное оценивание. Производительность полуколичественной классификации и непрерывного количественного анализа оценивалась по результатам реальных концентраций стандарта и данных ELISA, используя показатели классификации, F1 меру, коэффициент детерминации (R²), среднюю абсолютную ошибку. Результаты показали точность классификации изображений не ниже 95% для 6 диапазонов концентраций стандарта S100B с использованием нанофотонной диссоциированной цепной микрочиповой платформы и глубокого фреймворка ProSpect; прогнозы непрерывных концентраций показали высокую корреляцию с истинными значениями (R²=0.9997). В различных клинических образцах метод показал высокую линейную зависимость с ELISA (R²=0.9977), большинство результатов находились в пределах согласованных границ Бланда-Альтмана. Три образца слюны, концентрация в которых была ниже предела обнаружения ELISA (18.75 pg/ml), не были выявлены, но определялись с помощью нанофотонной микрочиповой платформы с фреймворком ProSpect с хорошей точностью (CV<10%), указывая на высокую чувствительность метода. Заключение: интегрированный метод «нанофотонная диссоциированная цепная микрочиповая платформа + количественный фреймворк глубокого обучения ProSpect» способен обеспечить стабильную полуколичественную классификацию и непрерывное количественное определение S100B с хорошей точностью в широком динамическом диапазоне и совместимостью с ELISA, предлагая новый подход для быстрой диагностики биомаркеров черепно-мозговой травмы.

нанофотонная микрочиповая платформа;белок S100B;глубокое обучение;биомаркеры;травматическая черепно-мозговая травма