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Laser 设备可分析气体成分

科罗拉多大学博尔德分校和美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的一个物理学家团队开发出一种基于 Laser 的新型设备，可以扫描几乎任何气体样本，并识别其中的各种分子。它的灵敏度足以检测到浓度低至万亿分之一的分子。

该设计足够简单，研究人员可以在各种环境中快速且低成本地使用该方法，从诊断人类患者的疾病到跟踪工厂的温室气体排放。

这项研究由 CU Boulder 和 NIST 之间的联合研究所 JILA 的科学家领导。该团队在 Nature 杂志上发表了他们的研究成果。

JILA 的博士生、该研究的主要作者 Qizhong Liang 说：“即使在今天，我仍然觉得难以置信，最有能力的传感工具实际上可以用如此简单的方式构建，仅使用成熟的技术成分，但通过巧妙的计算算法联系在一起。”

为了展示该工具的能力，Liang 和他的同事深入研究了医学中的一个重要问题：你呼出的空气中有什么？

该团队分析了来自真实人类受试者的呼吸样本，并表明他们可以识别出生活在人们口腔中的细菌类型。该技术有朝一日可以帮助医生诊断肺癌、糖尿病、慢性阻塞性肺病 (COPD) 等等。

该研究的资深作者、物理学家 Jun Ye 表示，这项新工作建立在 CU Boulder 和 NIST 近三十年来对量子物理的研究基础上，尤其是一种称为频率梳 Laser 的专用设备。

“频率梳 Laser 最初是为 optical atomic clocks 发明的，但很早我们就发现了它在分子传感方面的强大应用，”JILA 和 NIST 的研究员、CU Boulder 物理学兼职教授 Ye 说。

“尽管如此，我们花了 20 年的时间来完善这项技术，最终实现了分子传感的普遍适用性。”

震动的腔体

为了理解该团队的技术如何工作，理解所有气体（从纯二氧化碳到你吃完大蒜后难闻的呼吸）都带有一种指纹是很重要的。

如果你用一个跨越多个 "optical frequencies" 或颜色的 Laser 来探测这些气体，气体样本中的分子将在不同的频率吸收光。这几乎就像一个窃贼在犯罪现场留下指纹。

例如，在之前的一项研究中，Liang 和他的同事使用这种 Laser 吸收检测原理来筛选人类呼吸样本，以寻找 SARS-CoV-2 感染的迹象。

频率梳非常适合这种技术，因为与传统的 Laser 不同，它们可以同时发射数千到数百万种颜色的光脉冲。（JILA 的 Jan Hall 开创了这些 Laser，并因其在 2005 年的工作获得了诺贝尔物理学奖）。

但是，为了检测低浓度的分子，这些 Laser 还必须通过数英里或更远距离的气体样本，以便分子可以吸收足够的光。

为了实用起见，科学家们必须在以英尺为单位测量的气体容器内实现该距离。

Liang 说：“我们用一对高反射率的镜子将气体样品封闭起来，形成一个‘optical cavity’。现在，梳状光可以在这些镜子之间来回反射数千次，从而有效地增加其与分子之间的吸收路径长度。”

或者说这是目标。在实践中，optical cavities 很难使用，如果它们没有与腔体的谐振模式正确匹配，就会弹出 Laser 束。因此，科学家以前只能在单个测试中使用窄范围的梳状光，并检测窄范围的分子。

在新的研究中，Liang 和他的同事克服了这一长期存在的挑战。他们提出了一种名为 Modulated Ringdown Comb Interferometry 或 MRCI（发音为“mercy”）的新技术。该团队没有保持其 optical cavity 的稳定，而是定期改变其尺寸。反过来，这种晃动允许腔体接受更宽的光谱。

然后，该团队使用计算算法破译了从腔体中出现的复杂 Laser 强度模式，以确定样品的化学成分。

Liang 说：“我们现在可以使用具有更大反射率的镜子，并发送具有更广谱覆盖范围的梳状光。但这仅仅是个开始。使用 MRCI 可以建立更好的传感性能。”

呼吸传感器

该团队现在正在将其新的气体嗅探器转向人类呼吸。

该研究的合著者、Ye 实验室的博士生 Apoorva Bisht 说：“呼出的呼吸是需要测量的最具挑战性的气体样品之一，但表征其分子组成对于其在医学诊断方面的强大潜力非常重要。”

Bisht、Liang 和 Ye 现在正与 CU Anschutz Medical Campus 和科罗拉多儿童医院的研究人员合作，使用 MRCI 分析一系列 breath samples。他们正在检查 MRCI 是否可以区分从患有肺炎的儿童身上采集的样本与从患有哮喘的儿童身上采集的样本。

该小组还在分析肿瘤切除手术前后 lung cancer 患者的呼吸，并正在探索该技术是否可以诊断出患有慢性阻塞性肺病 (COPD) 早期阶段的人。

Ye 说：“在真实世界的人类受试者身上验证我们的方法将非常重要。通过与我们在 CU Anschutz 的医学同事的密切合作，我们致力于开发这项技术在医学诊断方面的全部潜力。”