研究背景

要解答“母乳成分如何影響嬰兒近期和遠期健康”這類問題，離不開大規(guī)模、縱向的母乳隊列研究。然而，傳統(tǒng)檢測方法要么只能一兩種蛋白地逐一分析，要么操作繁瑣、對樣品消耗大，嚴重限制了研究規(guī)模和深度。尋找一種能同時測定多種關鍵蛋白且適合大批量樣品的分析平臺，是母乳研究領域長期的需求。

一項發(fā)表于《Current Research in Food Science》的研究，利用外腔量子級聯(lián)激光器（EC?QCL）中紅外光譜技術，成功實現(xiàn)了對人乳及捐贈人乳中四種蛋白的同步快速定量。該方法無需復雜前處理，單次分析僅需數(shù)分鐘，為母乳庫的質(zhì)量控制與個性化營養(yǎng)支持提供了新工具。

研究方法

本研究將EC?QCL中紅外光譜作為核心分析工具，其優(yōu)勢在于高通量：單次光譜采集約45秒，加上簡單的數(shù)據(jù)傳輸和模型運算，數(shù)分鐘內(nèi)即可獲得一份樣本的α?乳白蛋白、乳鐵蛋白、酪蛋白和總蛋白濃度。模型與反相高效液相色譜和凱氏定氮法的外部驗證顯示，回歸系數(shù)近于1，偏差極?。偟鞍灼?.20?g·L?1），表明該方法可直接嵌入研究流程而不犧牲數(shù)據(jù)質(zhì)量（圖2）。

圖2：α?乳白蛋白（A）、乳鐵蛋白（B）、酪蛋白（C）和總蛋白（D）的回歸分析（上）與 Bland?Altman 圖（下），比較參比方法（α?乳白蛋白和乳鐵蛋白采用 HPLC?UV 分析，酪蛋白和總蛋白采用凱氏定氮分析）與 EC?QCL 光譜所得濃度。注：CI，95% 置信區(qū)間；LLA，一致性下限；ULA，一致性上限。

團隊隨后將其應用于276份覆蓋產(chǎn)后六個月的母乳樣本，快速描繪出四種蛋白的縱向變化曲線（圖3）。

圖3：早產(chǎn)兒母親（藍色）與足月兒母親（黑色）母乳在產(chǎn)后前六個月的 α?乳白蛋白（左上）、乳鐵蛋白（右上）、酪蛋白（左下）和總蛋白（右下）含量。注：CEN 指早產(chǎn)兒達到全腸內(nèi)營養(yǎng)（>150?mL/kg/天）的時間點；RBW 指足月兒恢復出生體重的時間點。紅色叉號表示均值。，p?<?0.001；*，p?<?0.05，Wilcoxon 秩和檢驗。

成果說明

EC?QCL平臺成功輸出了每個樣本的多組分蛋白數(shù)據(jù)，揭示了泌乳早期蛋白濃度的迅速下降以及滿月后趨于穩(wěn)定的規(guī)律，同時對比了早產(chǎn)組與足月組未見顯著差異的結果（圖3）。        在此基礎上，研究者還輕松完成了巴氏消毒前后配對樣本的分析，定量給出了各蛋白損失比例（圖4）。可以說，如果沒有這樣一個高通量、多組分的方法，完成同等規(guī)模的測定將耗費數(shù)倍甚至數(shù)十倍的時間和人力。

圖4：（A）配對生乳（DHM?Pre）與巴氏消毒乳（DHM?Post）樣品基于激光紅外光譜的均值與標準差（每組 N=34）；（B）基于激光紅外光譜的 DHM?Pre 與 DHM?Post 樣品 PLS?DA 得分圖（二階導數(shù) + 均值中心化，2 個潛變量）；（C）基于 EC?QCL 紅外光譜的 DHM?Pre 與 DHM?Post 樣品交叉驗證（CV）預測結果（p<0.01，Wilcoxon 秩和檢驗）；（D）基于 EC?QCL 紅外光譜的 PLS 模型所預測的 DHM?Pre 與 DHM?Post 樣品中 α?乳白蛋白、乳鐵蛋白、酪蛋白和總蛋白的濃度。注：紅色虛線表示判別閾值；AUROCCV，交叉驗證受試者工作特征曲線下面積。

結論

EC?QCL中紅外光譜作為一種快速、無損、可同時輸出多種蛋白濃度的分析技術，非常適合服務于大型母嬰隊列研究和母乳庫日常監(jiān)測。它為建立人群蛋白參考范圍、推動個體化嬰兒營養(yǎng)支持提供了穩(wěn)定高效的技術支撐。

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參考文獻：

Ten-Doménech I, Vijayakumar S, Schwaighofer A, et al. Laser-based mid-IR spectroscopy as a rapid analytical technique for the quantification of human milk proteins. Current Research in Food Science, 2026, 13: 101492.