近日，我院卫生检验与检疫学系吴增强老师课题组在国际顶尖期刊《ACS Sensors》（中科院一区Top期刊，影响因子8.3）在线发表题为“Predictive Analysis of Dental Caries Risk via Rapid Urease Activity Evaluation in Saliva Using a ZIF‑8 Nanoporous Membrane”的研究成果。该研究创新性构建了儿童龋齿风险的快速评估体系，为口腔公共卫生领域提供了新的检测方案。
龋齿是全球最普遍的慢性疾病之一，其发生发展受宿主、微生物、饮食等多因素交互影响，传统预防策略面临早期干预难、风险评估滞后等挑战。研究团队突破性地将唾液链球菌代谢标志物——脲酶活性作为龋齿预警指标，设计开发了基于ZIF-8金属有机框架材料修饰的纳米多孔膜检测平台。该技术通过捕捉脲酶催化尿素水解产生的氢氧根离子扩散特征，实现了对酶活性的精准定量分析。基于这种方法分析了287例儿童唾液样本的脲酶米氏常数（Km值），并结合采样时的问卷调查数据，采用逻辑回归分析揭示了酶动力学参数与糖摄入频率的协同作用机制：龋齿发生风险与脲酶活性负相关，与吃糖频率正相关（经常吃糖龋齿风险增加20%）。在此基础上构建的机器学习模型对龋齿预测准确率达到81%。该研究通过建立细菌代谢与行为危险因素的整合评估模型，突破单因素检测局限的同时也为个体化干预策略制定提供量化依据。研究不仅深化了学界对龋齿病理机制的多维认知，也为开发家用型快速检测设备奠定技术基础，也对改善儿童口腔健康管理具有重要公共卫生价值。
我院卫生检验与检疫学系吴增强老师为本文通讯作者，硕士研究生周保怡为第一作者。南通市口腔医院石晓燕为论文的共同第一作者。
论文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acssensors.4c03091?ref=pdf
