本课题针对肺癌病人确诊后生存率低下的现状,提出基于呼吸气体诊断肺癌的卟啉传感检测新方法,对肺癌病人呼出的微痕量特征性有机气体进行研究,以实现对肺癌患者的早期无创诊断和病情监控。论文介绍了国内外关于挥发性有机化合物传感检测方法的研究,分析了其优缺点,提出应用卟啉光学性能的光谱检测新方法。首先,合成了多种卟啉及其衍生物,采用紫外可见吸收光谱、红外吸收光谱、核磁共振氢谱等仪器手段对其进行了结构和性质鉴定,确定了合成物为目标产物。其次,研究了溶液中卟啉化合物与肺癌呼吸气体标志物间作用的光谱变化关系。采用紫外可见吸收光谱对其反应前后的混合溶液进行连续扫描,得到了各种卟啉单独检测目标物的光谱变化,明确了检测限和相互作用的特征响应,并发现有些卟啉对目标物的检测限低至1×10-8。根据卟啉P1与九种目标检测物之间反应的光谱变化特点,初步分析了其结构与敏感性的关系,并推测其作用机理。多种敏感材料的交叉选择性,可以提高对目标检测物的特异性和选择性。本论文运用手工点样的方法,将多种卟啉及其衍生物制备成6×6的卟啉阵列来进行检测。卟啉化合物与气体分子反应时会呈现颜色变化,采用实验室自制的卟啉微传感检测系统,采集卟啉阵列与低浓度的九种目标检测气体作用前后的图像,获得了各种目标检测气体的响应特征谱图。对卟啉阵列RGB的特征响应数据,进行了主成分分析和聚类分析,发现能够将九种目标检测物较好地区分开来,并具有良好的重现性;聚类分析表明,在相似度较低的情况下就能够形成聚类而得到区分。鉴于卟啉类物质的优越性能,进一步研究,明确卟啉化合物与气体分子的作用机理,可提高卟啉阵列检测的稳定性和灵敏度,有望开发出性能优异的卟啉传感器以用于日常的肺癌早期诊断和动态监护。