抗衰商品中的寡肽作为活性成分与皮肤细胞相互作用，加速胶原合成和纤维细胞增殖。其中一些作为神经递质或酶抑制剂，而另一些是信号肽或载体肽。对不同寡肽结构建立单分子特征分析方法，应用于市面不同抗衰产品中寡肽有效成分鉴定，对化妆品工业质控有重要意义。

近日，中国科学院重庆研究院与陆军军医大学合作在固态纳米孔结合机器学习算法对化妆品中抗衰寡肽的鉴别取得进展，相关成果以“Single-Molecule Resolution of Oligopeptides in Anti-Aging Cosmetics Combined with Nanopore Readouts and Deep Learning Model”为题在《Chem. Eng. J.》期刊发表。

针对市面产品中抗衰寡肽的单分子结构鉴别，研究团队采用固态纳米通道单分子平台，结合机器学习算法展开研究，实现了化妆品中六种超短寡肽的区分和鉴别，并应用于不同公司抗衰冻干粉中的六胜肽的有效成分鉴定与质量评估（图1）。此方法在GdnHCl体系能区分单个氨基酸差异。随后在KCl体系中结合MLP机器学习模型将五种寡肽分类准确率提升至90%。针对不同公司六胜肽冻干粉的成分鉴定，能快速鉴别商品的有效成分及产品的品质（图2）。该研究建立的“纳米孔+机器学习”检测方案，有效提升了超短寡肽分子识别与信号解析精度，为寡肽单分子分析及精准医学等领域提供了新工具与新思路。

本工作的通讯作者为重庆研究院及陆军军医大学曾春雨教授和重庆研究院梁丽媛，重庆研究院研究生刘代鑫为第一作者。上述工作得到国家重点研发计划、中国科学院西部之光，国家自然科学基金委等项目资助。

相关链接：https://doi.org/10.1016/j.cej.2025.165442

图1：固态纳米通道寡肽识别图

图2：固态孔六胜肽产品的有效成分鉴定