人的眼泪中含有大量与人体眼部和全身健康状况密切相关的生物标志物。因此对人类眼泪中关键生物标志物进行准确、同时、快速地检测对于监测眼部及全身健康至关重要。可穿戴微流控比色传感器用于眼泪中关键生物标志物的快速、非侵入性、同时监测有着很大潜力。然而，收集、解释和共享数据仍存在挑战，从而限制了该技术的实际应用。
中国石油大学控制科学与工程学院张冬至教授和董炎副教授课题组，在高水平期刊Flexible Electronics发表了最新研究成果，基于人工智能辅助的微流控比色可穿戴传感系统（AI-WMCS）用于监测泪液生物标志物。该传感系统由一个灵活的微流体皮肤贴片和嵌入智能手机的基于深度学习神经网络的云服务数据分析系统组成，该皮肤贴片用于采集眼泪样本并促进比色反应，该数据分析系统可实现颜色数据的获取、解释、自动校正和显示。
图1：系统工作示意。
图一a为微流体器件结构，其中包含了维生素C、pH、Ca2+和蛋白质的比色传感器，用于快速监测生物标志物。图一b利用手机自带的摄像头捕获的图像显示了贴在受试者眼睛下方的微流体比色传感器上的颜色数据。图c表明了基于深度学习神经网络的云服务数据分析系统对于颜色数据的获取、解释、自动校正和显示。由微流控表皮贴片收集泪液并促进比色反应。智能手机从传感器中捕获颜色数据，并通过网络上传到云服务器数据分析系统（CSDAS）。CADAS系统快速识别出比色区域并获得与目标生物标志物相对应的特征颜色信号。作者收集了大量不同颜色温度和pH条件下每种浓度梯度标记的颜色数据，建立了神经网络模型的数据集，自我学习过程产生了一个更细分的浓度校准曲线，从而提高了比色传感器的灵敏度。多通道变量神经网络对数据进行处理，并纠正了测量过程由于眼泪pH值变化和环境颜色温度的变化而产生的误差。
图2：传感系统检测原理。
图二描述了传感系统工作原理。系统的核心组件包括一个灵活的微流控表皮贴片，它由多层构成，顶部是聚二甲基硅氧烷(PDMS)层，中间嵌入了比色传感纸片，下层则是双面医用粘合剂，确保贴片能够紧密贴合眼周柔软且弯曲的皮肤。眼泪通过重力作用自然流入贴片顶部边缘，随后进入中心凹槽的微流道，并被分配到四个含有特定显色试剂的微型储液池中，与生物标志物发生化学反应从而产生颜色变化。颜色变化的强度与生物标志物的浓度成比例，并通过RGB值表示。为了准确解读这些颜色变化并转换为相应的生物标志物浓度，研究团队开发了一套基于智能手机的深度学习神经网络数据处理系统。该系统利用了六种不同的深度学习模型，包括单通道和三通道的卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(GRU)以及它们的组合(CNN-GRU)，经过训练优化后，其中的3D-CNN-GRU模型展现出了最小的预测误差。数据集的构建涉及将收集到的颜色数据标准化，并随机分为训练、验证和测试集，通过多次迭代训练模型直到损失值收敛。通过这种集成方法，系统能够有效克服传统比色传感器在数据采集、解读和分享上的挑战，提高了预测浓度的准确性。
图3：AI-WMCS对泪液生物标志物的实际分析。
图三展示了在人工泪液中检测维生素C(a)、pH(b)、Ca2+(c)和蛋白质(d)，粉色柱表示配方浓度，紫色柱为未校正预测浓度、青色柱表示经pH和色温校正后的预测浓度。e-h为校正后的比较，可以看出预测浓度与实际浓度的偏差较低，符合预期结果。i,g展示了该传感系统在志愿者身上的测试，测试结果表明，经过校正后，能够显著提高预测浓度的准确性。
本研究提出一种人工智能辅助的可穿戴的微流控比色传感器系统，用于非侵入式、快速、准确的同时监测几种关键生物标志物在泪液中的含量。实验结果表明，该系统不仅提高了数据的准确性和可靠性，还在不同pH值和颜色温度条件下保持良好的稳定性。这项研究表明，可穿戴微流体光度法生物传感器与深度学习算法的强大结合，为健康监测领域带来了巨大的变革潜力。
DOI：doi.org/10.1038/s41528-024-00321-3
声明：我们尊重原创，也注重分享，不作商业用途，仅作交流学习，版权归原作者，如有侵权敬请谅解，联系我们删除， 我们将在24小时之内删除。
