精確、同步、快速地檢測人體淚液中的關鍵生物標志物對于監測眼部和全身健康狀況至關重要。利用可穿戴比色生化傳感器可實現對淚液中關鍵生物標志物的快速、同步檢測。然而，比色傳感器在數據收集、解釋和共享方面存在的挑戰限制了這項技術的實際應用。

據麥姆斯咨詢報道，為了克服這些挑戰，來自中國石油大學（華東）的研究人員開發了一種人工智能（AI）輔助的可穿戴微流控比色傳感器系統（AI-WMCS），用于快速、無創、同步檢測人類淚液中的關鍵生物標志物，包括維生素C、H?（pH）、Ca2?和蛋白質。該傳感器由一個柔性微流控表皮貼片和一個基于深度學習神經網絡的云服務器數據分析系統（CSDAS）組成，前者可收集眼淚并促進比色反應，后者則嵌入到智能手機中，以實現顏色數據的采集、解釋、自動校正和顯示。

圖1 AI-WMCS系統的工作原理

為提高準確性，該研究利用一個訓練有素的多通道卷積遞歸神經網絡（CNN-GRU）來校正不同測量中因pH值和色溫變化而導致的濃度數據解釋誤差。結果顯示，經校正，預測pH值的1D-CNN-GRU和預測其他三種生物標志物的3D-CNN-GRU的測試集確定系數（R2）分別高達0.998和0.994，證明這種校正大大提高了預測濃度的準確性。此外，利用該研究開發的微流控比色傳感器系統，只需使用微量的淚液（約20 μL）就能準確、同時、快速地檢測出四種關鍵的淚液生物標志物。

這項研究展示了柔性微流控比色生物傳感器與深度學習算法的有力結合，為健康監測領域帶來了巨大的變革潛力。相關研究成果以“An artificial intelligence-assisted microfluidic colorimetric wearable sensor system for monitoring of key tear biomarkers”為題發表在npj flexible electronics期刊上。

柔性微流控比色傳感器貼片

如圖2a所示，新月形PDMS微流控貼片（36 mm × 22 mm）由頂部的PDMS層、比色傳感紙基芯片、PDMS微流控通道層和底部的雙面醫用粘合層組成。柔性微流控貼片（厚度：1.5 mm）可以通過雙面醫用粘合層輕松貼合在柔軟的皮膚曲面上，并覆蓋整個眼下區域，從而有利于無創、無刺激地收集淚液。在重力作用下，該區域的淚液會流向微流控貼片的頂部邊緣。然后，淚液繼續流過凹形頂邊，進入位于中心凹口（長度：35 mm）的微流控通道入口。

圖2 柔性微流控傳感器貼片示意圖

淚液通過入口進入微流控通道之后，四個微通道（800 μm × 800 μm）將淚液輸送到四個圓形微型儲液器（直徑：6 mm，厚度：800 μm）中。每個儲液器中都有一個經過發色試劑處理的濾紙芯片，作為淚液中不同關鍵生物標志物（維生素C、H?、Ca2?和蛋白質）的比色傳感元件。與目標分析物（維生素C、H?、Ca2?和蛋白質）反應后，相應的比色紙基芯片會通過顯色化學反應顯現顏色。顯色的RGB值與生物標志物濃度相關。

可穿戴比色生物傳感微系統

為了證明AI-WMCS微系統對淚液生物標志物的出色傳感性能，研究人員用不同成分的關鍵生物標志物（維生素C、H?、Ca2?和蛋白質）和不同pH值的人工淚液樣品對AI-WMCS微系統進行了測試。如圖4a-d所示，根據圖3所示的校準曲線計算出的四個傳感器的濃度加標回收率在81.76 - 205.86%之間，遠大于使用CSDAS系統計算出的范圍（在95.03-113.13%之間），這表明淚液樣品中四種生物標志物濃度數據的預測準確度要高得多。圖4e-h顯示了從AI-WMCS微系統讀取的四種目標生物標志物濃度與真實濃度值之間的相關性，與未經校正的數據相比，所有四個傳感器數據的皮爾遜系數都有顯著提高。此外，研究人員還制備了三種人工淚液樣本進行分析，并將結果與不同標志物的市售檢測方法進行了比較。結果顯示，對于每種生物標志物，本文提出的AI-WMCS微系統的結果與標準方法的結果沒有顯著差異，進一步證明了AI-WMCS微系統在顏色數據分析和解釋方面的卓越性能，從而顯著提高了預測濃度數據的準確性。

圖3 人工淚液中維生素C、pH值、Ca2?和蛋白質的定量比色分析

圖4 AI-WMCS傳感器系統的性能

此外，為了驗證AI-WMCS微系統在實際應用中的傳感性能，該研究將該微流控傳感器貼片貼附在人類受試者眼下區域來收集淚液。如圖4i所示，柔性傳感器貼片可緊貼受試者眼下柔軟的皮膚曲面，并保持平滑。傳感器貼片上的微流控通道將收集到的淚液輸送到微型儲液器中，并在那里進行比色反應。待顏色穩定后（反應1分鐘），智能手機會捕捉傳感器的圖像，并通過Web瀏覽器的用戶界面將圖像上傳到CSDAS系統。云服務器中的CSDAS系統會自動從捕捉到的傳感器圖像中提取顏色數據，并通過自動pH值和色溫校正完成顏色數據到濃度值的解釋。然后，傳感器系統會將得出的濃度數據顯示在用戶界面上，方便數據讀取。為了驗證所開發的傳感器系統在真實淚液測試中的能力，研究人員使用AI-WMCS傳感器系統測試了五名健康志愿者的真實淚液。獲得的所有四種目標分析物（維生素C、pH值、Ca2?和蛋白質）的濃度都在其生理濃度范圍內，展示了AI-WMCS傳感器系統在實際應用中檢測真實淚液樣本的能力。

圖5 CSDAS系統的工作原理

綜上所述，本研究提出了一種用于無創、快速、準確和同步監測淚液中多種關鍵生物標志物（維生素C、pH值、Ca2?和蛋白質）的AI輔助可穿戴微流控比色傳感器系統（AI-WMCS）。AI-WMCS系統由用于無創淚液采集和比色反應的PDMS柔性微流控比色傳感貼片和智能手機上的用戶友好型云服務器數據分析系統（CSDAS系統）組成，后者用于比色數據采集、解讀、pH值和色溫自動校正以及數據顯示。CSDAS系統中嵌入了一個訓練有素的多通道CNN-GRU深度學習神經網絡，可自動校正預測濃度數據中的誤差，從而顯著提高了淚液中所有四種關鍵生物標志物（維生素C、pH值、Ca2?和蛋白質）的預測濃度數據的準確性。總而言之，基于深度學習神經網絡的AI與柔性微流控比色裝置相結合的策略，為通過無創監測人類淚液中的關鍵生物標志物來評估眼部和全身健康狀況提供了一種前景廣闊、方便快捷、成本低廉的策略，為推進遠程醫療和個性化精準醫療領域的發展提供了研究方向。

審核編輯：彭菁