深圳大学开发无源微流控可穿戴平台,实现计算驱动的汗液生物标志物检测
可穿戴生化传感已成为实现个性化、按需健康监测的关键技术。汗液作为一种无创生物流体具有独特优势，其持续产生且含有的电解质、代谢物及疾病相关生物标志物，能够实时反映人体生理状态。比色传感器通过将生化信号转化为光学可读输出，为汗液分析提供了无需校准、可视觉解读的替代方案。然而，当前可穿戴比色传感器存在灵敏度有限和化学特异性差的问题，主要原因是显色试剂会与汗液中的干扰物质发生非选择性相互作用。此外，经计算筛选的超分子识别技术向集成化、无电子元件可穿戴平台的转化仍未得到充分探索。据麦姆斯咨询介绍，深圳大学化学与环境工程学院研究团队开发了一种无源微流控可穿戴平台，实现汗液生物标志物“采集-转导-解码”的无缝集成。相关研究成果已经以“Electronics-Free Wearable Platform for Computationally Guided Sweat Biomarker Recognition”为题发表于Advanced Functional Materials期刊。图1 用于多重汗液生物标志物检测的可穿戴微流控贴片的整体架构和工作原理为实现自主式体表生物流体分析，研究团队设计了一种全柔性集成微流控贴片，该贴片将计算辅助传感阵列与独立的热化学汗液诱导模块协同集成（图2A）。该贴片通过软光刻工艺，采用高分辨率3D打印母模制备，超薄聚二甲基硅氧烷（PDMS）微流控层（30 mm × 28 mm）配备了优化的分形微流控通道，通道末端为扇形传感腔室。这种独特的空间分隔设计可有效防止不同检测区域之间的流体交叉污染。如图2B所示，该器件具有优异的光学透明度，能与皮肤表皮共形贴合，为持续稳定运行构建了牢固的界面。在主动诱导出汗后，生物流体的高效传输由微流控贴片的毛细驱动结构主导。经等离子体处理的纸质基底嵌入在微流控腔室中，以增强毛细吸液作用，并确保汗液基质与显色探针充分混合。研究团队通过计算流体动力学仿真和片上实验相结合的方式，验证了该器件的流体性能。在主动信息采集方面，研究团队设计并制备了铁-蛭石-碳复合材料作为热驱动器，其优化的放热动力学特性能够在无需外部电源的情况下，自主刺激目标区域分泌汗液。为确保高保真信号转导，该研究还提出了一种由计算筛选的超分子受体驱动的光学传感阵列。研究团队运用密度泛函理论（DFT）描绘了目标分析物（K⁺、Ca²⁺和尿酸）的理化指纹图谱，据此筛选出在静电和拓扑特征上精确匹配的大环化合物，并将其与靶标特异性显色报告分子巧妙偶联，以实现直接的光学信号转导。最后，在智能解码环节，引入K-近邻（KNN）机器学习算法对多通道、多维度RGB输出信号进行解码，实现了具有极高分类准确率（高达100%）的可靠半定量分析。该超分子工程化的可穿戴平台提出了一种计算驱动的新策略，用于低丰度汗液生物标志物的选择性无创检测，该方法在个性化预防性健康管理领域展现出巨大的应用潜力。总结而言，该研究开发了一套完全集成的可穿戴生物传感平台，通过将计算辅助的超分子化学、柔性微流控技术和机器学习解码相结合，从根本上革新了多重汗液分析的范式。通过精准设计定制的大环主体分子，实现了从微升体积复杂生物流体中无酶且高特异性地识别K⁺、Ca²⁺以及尿酸。集成的热激活微流控架构可通过优化的毛细作用实现按需自主诱导汗液，以及快速、均匀的样品传输，完全无需依赖剧烈的体育运动。为了抵消真实汗液基质固有的光学干扰和光谱复杂性，平台部署了轻量级KNN机器学习算法。这种机器学习辅助的色度解码成功解决了光谱串扰问题，确保了高保真动态体内条件下的分析物分类和定量读出。综上，这种精密超分子化学、微流控工程的无缝融合，为非侵入性代谢监测和下一代个性化医疗保健奠定了变革性基础。https://doi.org/10.1002/adfm.75956延伸阅读：
《微流控技术及市场-2024版》
《即时诊断应用的生物传感器技术及市场-2022版》
