精確、同步、快速檢測人類眼淚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。利用可穿戴比色生物化學傳感器有望實現對眼淚中關鍵生物標志物的快速和同步檢測。但是，在數據收集、解釋和共享方面存在挑戰，阻礙了這項技術的實際應用。

為了克服這些挑戰，近期，中國石油大學（華東）張冬至教授、董炎副教授等人提出了一種人工智能輔助可穿戴微流控比色傳感器系統（AI-WMCS），用于快速、和同時檢測人類眼淚中的關鍵生物標志物，包括、H+（pH）、Ca2+和蛋白質。

要點

1、本研究提出了一種人工智能輔助的可穿戴微流控比色傳感系統（AI-WMCS），用于快速、、同時檢測人類眼淚中的關鍵生物標志物，包括、H+（pH）、Ca2+和蛋白質。

2、該傳感器由一個柔性PDMS微流控比色傳感貼片和一個嵌入智能手機中的基于深度學習神經網絡的云服務器數據分析系統（CSDAS）組成，前者用于收集眼淚并促進比色反應，后者可實現顏色數據采集、解釋、自動校正和顯示。

3、通過訓練多通道卷積循環神經網絡（CNN-GRU）可以校正測量中不同pH和顏色溫度引起的濃度數據誤差，從而提高預測濃度的準確性。

4、測試集的決定系數（R2）顯示，1D-CNN-GRU預測pH值和3D-CNN-GRU預測其他三種生物標志物的準確度分別高達0.998和0.994。

5、這種校正大大提高了預測濃度的準確性，只需使用微量淚液（約20μL）即可準確、同時、快速地檢測出四種關鍵的淚液生物標記物。

6、這項研究展示了柔性微流控比色生物傳感器和深度學習算法的強大集成，為健康監測領域帶來了革命性的發展機遇，有望推動個人精準醫療與遠程診療的進步。

傳統的電化學淚液傳感器存在哪些挑戰，這些挑戰是如何通過本文提出的比色傳感器系統得到解決的？

1、制造成本和復雜性：

傳統傳感器集成了多個組件，如電化學感應電極、電源和無線數據傳輸單元，其制造過程復雜且成本較高。

比色傳感器系統使用柔性微流控貼片，簡化了制造流程，降低了成本。

2、可靠性和舒適性：

電化學傳感器長時間佩戴時可能不穩定，增加了眼部感染的風險。

比色傳感器系統采用的微流控貼片更柔軟、更舒適，減少了眼部的潛在不適和感染風險。

3、數據準確性：

電化學傳感器可能受到淚液pH值變化和環境光線條件的影響，導致數據準確性下降。

比色傳感器系統通過深度學習算法，特別是CNN-GRU神經網絡，自動校正pH值和色溫變化帶來的誤差，提高了數據的準確性。

4、用戶友好性：

電化學傳感器的數據讀取和解釋可能較為復雜。

比色傳感器系統與智能手機集成，通過云服務器數據分析系統（CSDAS）簡化了數據的采集、解釋和顯示過程，提高了用戶友好性。

5、實時與連續監測能力：

傳統電化學傳感器因電源和電路復雜性難以實現對淚液生物標志物的實時連續監測。

本文提出的比色傳感器系統設計簡化，能夠快速響應淚液變化，通過數值模擬驗證了其連續監測的潛力。

綜上所述，比色傳感器系統通過創新的設計和深度學習算法，有效地克服了傳統電化學淚液傳感器的多項挑戰。