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即时医疗保健仍然是一项具有挑战性的技术。可以将各种传感器集成到可穿戴设备中,以监视不同的健康参数,例如温度和脉搏率。但是,要提供深入的健康分析并预测疾病的存在,仍然需要使用复杂的诊断工具,例如MRI,计算机断层扫描等,或者对血液,唾液等进行体液分析。 | |
呼吸是人类健康参数的主要来源之一,可用于预测不同内部器官的状态。呼气的成分非常复杂,疾病标记物分子的存在可低至1 ppm(百万分之一)。这意味着将呼吸用于健康监测目的需要高度敏感的工具,并且需要识别能力低至单个分子。 | |
在多种呼吸分析方法中,最有前途的一种是基于电子鼻的概念。在这里,某些疾病模式识别的任务是使用高级数据分析方法从硬件转移到软件。这个概念既可以使传感器设计小型化,又可以加快响应时间。然而,对呼出气中具有高湿度背景的信息分子具有高灵敏度的传感器平台的开发仍具有挑战性。 | |
来自意大利的Catatolica del Sacro Cuore大学,Skolkovo科学技术学院(俄罗斯)和国家电子技术大学(俄罗斯)的研究人员团队开发了一种快速,现场且仍然准确的呼吸分析方法,不需要特殊的呼吸样本准备。该方法基于电子鼻平台,该电子鼻平台使用一组沉积在柔性基板上并由不同的半导体有机分子修饰的单壁碳纳米管(SWCNT)传感器。 | |
碳纳米管因其对环境气体的高敏感性,高稳定性以及电子特性的内在变化而被广泛用于电子鼻的开发,使其非常适合用于电子鼻平台。研究人员建议通过附加的功能化来提高SWCNT传感器的识别特性,该功能可以提高传感器对不同气体的特异性,从而使亚ppm分析成为可能。 | |
科学家在高级医疗材料中发表了他们的发现(“基于半导体有机分子功能化的SWCNT层的人类呼吸分析传感阵列的开发”)。 | |
图像显示PET上的SWCNT薄膜被有机分子晶体的单层覆盖(左)。为了进行比较,右面板显示了以相同过程沉积在卫星玻璃基板上的分子的AFM图像。相应的横截面(白线)显示在图像下方。(图片:国立电子科技大学)(点击图片放大) | |
研究人员通过分析各种气体和蒸气(氨,乙醇,丙酮,2-丙醇,次氯酸钠,苯,硫化氢和二氧化氮)证明了该方法的性能。对于大约1 cm 2的每个纳米管传感器区域,灵敏度被证明低至0.25 ppm,并且在气体之间具有较高的区分度。氨的最佳检出限显示为PANI分子覆盖的纳米管,硫化氢的TCTA分子覆盖的CNT为0.014和0.064 ppm。 | |
此外,研究小组还证明了这些传感器可根据21位患者的呼吸分析结果用于慢性阻塞性肺疾病(COPD)识别。基于主成分分析的高级数据分析方法在有和没有COPD的受试者之间提供了明显的区别。 | |
最佳性能传感器在NH 3,NO 2,H2 S和C 6 H 6暴露下的电阻变化与目标气体浓度和检测极限(dl)的校准曲线。(图片:国立电子科技大学)(点击图片放大) | |
由L. Sangaletti教授领导的研究小组已证明了他们提出的感应平台在呼吸识别中的高性能,具有相对较快的响应时间,而无需进行复杂的呼吸治疗。在COPD的情况下,他们观察到,通过适当靶向死因特异性分子可以改善分析。 | |
这种电子鼻平台的主要优点是将来有可能在与常规微电子技术兼容的芯片上实现小型化和集成,从而为使用智能手机进行现场分析铺平了道路。 | |
该项目部分由ANAPNOI项目(圣心天主教大学)和俄罗斯科学基金会资助。 |
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