基于智能手机的色度生物传感器,用于可视化,快速和灵敏地检测致病细菌

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 生物传感器技术技术
• 人工智能在诊断中的应用

背景情况:

• 准确的细菌检测对于对抗感染和污染至关重要.
• 新型生物传感器为快速和敏感的病原体识别提供了有希望的解决方案.
• 现有的方法往往缺乏速度,灵敏度或易于使用的点的护理应用程序.

研究的目的:

• 开发一款以智能手机为基础的人工智能 (AI) 辅助的色度生物传感器,用于检测致病细菌.
• 为了利用氨酶 (HAase) 作为细菌识别的目标生物标志物.
• 为了实现可视化,快速和敏感的细菌检测,检测极限低.

主要方法:

• 开发了一种双水凝系统:含有烯红-β-D-甲酸 (CPRG) 的氨酸 (HA) 水凝和含有β-甲酸酶 (β-gal) 的甲水凝.
• 细菌分泌的HAase降解HA水凝,释放CPRG,然后与β-gal反应,产生色度信号.
• 利用自己开发的YOLOv5算法对智能手机捕获的色度信号进行AI驱动的分析.

主要成果:

• 生物传感器在60分钟内提供结果.
• 实现了10 CFU/mL的超低检测极限 (LoD).
• 在评估临床样本时表现出100%的灵敏度,并成功地区分了格拉姆阳性和格拉姆阴性细菌.

结论:

• 开发的人工智能辅助智能手机生物传感器能够快速,灵敏和可视化检测致病细菌.
• 生物传感器显示出广泛的生物医学应用的巨大潜力,与生物医学领域的应用程序保持一致.