表面增强的拉曼光谱学与人工智能和微流体技术集成的新兴生物医学应用
Zehra Tas1, Fatih Ciftci2, Kutay Icoz3
1Karaman Provincial Health Directorate, Karaman, 70100, Türkiye.
概括
本综述强调了用于超敏感,无标签诊断的综合表面增强拉曼光谱 (SERS),人工智能 (AI) 和微流体. 尽管面临当前的挑战,但这些平台为可访问的临床生物医学应用提供了潜力.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 分析化学 分析化学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 表面增强拉曼光谱 (SERS) 为生物医学分析提供了高分子灵敏度.
- 人工智能 (AI) 增强了光谱数据的解释.
- 微流体学使得精确的样品处理和整合成为可能.
研究的目的:
- 审查用于先进诊断的综合SERS,AI和微流体学.
- 探索这些平台在无标签,超敏感的生物医学应用中的潜力.
- 为了应对挑战,并概述临床翻译的未来方向.
主要方法:
- 审查SERS原则和生物医学应用.
- 分析AI在光谱分析中的作用.
- 讨论微流体集成和芯片上的实验室设计.
- 专注于纳米材料和人工智能模型,以提高性能.
主要成果:
- 集成系统可实现超敏感,无标签的诊断,采用最小的样本处理.
- 便携式和具有成本效益的平台显示出对资源有限的设置有希望.
- 最近的进展表明,分析性能得到了提高.
结论:
- 仍然存在重大挑战,包括可重现性,临床验证和系统集成.
- 未来的方向包括多式联网传感,可持续材料和嵌入式AI用于实时诊断.
- 弥合创新和临床实施之间的差距对于广泛采用至关重要.
