下一代COVID-19检测使用一个超表面生物传感器,具有机器学习增强的折射率传感器
N A Natraj1, Azath Mubarakali2, Manjunathan Alagarsamy3
1Symbiosis Institute of Digital and Telecom Management (SIDTM), Symbiosis International (Deemed University), Pune, India. natraj@sidtm.edu.in.
Scientific reports
|September 29, 2025
概括
一种新的石墨烯银生物传感器提供了快速,无标签的COVID-19检测. 这种由机器学习增强的超表面传感器,实现了高灵敏度和准确度的流行病准备.
科学领域:
- 纳米技术纳米技术
- 生物感应是一种生物感应.
- 特拉赫兹 (THz) 技术的使用.
背景情况:
- 传统的COVID-19测试,如RT-PCR和抗原测试,面临着包括延迟,高成本和降低敏感性在内的局限性,特别是在无症状病例中.
- 迫切需要快速,准确和具有成本效益的诊断工具,以有效应对流行病和做好准备.
研究的目的:
- 开发和描述一款高性能石墨烯-银混合物超表面生物传感器,以快速准确地检测COVID-19.
- 利用机器学习来提高生物传感器在不同折射率的预测可靠性.
- 为拟议的生物传感器展示一个可扩展和实用的制造战略.
主要方法:
- 使用COMSOL多物理学的石墨烯-银元表面的参数优化.
- 涉及化学蒸汽沉积 (CVD) 石墨烯生长,电子束光刻和银沉积的制造.
- 实施机器学习框架,以提高预测准确性和可靠性.
主要成果:
- 在特定的折射率范围内实现了高灵敏度 (400 GHz/RIU),功率值 (FOM) 为 5.000 RIU-1 ,Q系数为 12.7 .
- 机器学习模型表现出高预测可靠性,确定系数 (R2) 为0.90.
- 拟议的传感器在灵敏度,FOM和预测准确性方面超过了现有的光学和太赫兹生物传感器的性能.
结论:
- 石墨烯-银元表面与机器学习的协同集成使得快速,无标签和高度准确的COVID-19检测成为可能.
- 与传统的诊断方法相比,开发的生物传感器提供了性能指标的优越平衡.
- 这种新的,便携式的,具有成本效益的诊断工具对下一代的流行病准备有很大的潜力.
