具有贝叶斯回归的等离子SPR生物传感器用于非侵入性蛋白质生物标志物检测

科学领域:

• 特拉赫兹 (THz) 光子学
• 超表面传感技术传感技术.
• 生物标志物检测检测生物标志物检测

背景情况:

• 蛋白质生物标志物是各种疾病的关键指标,包括神经系统疾病.
• 这些生物标志物的早期和准确检测对于及时诊断和治疗至关重要.
• 现有的检测方法往往在灵敏度,速度或可扩展性方面面临限制.

研究的目的:

• 设计和演示一种用于敏感蛋白质生物标记物检测的新型超表面传感器.
• 为了研究传感器的性能特征,包括灵敏度,稳定性和可调性.
• 探索机器学习的应用,以优化传感器性能和数据分析.

主要方法:

• 使用四个八号形状的MXene共振器制造超表面传感器,这些共振器被涂上黑色和石墨烯.
• 使用太赫兹 (THz) 光谱法进行性能表征,以测量灵敏度和频率响应.
• 分析传感器稳定性在一个频率范围和不同的事件角度.
• 通过石墨烯化学潜能调制调节传感器特性.
• 贝叶斯回归的应用,用于基于机器学习的优化和预测.

主要成果:

• 获得了395 GHz/RIU的竞争灵敏度,蛋白质生物标志物度的线性非常好 (R2 = 0.956).
• 传感器在0.31-0.46 THz范围内表现出稳定的传感器性能,在高达30°的撞击角度下.
• 通过石墨烯化学电位调制展示了可调的传导率.
• 机器学习模型在折射率变化 (R2 ≈ 86%) 和角依赖性 (R2 ≈ 96%) 上实现了高预测精度.

结论:

• 设计的超表面传感器为快速,灵敏和可扩展的蛋白质生物标志物的检测提供了一个有前途的平台.
• 综合光子微流体方法在早期检测神经系统疾病,如脑瘤方面具有显著的潜力.
• 超表面技术和机器学习的结合增强了复杂生物分析的传感能力.