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什么是用于医学诊断的生物光子传感器?

发布时间:2024-02-19 18:00:07 阅读数: 1328

概述

生物光子学一般是指将光子学概念用于生物医学应用,如研究组织、细胞和其他生物过程。本文将讨论医疗诊断中的生物光子传感器、其使用方法、功能以及最新进展。

医疗诊断中的生物光子传感器
 

在现代医疗行业中,不同类型的设备和机械用于帮助诊断疾病、检查细胞和组织、查看隐藏的器官以及治疗特定疾病。这些设备基于各种技术和原理工作,并有相应的特定用例。例如,X 射线技术可用于观察骨骼结构,内窥镜技术可用于检查胃的内部结构等。同样,生物光子传感器也利用各种技术,如荧光成像、光学相干断层扫描 (OCT)、表面等离子体共振 (SPR)、拉曼光谱等,这取决于具体的使用情况。

 

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如何使用这些生物光子传感器?

利用 OCT 的生物光子传感器可用于眼科的视网膜成像,因为 OCT 具有高分辨率和深度穿透性,可实现组织结构的详细可视化,有助于早期发现异常。基于 SPR 的生物光子传感器可以检测传感器表面附近折射率的变化,因此适合研究和实时监测生物分子之间的结合事件,如蛋白质-蛋白质相互作用和药物开发过程。同样,拉曼光谱可以帮助确定生物分子的特征,通过分析组织的化学成分来区分健康和患病状态,这对癌症检测至关重要。

用于医疗诊断的生物光子传感器的最新进展

生物光子传感器的进步使医学专家能够及早、有效地进行诊断,因为这些传感器具有高精确度、高准确性、可重复性、快速和实时结果以及非侵入性等特点。下文将讨论一些有关生物光子传感器最新进展的研究。

低成本护理点生物光子传感器
 

在 2021 年的一项研究中,研究人员利用低成本护理点设备满足了个性化医疗和公共卫生?;ち煊蚨栽缙诤透咝Ъ膊≌锒系男枨?。研究人员展示了将基于氮化硅(Si3N4)波导的传感器电路与片上有机激光器集成在一起的光学生物传感器,形成了 Si3N4-有机混合(SiNOH)激光器。这些激光器利用沉积在无源波导上的掺染包层材料,由外部光源进行光泵浦。

制造过程只需对 Si3N4 波导进行一次光刻,然后通过点胶、旋涂或喷墨打印将有机增益介质涂抹在波导上。概念验证实验成功检测了不同浓度的纤维蛋白原,证明了这种由低成本有机光源驱动的集成传感器系统的可行性。

缺陷光子晶体在登革热检测中的应用
 

在 2022 年的另一项研究中,研究人员探索了用于医疗诊断的一维缺陷光子晶体(1D PC)的生物传感能力。拟议的生物光子传感器在一维缺陷光子晶体中间设计了一层空气缺陷层,能够区分受感染的血液样本和含有血红蛋白、血浆和血小板成分的正常血液样本。当装入仅含有血浆的受感染血液样本时,生物传感器的灵敏度达到最大值 428.6 nm/RIU。

这项研究的重点是检测血液中的登革热病毒,依靠的是光子带隙内缺陷模式的位置因血液成分折射率的变化而发生的变化。该生物传感器表现出较高的灵敏度、优越性和品质因数值,使其成为在各种应用中进行快速准确医疗诊断的独特工具。


由带有缺陷的一维 PC 组成的生物光子传感器的图示。这里用字母 P、Q 和 D 分别表示硅层、氧化锌层和样品层。资料来源:Matar, Z. S.等人,《Conventional Biophotonic Sensing Approach for Sensing and Detection of Normal and Infected Samples Containing Different Blood Components》,《Crystals》(2022)

 

基于天然材料的生物传感器
 

2021 年的一项研究强调了光子结构与生物系统接口的必要性,以实现生物信号的灵敏检测和细胞结构的精确成像。与基于人工材料的传统光子结构不同,该研究侧重于利用天然材料,特别是病毒、细胞和组织等生物实体,设计生物光子探针。

本研究讨论了三种具有代表性的生物光子探针:生物微透镜、基于细胞的生物光子波导和生物激光器。利用天然生物材料的生物激光器,特别是基于病毒的生物激光器在生物检测和成像方面的潜力得到了强调。此外,研究还讨论了基于细胞的生物光子波导在生物系统中的导光应用,为具有更高生物兼容性的传统材料提供了一种替代方案。研究还探讨了基于细胞的生物微透镜在活细胞无标记成像和血液诊断中的应用。

未来展望
 

最近,每个科学领域都将注意力转向了机器学习(ML)和人工智能(AI)的整合。同样,在不久的将来,生物光子传感器与人工智能和机器学习算法的整合预计将加强对这些传感器生成的复杂数据的解读,从而进一步提高诊断的准确性。

结论
 

总之,生物光子传感器对医疗诊断非常有用,它提供了一种非侵入性、实时和高灵敏度的方法来了解生物过程。生物光子传感器的最新进展,如低成本护理点传感器、Si3N4-有机混合激光器和基于天然材料的探针,提供了准确的医疗诊断。最后,AI 和 ML 与生物光子传感器的整合有望进一步增强其功能。

 

参考文献:

【1】Kohler, D.等人,《Biophotonic sensors with integrated Si3N4-organic hybrid (SiNOH) lasers for point-of-care diagnostics》,《Light: Science & Applications》(2021)。
 

【2】Marcu, L.等人,《Biophotonics: the big picture》,《Journal of biomedical optics》(2018)。

【3】Matar, Z. S.等人,《Conventional Biophotonic Sensing Approach for Sensing and Detection of Normal and Infected Samples Containing Different Blood Components》,《Crystals》(2022)。

【4】Nouman, W. M.等人,《Biophotonic sensor for rapid detection of brain lesions using 1D photonic crystal》,《Optical and Quantum Electronics》(2020)。
 

【5】Pan, T.等人,《Biophotonic probes for bio-detection and imaging》,《Light: Science & Applications》(2021)。

【6】Pradhan, P.等人,《Deep learning a boon for biophotonics?》,《Journal of Biophotonics》(2020)。

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