3D打印碳涂层微针阵列传感器用于检测丁丙诺啡
时间：2024-11-16 09:34 来源：摩方 PuSL高精密 作者：admin 阅读：次
近日，来自北卡罗莱纳州立大学、北卡罗来纳大学、加利福尼亚大学旧金山分校和印度可爱国际大学等研究团队联合攻关，共同开发了一种结合机器学习的3D打印导电微针电化学传感器，旨在高效且经济地实现对丁丙诺啡的精准检测。该传感器在人工肠液中展现了高灵敏度和选择性，检测丁丙诺啡的范围可为2至140 μM，检测限为0.129 μM。其中，该团队采用摩方精密面投影微立体光刻（PμSL）3D打印技术和空气喷涂工艺，实现了导电微针的快速规模化生产。此外，为提升用户体验，该团队利用实验数据训练了机器学习模型，并开发了网页应用以实时显示丁丙诺啡水平。
相关研究成果以“Minimally invasive detection of buprenorphine using a carbon‑coated 3D‑printed microneedle array”为题发表在国际期刊《Microchimica Acta》上。
研究团队选用摩方精密BIO（生物兼容性）树脂作为打印材料，并借助nanoArch® S130（精度：2 μm）3D打印设备，成功制备了这一微针阵列。随后，为了赋予打印出的微针阵列以导电性能，研究团队采取了一系列精细操作：首先，将碳墨水均匀化处理，并精确地涂覆至3D打印的微针阵列之上。接着，将微针阵列置于稳定气流中，保持与表面呈90°角，并维持固定距离5秒钟，以确保导电墨水均匀覆盖于阵列表面。完成涂覆后，将微针阵列置入标准固化箱中，在100°C的高温下进行10分钟的固化处理。在导电微针阵列投入电化学研究使用之前，为防止非感测区域的电气接触，研究团队还专门使用硅胶对电极的互连部分进行了密封屏蔽。
图1. 机器学习辅助检测丁丙诺啡的示意图。a）碳涂层3D打印微针阵列电极的逐级制备过程；b）3D打印微针阵列在碳涂前（黄色）和碳涂后（黑色）的照片；c）碳涂层微针阵列插入皮肤层并与无线传感器连接的示意图; d）通过机器学习模型进行额外分析的计算机，随后展示丁丙诺啡水平数值。
图2. 超锋利微针阵列结构的示意图。a 和 d）打印后（黄色）和碳涂层导电（黑色）微针阵列的宏观图像；b 和 c）不同角度和放大倍数下3D打印微针阵列的光学显微镜图像；e 和 f）不同角度和放大倍数下碳涂层导电3D打印微针阵列的光学显微镜图像。
随后，为了验证所研发的导电微针阵列适用于经皮传感应用，团队对微针阵列表面的碳涂层进行了介质泄漏测试，所选介质模拟了真实的生物体液环境。具体操作如下：将三个经过干燥处理的碳涂层微针阵列分别置于三个不同pH值（分别为2、6和11）的溶液中，于试管内浸泡48小时，如图3d所示。经过48小时浸泡后，将微针阵列取出，并通过光学显微镜进行观察。光学显微镜成像结果显示，碳涂层的结构未发生改变，且涂层中的碳墨水未出现泄漏现象，从而证实了碳涂层微针阵列能够在不同pH值的真实生物流体中稳定工作，适用于经皮感测生物分子。
在评估基于微针技术的设备在经皮传感应用中的实际效用时，微针的皮肤穿透能力是一个关键考量因素。因此，该研究在模拟人类皮肤特性的猪皮模型上，对所打印的微针阵列进行了皮肤穿透性能测试。光学成像结果明确显示，微针阵列在穿透皮肤时，仅形成了局限性的创伤，且未对周围皮肤组织造成任何损害。这些测试结果充分证明了微针阵列具备有效的皮肤穿透能力，同时保持了周围皮肤的完整性。据此，可以推断微针阵列具备潜力作为经皮传感平台的制造基础。
图3. 通过扫描电子显微镜（SEM）图像展示碳涂层的微尺度细节。SEM图像展示了a）未包覆的单根微针表面；b）碳涂层单根微针表面；c）放大后的碳涂层单根微针表面的SEM图像，展示了两个不同相（用黄色箭头标记），表明3D打印微针上存在碳涂层；d）微针阵列在不同介质中（类似于真实生物流体）的碳涂层泄漏测试的宏观照片插图；e）微针阵列穿刺后的猪皮在台盼蓝处理后的宏观图像；f）微针阵列穿刺后的猪皮在台盼蓝处理后的光学显微镜图像。
在对导电微针阵列的机械强度及其皮肤穿透能力进行了深入研究之后，该研究进一步对该传感平台进行了电极稳定性、氧化还原行为以及电化学特性的全面检测，并采用方波伏安法技术，对导电微针阵列电极在丁丙诺啡分析性能方面的表现进行了评估。如图4c所示，记录了不同浓度丁丙诺啡下的方波伏安光谱，其中频率设定为10 Hz，电压和振幅的步长分别设定为0.01 V和0.1 V。观察图4c可知，随着丁丙诺啡浓度的递增，峰电流亦呈现出稳定上升的趋势。此外，图4d展示了氧化电流峰值与丁丙诺啡浓度之间的校准曲线。通过校准曲线的斜率，该研究计算了基于微针阵列的丁丙诺啡传感平台的灵敏度，结果显示其对于丁丙诺啡的检测在可接受范围内，为丁丙诺啡传感器的开发提供了充分的数据支持。
图4. 碳涂层微针阵列电极的电极稳定性、扫描速率和电化学特性示意图。a）在铁氰化钾溶液（3 mM）中以恒定扫描速率50 mV/s收集的循环伏安光谱（五次扫描）；b）扫描速率研究响应，扫描速率从20变化到100 mV/s；c）碳涂层微针阵列电极对新鲜PBS溶液（0.1 M, pH 7.4）中递增水平的丁丙诺啡的方波伏安光谱；d）氧化电流峰值与不同水平丁丙诺啡之间的对应校准曲线。
尽管基于微针阵列的丁丙诺啡感测系统展现了优异的感测性能，但传感器对丁丙诺啡的选择性也是评估传感器实时潜力的重要因素。为此，研究团队对可能存在的干扰物质（环糊精、抗坏血酸、咖啡因、对乙酰氨基酚、尿酸和茶碱）对丁丙诺啡测定的影响进行了详细探究。该研究通过记录这些干扰物质存在条件下的方波伏安光谱数据来进行评估。综合多项实验数据，可以确认，微针阵列丁丙诺啡感测系统具备高度的选择性、良好的重复性与再现性，以及稳定的时间响应特性。该系统能够高效、便捷地在仿生间质液中实现微摩尔级别的丁丙诺啡检测，为传感器的实际应用提供了坚实的科学依据。
图5. 制备的微针阵列电极对潜在药理干扰化合物的方波伏安光谱，包括抗坏血酸、尿酸、对乙酰氨基酚、茶碱、咖啡因和丁丙诺啡。
图6. 通过模拟皮肤层展示时间稳定性和概念验证的示意图。a）制备的微针阵列电极的长期稳定性；b）碳涂层微针阵列电极对通过模拟皮肤层的人工间质液中递增水平的丁丙诺啡的方波伏安光谱；c）氧化电流与丁丙诺啡水平之间的相应校准曲线。
此外，为了确保感测平台能够为终端用户提供便捷的丁丙诺啡快速检测服务，研究团队构建了一个基于机器学习算法的模型，并据此开发了一款网络应用程序，旨在直观展示间质液中丁丙诺啡的浓度水平。在此过程中，实验获取的感测数据被输入到单变量线性回归模型中，以预测丁丙诺啡的浓度。所开发的模型通过优化最小二乘成本函数，确定了最佳的回归线，并计算出了最优的系数值。该机器学习模型及配套的网络应用程序能够简便地应用于快速测定微摩尔级别的丁丙诺啡浓度，从而大大提升了检测效率。
图7. 机器学习辅助的丁丙诺啡检测及通过网页应用程序展示丁丙诺啡水平的数值验证。a）显示由开发的机器学习模型获得的最优拟合线的线性曲线；b）网页应用程序前端页面的截图。c, d, e, f）在输入相应电流值后，显示计算出的丁丙诺啡水平的网页应用程序页面的截图。
总结：
该研究团队成功研发了一款基于3D打印技术的碳涂层微针阵列电化学感测平台，该平台能够借助机器学习技术，简便快捷地测定间质液中微摩尔级别的丁丙诺啡浓度。该微针阵列感测平台的制造采用了增材制造技术和空气喷涂工艺，实现了导电微针表面的快速且规模化生产。所构建的无线即时护理系统展现了卓越的灵敏度、极低的检测下限，并在存在潜在药理干扰化合物的情况下，对丁丙诺啡保持了可接受的选择性。此外，所建立的线性回归模型在丁丙诺啡浓度检测性能上表现优异，且通过基于网络应用程序的用户界面实现了数值的直观展示，从而为丁丙诺啡的快速、简便、用户友好的测定提供了支持。此外，该研究成果亦为其他生物感测平台的制造提供了潜在的策略，为间质液中其他生物分子的检测提供了降本增效的新途径。
原文链接：https://doi.org/10.1007/s00604-024-06754-x
(责任编辑：admin)
HZG Group领投硅胶3D打印
耐克与Zellerfeld合作推出
LLNL 研究人员利用3D打印
Stratasys公布2024 Q3财务
原位发泡和3D打印多孔支架最新内容
3D食品打印：烹
卡内基梅隆研究人
Align Technology
AM Craft在种子轮
Aerojet拿下五角
印度初创公司在Gi热点内容
