傷口愈合是一個(gè)具有多階段的動(dòng)態(tài)過程，柔性電子產(chǎn)品的出現(xiàn)使得不同傳感器能夠集成到一個(gè)平臺(tái)上，同時(shí)提供與人體皮膚的構(gòu)象接觸，為可穿戴生物傳感器鋪平了道路，這些傳感器可以檢測(cè)傷口環(huán)境的雙重甚至多重生物醫(yī)學(xué)參數(shù)。不過，想要實(shí)現(xiàn)炎癥和感染的快速分析及定量表征仍然具有一定挑戰(zhàn)性。

據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道，近日，新加坡國(guó)立大學(xué)、新加坡科技研究局材料研究與工程研究院（IMRE）等機(jī)構(gòu)的研究人員聯(lián)合提出一種支持人工智能（AI）的紙基無電池原位多路復(fù)用（PETAL）傳感器貼片，能夠利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行整體傷口評(píng)估。該傳感器貼片由一個(gè)蠟印紙面板和五個(gè)分別用于測(cè)量溫度、pH值、三甲胺（TMA）、尿酸（UA）和濕度的比色傳感器組成。通過基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析手機(jī)捕獲的傳感器圖像，以確定傷口愈合狀態(tài)。該傳感器貼片可以對(duì)傷口惡化等不良事件提供早期預(yù)警，使醫(yī)護(hù)人員能夠及時(shí)進(jìn)行臨床干預(yù)，以促進(jìn)傷口護(hù)理。相關(guān)研究成果已發(fā)表于SCIENCE ADVANCES期刊。

用于傷口監(jiān)測(cè)的紙基無電池多路復(fù)用傳感器貼片示意圖

在該傳感器貼片的設(shè)計(jì)制造過程中，研究人員利用不同的傳感原理和材料，將五個(gè)用于溫度、pH值、TMA、UA和濕度測(cè)量的比色傳感器集成到一個(gè)紙基傳感器貼片中。該傳感器貼片可以在幾分鐘內(nèi)（每次測(cè)試）對(duì)每種生物標(biāo)志物進(jìn)行定量表征，可以檢測(cè)與傷口炎癥、感染和傷口環(huán)境狀況相關(guān)的生物標(biāo)志物。使用基于深度學(xué)習(xí)的AI算法，該傳感器貼片只需要一部現(xiàn)代智能手機(jī)即可對(duì)傷口愈合狀態(tài)進(jìn)行全面評(píng)估，從而對(duì)傷口類型/嚴(yán)重程度進(jìn)行分類。

研究人員通過非原位（通過傷口滲出物）和原位（直接粘附傳感器貼片）分析，展示了該傳感器貼片對(duì)慢性傷口或燒傷創(chuàng)面的狀態(tài)評(píng)估。通過從大鼠擾動(dòng)傷口和燒傷創(chuàng)面收集的滲出物進(jìn)行非原位檢測(cè)，該傳感器貼片可以區(qū)分愈合和非愈合狀態(tài)，準(zhǔn)確率高達(dá)97%。該傳感器貼片具有高度的生物相容性，可與傷口敷料集成進(jìn)行原位分析，而無需移除傷口敷料。通過在大鼠燒傷創(chuàng)面模型上安裝傳感器貼片，可以原位監(jiān)測(cè)傷口進(jìn)展或嚴(yán)重程度。通過與人工智能分析相結(jié)合，該傳感器貼片可以對(duì)不良事件（如感染或長(zhǎng)期炎癥）進(jìn)行早期預(yù)警，從而觸發(fā)及時(shí)的臨床干預(yù)。

大鼠擾動(dòng)傷口滲出物的非原位分析

大鼠燒傷創(chuàng)面滲出物的非原位分析

大鼠燒傷創(chuàng)面原位監(jiān)測(cè)及傳感器貼片生物相容性研究

研究人員稱，目前該傳感器貼片還存在兩方面限制：（i）由于傳感器基于紙張，主要依靠被動(dòng)毛細(xì)血管作用（無主動(dòng)泵送）將傷口滲出物吸入其檢測(cè)區(qū)域，當(dāng)滲出物產(chǎn)生率低或滲出物非常粘稠時(shí)，需要更長(zhǎng)時(shí)間（長(zhǎng)達(dá)數(shù)小時(shí)）才能在傳感器貼片上積累足夠的滲出物以產(chǎn)生顏色響應(yīng)。如果需要更快地獲得響應(yīng)，則需要優(yōu)化模式設(shè)計(jì)，例如，減少通道長(zhǎng)度。（ii）該傳感器中增加了一個(gè)血液過濾層，以防止紅細(xì)胞干擾比色讀數(shù)，可適用于漿液性或血清血性等大部分類型的傷口滲出物。然而，在傷口滲出物含血量過高時(shí)（即出血傷口），這種干擾可能仍然存在。這種情況中，則需要通過更厚的過濾層或更高的過濾容量層進(jìn)行額外的血液過濾。同時(shí)，可以對(duì)算法進(jìn)行額外的增強(qiáng)（例如色調(diào)/飽和度抖動(dòng)），以確保傳感器精度。此外，使用更多的傷口模型數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以進(jìn)一步提高算法的性能，實(shí)現(xiàn)個(gè)體生物標(biāo)志物的快速量化，對(duì)傷口內(nèi)部狀態(tài)的定量評(píng)估具有重要價(jià)值。

值得一提的是，該研究提出的支持人工智能的多路復(fù)用傳感技術(shù)可以針對(duì)其他傷口類型進(jìn)行適配和定制，例如，通過結(jié)合葡萄糖、乳酸或用于糖尿病潰瘍預(yù)測(cè)的白細(xì)胞介素-6等各種不同檢測(cè)功能的比色傳感器。此外，該傳感器貼片可以輕松針對(duì)不同數(shù)量的檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行重新配置，以同時(shí)檢測(cè)所需數(shù)量的生物標(biāo)志物，從而擴(kuò)大其在不同傷口類型中的應(yīng)用。

審核編輯：劉清