组成图示
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传感器类型
电化学生物传感器
检测对象
人CD4+ T淋巴细胞（CD4+ T lymphocytes / CD4+ cells，实验用J45.01细胞），样品基质：PBS缓冲液细胞悬液（面向全血/临床样品）
检测原理
工作电极像素经MUA/MPA自组装、EDAC/sulfo-NHS交联和抗CD4+抗体固定，并用BSA封闭。CD4+细胞与抗体特异性结合后，单个细胞覆盖单个像素，改变电极-溶液界面结构，增加双电层/界面电荷传输阻抗，尤其在0.1 Hz低频端。三电极EIS分别读取各像素阻抗，空像素与占位像素阻抗分布明显分离；以5×10^9 Ω为阈值将像素判为“关”或“开”，统计“开”像素数即得细胞数。该数字化计数不依赖细胞总数和分布均匀性，实现单细胞分辨率。
检测灵敏度
原文未报告LOD、线性范围、灵敏度斜率或相关系数；单细胞检测阈值: 5 × 10^9 Ω；细胞捕获阻抗增量: ≥7 × 10^9 Ω；ΔZ均值: 8.40 × 10^9 Ω，σ: 4.18 × 10^8 Ω
效应效果
芯片尺寸1.4 cm×1.4 cm，含200个7 μm×7 μm工作电极像素，像素密度约10^4 mm^-2。CD19+ Farage细胞对照实验未发生非特异捕获，显示良好选择性。PDMS封装可维持数小时不干燥。阻抗判读以5×10^9 Ω为阈值，单细胞捕获引起阻抗增量均值8.40×10^9 Ω、标准差4.18×10^8 Ω，判读置信度大于8σ。与光学显微镜计数呈线性一致，实现单细胞分辨率和理想计数精度。作者认为其样品消耗少、分辨率高、计数精度不依赖细胞总数，适合HIV/AIDS床旁定量诊断。
传感器的构成
- 基底与绝缘层：双面抛光硅片（Si）及300 nm LPCVD Si3N4，提供机械支撑与绝缘
- 金属电极层：Cr/Au（20 nm Cr/200 nm Au）图案化三电极，包括工作电极像素、参比电极（R.E.）和对电极（C.E.），作为换能器与导电通路
- 钝化/限域层：2 μm PECVD Si3N4，覆盖连线并蚀刻出电极窗口，形成约2 μm高Si3N4网格，限制并居中捕获细胞
- 自组装单分子层：11-巯基十一烷酸（MUA）/3-巯基丙酸（MPA）1:10混合自组装于Au表面，提供羧基官能团并促进界面电荷传输
- 交联活化层：EDAC/sulfo-NHS活化MUA/MPA羧基，形成氨基反应性中间体，用于固定抗体
- 识别元件：抗人CD4+抗体（anti-CD4 antibody）共价固定于工作电极像素，选择性捕获CD4+细胞
- 封闭剂：0.1% BSA封闭非特异性结合位点
- 样品室：PDMS窗口与盖板，容纳PBS缓冲液并防止蒸发
中文摘要
针对HIV/AIDS患者感染状态定量诊断，报道一种基于电化学阻抗谱的细胞生物传感器，用于精确计数人CD4+细胞。传感区由密集排列的工作电极像素组成，每个像素尺寸与单个CD4+细胞相当。CD4+细胞被化学修饰的电极像素选择性捕获，并通过监测各独立像素界面阻抗变化实现单细胞检测。根据细胞捕获状态，每个像素呈现“开”或“关”状态；通过统计处于“开”状态的像素数实现数字化计数。该器件采用三电极体系，工作电极像素可独立读取，使计数精度不依赖细胞群体动态范围，尤其适用于AIDS患者低浓度CD4+细胞的精确检测。与同类计数方法相比，该传感器具有器件尺寸小、样品消耗少、检测分辨率高和计数精度高等特点，有望用于HIV感染阶段的床旁定量诊断。
英文摘要
Oriented for the quantitative diagnosis of HIV infection status of AIDS patients, a cell biosensor based on electrochemical impedance spectroscopy has been developed for the precise counting of human CD4(+) cells. In this new biosensor, the sensing area was composed of densely packed working electrode pixels, each of which was comparable to a single CD4(+) cell in size. CD4(+) cells were captured on the chemically modified electrode pixels, and detected individually by monitoring the interfacial impedance changes on each independent pixel. The detection of a single cell was achieved by the "on" and "off" states of electrode pixel, depending on the cell capture status. The cell counting was digitalized by summing the electrode pixels in the "on" state (captured with a single cell). Compared with peer counting methods, the biosensor reported here was featured with a small device dimension, a minimal sample consumption, a finest detection resolution and a highest counting accuracy.