帕金森病、阿尔茨海默病和重度抑郁症等神经退行性疾病的准确及时诊断，依赖于对脑脊液等复杂生物液中真实神经递质信号动态的实时监测与精确解析。神经递质动态受其种类和浓度共同决定。现有生物传感器在灵敏度和选择性方面存在明显局限，难以可靠实现神经递质的检测与定量；尽管纳米材料和生物酶可用于修饰传感界面，但信号卷积、电极污染和神经递质间串扰仍长...
食源性病原菌仍是重大公共卫生问题，亟需快速、灵敏、可靠的检测方法。传统生物传感器虽有效，但常受复杂样品基质、信号解释困难和现场适用性限制。将人工智能（AI）整合到生物传感平台中，为应对这些挑战提供了变革性途径。本综述系统评述了AI辅助生物传感器在肉类、乳制品、新鲜农产品和即食食品等样品中检测食源性病原菌的最新进展，重点讨论机器学习与...
细胞趋化的快速准确定量分析对生物学、医学和药物研发至关重要，可评估细胞定向迁移能力并模拟体内趋化过程。传统方法依赖复杂实验流程，费时费力且易受人为误差影响。微流控技术与深度学习的快速发展为细胞趋化评估提供了新途径。本研究提出一种基于微流控和深度学习的趋化评估方法：设计微流控装置，在微通道内产生化学梯度和剪切应力，以可控方式模拟细胞趋...
开发简单、低成本且高灵敏高特异生物传感器是应对全球健康挑战的关键。本文报道了一种超灵敏咖啡环生物传感器，利用两个静止液滴蒸发形成具有不对称纳米等离子图案的咖啡环，在12分钟内检测低至3 pg/mL的疾病相关蛋白。实验中，含蛋白样品滴在纳米纤维膜上干燥，使生物标志物在咖啡环处预浓缩；随后在重叠区域滴加含功能化金纳米壳（GNShs）的等...
糖尿病是全球重大健康问题，若血糖控制不佳可引发肾衰竭、心血管疾病和神经病变。传统指尖采血因疼痛和侵入性导致患者依从性低，因此需要准确的非侵入血糖监测技术。光电容积脉搏波（PPG）通过检测血容量变化间接反映血糖相关生理改变，具有非侵入连续监测潜力；深度神经网络（DNN）可基于 PPG 信号预测血糖，但训练需要大规模、多样化数据，而数据...
人工智能与医疗试剂盒结合可快速准确诊断疾病。本研究提出 DeepATsers 深度学习模型，将卷积神经网络（CNN）与生成对抗网络（GAN）结合，用于单管表面增强拉曼散射（SERS）生物传感器，快速检测 SARS-CoV-2 感染。模型可依据实验指纹谱识别 S 蛋白、N 蛋白、VLP 蛋白、链霉亲和素蛋白及空白信号。研究采用扩展乘性...
本文报道了一种由深度学习和智能手机集成驱动的新型便携式化学发光（CL）传感平台，用于低成本、选择性葡萄糖检测。该平台采用低成本蜡印微垫（WPµ-pads）纸基结构构建微型 CL 传感器，并利用 3D 打印黑色盒子作为紧凑传感腔，替代传统笨重的 CCD 相机和光学传感器。智能手机集成使诊断过程无缝且用户友好，适合即时检测（PoC）应用...