智能微流控葡萄糖生物传感器：基于聚胺糖-GluOx修饰LIG电极与机器学习实时信号解卷积技术

本综述创新性地提出了一种集成机器学习(ML)优化激光诱导石墨烯(LIG)电极与聚乙二醇(PEG)交联壳聚糖(CS)/葡萄糖氧化酶(GluOx)的柔性微流控生物传感器，实现了0.4-10 mM线性检测范围（灵敏度达18.0 μA·(mM·cm2)-1），并通过ML信号解卷积技术同步解析葡萄糖/乳酸混合样本（RMSE分别为0.18/0.21 mM），为糖尿病持续监测(CGM)提供了高精度、可穿戴的解决方案。

　　

亮点

本研究开发了一种结合钠藻酸盐水凝胶微流控系统、机器学习(ML)优化石墨烯电极和聚乙二醇(PEG)交联壳聚糖(CS)/葡萄糖氧化酶(GluOx)的柔性生物传感器。通过生物聚合物水凝胶提升皮肤相容性，ML增强制造工艺保证重现性，实时信号解卷积技术实现了在平面和弯曲状态下（灵敏度分别为18.0和17.6 μA·mM^-1·cm^-2，检测范围0.4-10 mM）的精准电流检测。该传感器在250次循环后仍保持90%以上性能，展现卓越的机械稳定性。

结论

这项研究展示了一种创新的柔性钠藻酸盐水凝胶微流控生物传感器，整合了ML优化的石墨烯电极和PEG交联CS/GluOx复合物，用于高灵敏度葡萄糖检测。通过生物相容性水凝胶、ML驱动的可重复制造工艺和实时信号解析技术，该平台在生理相关浓度范围内（0.4-10 mM）表现出优异的电化学性能，弯曲状态下仅损失2.2%灵敏度。传感器对葡萄糖和乳酸的ML辅助同步检测误差低于0.21 mM，且能有效区分抗坏血酸/尿酸干扰（<5%信号干扰），为下一代可穿戴持续血糖监测(CGM)系统提供了兼具高精度和穿戴舒适性的解决方案。