ACS NANO.基于计算机视觉的人工智能介导的多路微流控数字免疫分析编解码

以下文章来源于分析化学方法 ，作者科研小组

全文简介

临床诊断、食品安全和环境监测迫切需要具有多重容量、超高灵敏度和广泛可负担性的数字免疫分析。在这项工作中，通过基于微粒的编码和基于人工智能的解码，开发了多维数字免疫分析，实现了高灵敏度和方便操作的多重检测。编码在微球特征中的信息，包括它们的尺寸、数量和颜色，允许同时识别和精确量化多个目标。基于计算机视觉的人工智能可以对显微图像进行分析，进行信息解码，并直观地输出识别结果。此外，光学显微成像可以与微流体平台很好地集成，允许通过基于计算机视觉的人工智能进行编码-解码。这种微流控数字免疫分析可以在30分钟内同时分析多种炎症标记物和抗生素，具有高灵敏度和从pg/mL到μg/mL的宽检测范围，作为下一代多路生物传感的智能生物分析具有很大的前景。

简介

用于多维编码/解码数字免疫测定的基于计算机视觉的人工智能的示意图

用光学显微镜对编码微球进行视觉识别。（a）将三维编码微球作为不同数量、颜色和大小的信号探头的光学显微镜成像。（b）用光学显微镜（1024像素×1024像素）编码不同大小的微球的图像，浓度不断增加。

CAT原则。（a）解码模型的构建，包括数据导入、特征提取以及模型训练和生成。（b）使用训练模型解码编码微球的混淆矩阵图。（c）编码信息的解码流程图。

CAT的识别准确率。(a)代表图像的Image-Pro Plus、RGB模式方法和CAT的识别结果。(b)原始图像上三种方法识别结果的直方图。(c)人工计数和CAT的比较，用于识别具有不同颜色和大小的编码微球(红色、PS5000、蓝色、PS5000、白色、PS2000和混合微球)。(d–f)CAT和手动计数之间的相关性分析。

使用有限元法的二维近似法(COMSOL Multiphysics)模拟和分析用于分选信号探针的微流控芯片中的物理场。(a)切屑通道的流体模拟。(b)在磁性分选区域中，磁力作用于表面固定有MNP150的PS微球。(c)流体动力限制的模拟图。(d)分析磁力分选区不同位置的速度场。(e–g)沿截止线1、2和3的x分量速度场分析。(h)分析沿截止线的y分量速度场3。(I)一侧通道上磁场的X轴方向的空间磁通密度的模拟。(j)分析沿截止线4的x分量的空间磁通密度。0.5 s轨迹几乎与(e–h)中的1.0 s轨迹重合。

检测多种炎症标记物的CAT免疫测定法。(a)用于检测三种炎症标记物的CAT免疫测定方案。(B–d)免疫复合物(PS-Ab1-生物标志物-Ab2-B-SA-MNP150)的SEM图像。(e)在光学显微镜下放大200倍的MNP150的图像。(f)微流控芯片在检测含有不同浓度(pg/mL)的CRP、PCT和IL-6的三种炎症标志物时的图像。(g)用于检测三种炎症标记物的标准曲线和(h)线性范围。

检测真实血清样本中三种炎症标记物的CAT免疫测定法。(a–c)CAT免疫测定法和CLIA定量三种不同浓度炎症标记物的相关性分析。(d)显示来自30个真实血清样品的不同炎症标记物的CAT免疫测定和CLIA之间的检测结果的热图，符号“×”表示“不适用”,表示炎症标记物的浓度超过了CAT免疫测定的检测范围。

用于检测多种抗生素的CAT免疫测定。（a）CAT免疫测定方案，用于使用竞争模式检测三种抗生素。（b）标准曲线和（c）用于检测三种抗生素的线性范围。（d）CAT免疫测定和CLIA在21个牛奶样本中检测三种抗生素的检测结果。

相关成果以“Computer Vision-Based Artificial Intelligence-Mediated Encoding-Decoding for Multiplexed Microfluidic Digital Immunoassay”，发表在国际学术期刊“ACS NANO”上。

文献链接：点击阅读原文

https://doi.org/10.1021/acsnano.3c02941

转自：“NANO学术”微信公众号

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