AI光纤传感器，监测脑损伤

头部受到严重打击的人，例如出了交通事故的人，可能会遭受脑外伤（TBI）——这是全球范围内导致死亡和残疾的主要原因，可能导致记忆、注意力和解决问题的长期困难。

治疗期间需要持续监测脑外伤患者伤势。因此，在神经危重症护理环境中需要使用颅内探头来监测损伤进展的关键指标，称为生物标志物，如大脑中的压力和氧气。其中一些探针一次只能测量一种生物标志物。其他探针可以监测多种生物标志物，但需要将几根管子插入大脑，这有可能导致进一步的组织损伤或感染。

帝国理工的研究人员现开发了一种患者监测系统，用于监测创伤性脑损伤后的多种生物标志物。该设备将同时监测四种生物标志物的动态变化，并与机器学习算法相结合，机器学习算法使用以前的数据，并基于实时获得的数据来预测生物标志物浓度。如果经过优化并证明可用于人体，该设备便可以帮助医院更有效地监测TBI。

第一作者、帝国理工学院化学工程系的Yubing Hu教授表示：“这是一个重大突破。我们的结果表明，生物标志物的精确监测和损伤进展的预测，在进一步改进后，可以帮助临床医生监测患者的大脑健康和治疗反应。”这项研究也发表在《Matter》杂志上。

关于设备测量

该装置包含一根柔性硅基光纤，该光纤插入脑组织中，以监测脑脊液（CSF）——环绕大脑和脊髓的液体。连接到纤维末端的是四个传感膜，它们同时连续测量脑脊液中每个生物标志物的水平：pH、温度、溶解氧和葡萄糖。薄膜覆盖有黑色护套，以减少背景噪声并提高数据精度。

为了测试该装置，研究人员连续监测了不同状态下羔羊大脑中这些生物标志物的水平。小羊的大脑没有受到脑外伤，是健康的并被悬浮在人工脑脊液中，研究人员可以随意调整，模拟轻度和重度脑外伤的大脑化学状态。

首先，他们测量了健康脑脊液中的生物标志物，然后在轻度和重度脑外伤状态下进行测量。为了模拟TBI患者从医疗中得到改善的情况，他们在轻度TBI状态下再次测量。

第一作者、化学工程系博士候选人Yuqian Zhang表示，他们的设备收集的医疗数据范围广泛，目前只有许多不同的传感器才能实现。光纤传感器设备与人工智能（AI）集成，可以减少交叉干扰。”合著者、四川大学的Nan Jiang博士说：“该装置在健康、轻度脑外伤和严重脑外伤疾病状态下连续测量每个生物标志物的准确性很高。”

关于动态监测

其高性能包括高灵敏度（检测微量生物标志物的能力）、选择性（在生物标志物之间辨别的能力）、稳定性（以小信号漂移提供长期监测的能力）、生物相容性（传感器在长期植入期间与脑组织安全交互的能力）和鲁棒性。

机器学习模型能够使用来自先前测量库的读数实时准确预测生物标志物浓度。它还能够识别到研究人员模拟的TBI不同阶段之间的转变。

化学工程系研究团队负责人Ali Yetisen表示，他们的研究表明该设备能够动态监测多种生物标志物，以评估大脑中的代谢变化。它不断反映损伤的状态，这有助于神经外科医生精确跟踪疾病进程，做出临床决策和开展治疗。

研究人员仍在不断改进传感器，他们使用光学束扩大可测试生物标志物的范围，如炎症剂和神经递质。他们还开发了一个更复杂的机器学习系统，以充分利用现有的数据和预测机制。他们还指出，需要使用活体动物进行更多的测试，以评估整个身体对探头的响应，并测试光纤传感器在实际应用中的能力。