在最近发表于《ACS Sensors》期刊的一篇文章中，研究人员介绍了一种新型光纤传感系统，该系统旨在连续和多路复用监测脑生理，特别是创伤性脑损伤（TBI）后的监测。通过利用荧光传感器和机器学习算法，该系统旨在提供实时数据，涵盖多种生物标志物，从而促进及时的医疗干预并改善患者预后。这项研究解决了神经重症监护中对有效监测工具的关键需求，因为脑部状况可能会迅速发生变化。
背景
创伤性脑损伤是一个重要的公共卫生问题，常常导致严重的并发症和长期残疾。传统的监测方法在提供连续和全面的脑生理数据方面存在局限性。近年来，光学传感技术的进步为实时监测脑内生化标志物开辟了新的途径。将人工智能（AI）和机器学习整合到这些系统中，增强了它们分析复杂数据集和提高诊断准确性的能力。文章强调了开发一种能够同时测量多种生物标志物（如pH值、葡萄糖和各种离子）的系统的重要性，以获得对脑健康的全面了解，并促进更好的临床决策。
当前研究
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该光纤传感系统采用工程和计算技术相结合的方法开发。系统的主体由一个配备有六个特定生物标志物荧光传感器的光纤束组成。这些传感器涂覆在光纤束的尖端，并插入脑脊液（CSF）引流导管中，允许直接与脑组织互动。系统采用多波长激光设置，由微控制器控制，自动激发荧光传感器。这种设置使实时荧光信号的收集成为可能，然后使用复杂的后处理算法进行分析。
为了模拟TBI后的脑生理情况，制备了人工脑脊液（aCSF）缓冲溶液。使用清洁的羊脑模型进行原位测量，将传感系统集成到微透析导管中。该系统设计用于持续监测关键并发症，如缺氧、高代谢和兴奋毒性。收集的数据经过严格的分析，包括75/25比例的训练和测试。采用10折交叉验证方法优化模型超参数，并使用均方误差（MSE）和R²等指标评估验证准确性。系统的用户界面（UI）使用Python的Tkinter库开发，允许用户控制各种参数，包括时间分辨率和生物标志物读数选项。校准模块被纳入以确保准确的读数，方法是将传感束浸入标准缓冲液中并记录相应的光谱。系统的设计强调用户友好性和与现有临床工作流程的集成。
结果与讨论
结果显示，光纤传感系统成功跟踪了羊脑模型中六种生物标志物浓度的变化。该系统有效地捕捉了脑生理的时间依赖性变化，提供了对TBI相关并发症进展的见解。连续监测能力使得观察恢复阶段成为可能，突显了该系统在实时临床应用中的潜力。
机器学习模型在增强系统性能方面发挥了关键作用。通过分析三台激光器顺序使用获得的合并光谱，模型被训练识别模式和特征与生物标志物浓度之间的相关性。关键特征如峰高、曲线下面积和峰宽被确定为与生物标志物水平最相关的特征。贝叶斯回归模型在预测生物标志物浓度方面表现出更高的准确性，展示了机器学习方法在这一领域的有效性。
关于炎症传感器（如白细胞介素6和白细胞介素10）的整合也被讨论作为传感束的潜在增强功能。这一添加可以使监测TBI相关并发症和长期感染成为可能，进一步改善患者护理。文章强调了持续从临床医生那里获取反馈的重要性，以改进系统的用户界面并确保其在重症监护病房（ICU）环境中的可用性。
结论
总之，文章介绍了脑监测领域的一项重大进展，通过开发一种全自动且AI辅助的光纤传感系统。这项创新技术为连续和多路复用监测脑生理提供了有希望的解决方案，特别是在创伤性脑损伤的背景下。在羊脑模型中的成功验证突显了该系统在临床应用中的潜力。未来的研究应集中于进一步提高机器学习模型的准确性，并扩展可检测的生物标志物范围。此外，与临床专业人士的持续合作对于改进系统设计并确保其有效整合到现有的医疗实践中至关重要。总体而言，这项研究代表了改善脑健康监测和解决TBI管理挑战的重要一步。
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