基于机器学习的可穿戴SERS微流控系统，用于快速检测汗液中的生物标志物和兴奋剂

《ANALYTICAL AND BIOANALYTICAL CHEMISTRY》：Machine learning-assisted wearable SERS-microfluidic system for rapid detection of sweat biomarkers and stimulants

本研究的创新点在于开发一种基于微流控纸表面增强拉曼散射（SERS）的可穿戴设备，通过金碳点增强实现汗液中生物标志物（如尿素、乳酸）和兴奋剂的高灵敏度检测（准确率>97.9%），为运动生理监测和反兴奋剂提供新方案。

　　

摘要

汗水是一种理想的生物流体，可用于无创监测运动员在运动过程中的生理状态，因为其丰富的化学成分直接反映了健康和代谢状况。在此，我们开发了一种基于分段圆形微流控纸基表面增强拉曼散射（SCMP-SERS）的可穿戴设备，用于在体育活动期间实时分析汗水。核心传感器采用了基于金纳米颗粒（gold@carbon dots）的等离子体纸，该材料表现出卓越的SERS性能，最大增强因子可达3.6×10^9。结合流量调节微流控网络，该系统能够实现受控的汗水收集和定量分析。该设备可以识别关键的汗水生物标志物，如尿素、尿酸和乳酸，并区分不同个体之间的差异。此外，该设备的多通道设计便于在长时间的运动过程中持续采样和进行纵向SERS定量分析。通过集成机器学习技术，SCMP-SERS设备能够以超过97.9%的准确率识别人工汗水中的兴奋剂。这种创新方法在实时反兴奋剂监测和个性化运动生理监测方面显示出巨大潜力。

图形摘要

汗水是一种理想的生物流体，可用于无创监测运动员在运动过程中的生理状态，因为其丰富的化学成分直接反映了健康和代谢状况。在此，我们开发了一种基于分段圆形微流控纸基表面增强拉曼散射（SCMP-SERS）的可穿戴设备，用于在体育活动期间实时分析汗水。核心传感器采用了基于金纳米颗粒（gold@carbon dots）的等离子体纸，该材料表现出卓越的SERS性能，最大增强因子可达3.6×10^9。结合流量调节微流控网络，该系统能够实现受控的汗水收集和定量分析。该设备可以识别关键的汗水生物标志物，如尿素、尿酸和乳酸，并区分不同个体之间的差异。此外，该设备的多通道设计便于在长时间的运动过程中持续采样和进行纵向SERS定量分析。通过集成机器学习技术，SCMP-SERS设备能够以超过97.9%的准确率识别人工汗水中的兴奋剂。这种创新方法在实时反兴奋剂监测和个性化运动生理监测方面显示出巨大潜力。

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