用于人体呼吸检测的化学电阻式氨气传感器

  据麦姆斯咨询报道，近日，澳大利亚悉尼大学（The University of Sydney）、新南威尔士大学（The University of New South Wales）等机构的研究人员组成的团队在Research期刊上发表了题为“A Polymer-Based Chemiresisve Gas Sensor for Selective Detection of Ammonia Gas”的论文，提出了一种基于聚（2-丙烯酰胺基-2-甲基-1-丙磺酸）（PA，用于无创医疗诊断。所设计的传感器对氨气浓度的检验测试范围很宽，最高可达1000 ppm，检测限为30 ppb。这是一种稳定性很高的传感器，可在高相对湿度（RH>

  ，用于无创医疗诊断。所设计的传感器对氨气浓度的检验测试范围很宽，最高可达1000 ppm，检测限为30 ppb。这是一种稳定性很高的传感器，可在高相对湿度（RH90%）下工作，并能在不同的测试条件下表现出一致的电响应。盲测的结果验证了该传感器在二氧化碳等其它气体存在的情况下对氨气的选择性响应。此外，将该传感器集成到口罩中可准确地实时检测氨气。总之，这项研究证实了开发一种简单、无创、经济高效的氨气实时监测传感器的可行性，其在医疗诊断、食品安全和环境条件检测等领域具有很大的应用潜力。

  该PAMPSA传感器的传感机理基于磺酸根官能团与不同pH下带电离子物种之间的相互作用，如图1所示。在高湿度条件下，NH₃和CO₂等极性气体溶解在水中，分别形成铵离子、碳酸氢根离子和碳酸根离子等带电离子。解离离子的浓度影响该传感器的电响应。

  在高湿度环境中（例如，人类呼出的气体），由于PAMPSA具有吸湿性，因此它容易吸收水分。当NH₃进入PAMPSA传感器的直接环境并与传感器系统中的湿气接触时，气体会解离形成NH₄⁺离子，这些离子会通过静电作用与传感器表面PAMPSA的SO₃⁻相互作用，而其余离子会在聚合物链周围形成簇，如图1A所示。图1B和1C分别显示了PAMPSA溶液暴露于加湿NH₃和CO₂气体后pH值的变化。

  研究人员评估了PAMPSA传感器在各种浓度的加湿CO₂气体（10³–10⁶ ppm/1–100% CO₂）下的性能，如图2所示。这种对CO₂的低敏感性对于设计实时气体传感器具备极其重大价值，该传感器可在CO₂存在的情况下选择性地检测氨气，用于呼气分析等应用。在这种情况下，无需对呼吸样本做预处理，传感器能实时分析呼出的气体。

  为了验证PAMPSA气体传感器在各种条件下准确检测氨浓度的可行性，研究人员选择了使用该传感器进行呼气测试的场景。他们测量了PAMPSA传感器对加湿NH₃气体的响应、其响应时间、长期稳定性以及不同条件下的选择性，如图3所示。

  研究人员进行了统计分析（ANOVA）以评估不同的测试条件是否会影响传感器的整体性能。由于p>

  0.05，平均值的差异不具有统计学意义（ns），这表明外部测试条件，如干扰气体、高湿度和气温变化，并没有影响传感器的性能。

  为了减少偏差并验证传感器对氨气的响应，研究人员进行了随机对照试验（盲测），如图4所示。他们评估了PAMPSA传感器准确预测未知介质中NH₃气体的能力。图4A和4C显示电阻下降，表明这些溶液中存在NH₃。基于传感器对CO₂气体的低敏感性，可以解释为溶液2和4中含有CO₂气体（分别为图4B和4D），而溶液5中不存在气体介质（图4E）。这些结果与实际溶液配方的对比（图4F）表明，本研究设计的PAMPSA传感器可用于准确测量NH₃浓度。

  研究人员将PAMPSA传感器集成到口罩中，然后安装在人脸模型上，以验证其在无创医疗诊断应用中的潜力。如图5所示，当NH₃气体进入传感器的直接环境时，传感器的电阻瞬间下降，图中以黄色突出显示。气体循环在N₂/CO₂和N₂/CO₂/NH₃之间交替进行，这些交替气体循环重复了6次，以演示传感器在存在和不存在NH₃气体时的响应和恢复情况。该演示展示了传感器通过呼吸分析实时、无创检测氨气的能力。

  综上所述，本研究开发了一种基于聚合物的化学电阻式传感器，该传感器通过PAMPSA的磺酸基团与铵离子之间的相互作用来检测NH₃气体。所开发的PAMPSA传感器对各种NH₃浓度（0.03–1000 ppm）表现出高灵敏度，并且在不同干扰气体（例如N₂和CO₂）存在的情况下表现出相似的响应。该PAMPSA传感器对NH₃气体的选择性不受干扰气体、高湿度和温度变化等外部测试条件的影响。在随机对照试验中，盲测成功地证明了传感器检验测试NH₃气体的能力。最后，呼吸分析测试表明，该PAMPSA传感器可集成到口罩中进行实时NH₃气体检测，这代表了通过呼吸分析进行无创医疗诊断的潜力。该器件的实用性还能够最终靠使系统无线化来进一步提升，这将使患者检测更容易，并将改善终端用户的数据分析。

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