臨床診斷、食品安全和環境監測對超靈敏和絕對定量檢測的需求不斷增長，推動了數字免疫分析的發展。目前的數字免疫分析主要包括基于微孔的數字免疫分析、基于微滴的數字免疫分析和基于熒光團的數字免疫分析，特別是由這些模型衍生的多路數字免疫分析越來越受到關注。盡管具有高靈敏度和高通量，但基于微孔和微滴的數字免疫分析需要微加工進行物理區隔或微流控裝置進行微滴形成，這增加了成本和復雜性，不適合在資源有限的情況下進行即時檢測。在基于熒光團的數字免疫分析中，熒光團在單個分子水平上被單獨檢測和計數，而不需要微流控裝置或物理分區。然而，它們需要熒光顯微鏡來成像熒光團，其中激光激發是必不可少的。除了靈敏度和通量外，具有多重檢測能力的免疫分析可以提高檢測效率并降低成本，這對于早期診斷和治療后監測至關重要，因為多種生物標志物可以在臨床診斷或藥物反應預測中提供更準確的信息。然而，多路數字免疫分析通常很耗時，并且需要依賴于實驗室的復雜而昂貴的分析儀器，因此，具有廣泛可及性、低成本、多路檢測能力和高通量的數字免疫分析具有重要意義。

為了解決上述挑戰，華中農業大學的陣翊平教授和浙江大學的鮮于運雷教授設計了基于計算機視覺的AI（CAT）介導的多重微流控數字編碼解碼免疫分析法，可以實現在30分鐘內同時分析多種炎癥標志物和抗生素，具有高靈敏度和從pg/mL到μg/mL的廣泛檢測范圍，作為下一代多重生物傳感的智能生物分析具有廣闊的前景。相關研究內容以“Computer Vision-Based Artificial Intelligence Mediated Encoding-Decoding for Multiplexed Microfluidic Digital Immunoassay”為題發表在ACS Nano期刊上。

基于計算機視覺的AI介導的數字化免疫分析多維編碼/解碼示意圖

具體而言，在該方法中，具有不同特征（包括顏色、大小和數量）的聚苯乙烯（PS）微球可以被編碼為信號探針。此外，研究人員通過顯微鏡成像和基于計算機視覺的AI開發了數字免疫分析，用于信息解碼，從而實現高靈敏度和方便操作的多路檢測。其中，聚苯乙烯微球的大小和顏色可以編碼二維信息用于目標識別，聚苯乙烯微球的數量可以實現特定目標的量化。此外，通過與磁性納米顆粒（MNP）結合，該方法可以對生物素化聚苯乙烯微球和鏈霉親和素（SA）修飾的MNP之間形成的免疫復合物進行磁分離。此外，微流控芯片被設計為用于數字免疫分析的微反應器，并且集成了混合反應通道、磁分離通道、圖像采集區域和廢物池。微流控技術具有反應可控性好、反應速度快、試劑消耗少等特點，可以減少檢測體積，有效提高靈敏度。并且，微流控裝置與光學顯微鏡成像集成良好，因此整個反應過程僅需要1 μL~ 10 μL的樣品。

光學顯微鏡下編碼微球的視覺識別

基于計算機視覺的AI原理

基于二維近似有限元法（COMSOL Multiphysics）的信號探針分選微流控芯片物理場仿真與分析

與目前的數字免疫分析法和其他報告方法相比，該CAT免疫分析法的分析性能具有很大的優勢。它既不需要物理分區，也不需要熒光顯微鏡，具有多路檢測和即時檢測的巨大潛力。具體而言，CAT免疫分析法的優點包括：（1）光學顯微鏡成像識別微球的靈敏度非常高（1微球/μL）；（2）將尺寸、顏色、數量作為多維編碼信息，實現多路檢測，并且成本低、操作方便；（3）基于計算機視覺的人工智能，具有高效、高通量的圖像處理能力，可以實現多維編碼數字免疫分析，檢測效率高；（4）低樣品消耗（< 5 μL）的微流控芯片與光學顯微鏡成像的集成，大大提高了準確性并簡化了程序。

此外，該研究的后續工作重點將集中在以下幾個方面。首先，隨著材料科學的發展，可以擴展多維編碼能力，如對不同形狀（方形、柱狀、星形等）的粒子進行編碼。其次，與便攜式成像設備和人工智能的集成對于現實世界的應用是有益的，比如智能手機的高清攝像頭。此外，還需探索有效穩定的抗體與微球的生物偶聯策略，進一步提高穩定性，減少抗體的消耗。

論文鏈接： https://doi.org/10.1021/acsnano.3c02941