IVD技术丨“G-Sense” VOC检测产品

• 产品名称：G-Sense（石墨烯感知）

• 产品介绍：G-Sense是一种基于机器学习的石墨烯电子嗅觉传感器，可以检测和识别你的呼吸中的VOCs，从而进行疾病诊断、空气质量评估、食品品质检测等多种应用。具有高灵敏度、高选择性、低功耗、低成本等特点，同时提供无创、便捷、舒适的检测体验。G-Sense让你的呼吸不仅是生命的标志，更是健康的指标，让你的呼吸更有价值

• 产品目的：检测和识别不同的VOC气味，用于疾病诊断、环境监测、公共安全、食品质量等领域

• 产品原理：利用石墨烯纳米带阵列和金纳米粒子修饰的电子嗅觉传感器对VOC气味进行响应，利用机器学习算法提取响应特征并进行分类和识别

• 产品组成：传感器芯片、信号采集模块、数据处理模块、显示输出模块

• 产品规格：传感器芯片尺寸为10mm×10mm，信号采集模块为电压转换电路，数据处理模块为嵌入式微控制器，显示输出模块为液晶显示屏

• 产品性能：传感器芯片对多种VOC气味的检测阈值在0.1 ppm至1 ppm之间，气味区分准确率达到100%，气味识别准确率达到95%；对二元气味混合物的响应特征与单一气味有相关性，能够反映出混合物的比例；传感器芯片具有良好的稳定性和重复性，响应时间在10秒以内，恢复时间在30秒以内

• 产品优势：相比于其他类型的IVD检测产品，本产品具有以下优势： 

• 响应灵敏度高，能够检测低浓度的VOC气味

• 响应特异性高，能够区分和识别不同的VOC气味

• 响应速度快，能够实时监测VOC气味变化

• 数据处理智能，能够利用机器学习算法提高分类和识别性能

• 设备体积小，便于携带和使用

• 产品市场：根据市场调研，本产品主要面向以下几个领域的客户：

• 医疗领域，可以用于快速、无创、便捷的疾病筛查和诊断，如糖尿病、肺癌、新冠肺炎等；

• 环境领域，本产品可以用于监测空气质量、水质、土壤等环境因素中的VOC气味，及时发现污染源和危害物质，保护环境和人体健康。如甲醛、苯、二氧化碳等；

• 食品领域，本产品可以用于检测食品、饮料、农产品等食品行业中的VOC气味，评估食品的新鲜度、成分、营养价值等，保证食品的质量和安全。如水果、肉类、奶制品等；

• 公共安全：本产品可以用于检测爆炸物、毒品、有毒气体等危险物品的VOC气味，提高公共场所和交通工具的安全性。如爆炸物、毒品、火药等。

• 产品竞争：根据市场分析，本产品的主要竞争对手有以下几个：

• AlphaSense：这是一家美国公司，专注于开发基于金属氧化物纳米线阵列的电子嗅觉传感器，其产品可以检测多种VOC气味，并具有较高的灵敏度和稳定性。

• Aryballe：这是一家法国公司，专注于开发基于生物分子识别技术的电子嗅觉传感器，其产品可以检测多种VOC气味，并具有较高的特异性和可靠性。

• Koniku：这是一家美国公司，专注于开发基于合成生物学技术的电子嗅觉传感器，其产品可以检测多种VOC气味，并具有较高的智能性和可扩展性。

• 产品优势：相比于竞争对手，本产品具有以下优势：

• 响应特征丰富，能够利用机器学习算法提取多个动态特征作为标注信息，提高分类和识别性能。

• 响应机理清晰，能够利用分子动力学模拟和密度泛函理论计算揭示气味分子和传感材料之间的竞争吸附机制，提高响应解释性。

• 响应模拟人类嗅觉，能够模仿Sniffin' Sticks测试来评估传感器的嗅觉性能，并反映出二元气味混合物中的遮蔽效应，提高响应逼真性。

概念来源

G-Sense概念来源于一篇名为“Machine learning-enabled graphene-based electronic olfaction sensors and their olfactory performance assessment ”的人工嗅觉研究论文，这篇文章的作者是Shirong Huang, Alexander Croy, Antonie Louise Bierling, Vyacheslav Khavrus, Luis Antonio Panes-Ruiz, Arezoo Dianat, Bergoi Ibarlucea 和 Gianaurelio Cuniberti，在2023年5月15日发表于应用物理评论

DOI：https://doi.org/10.1063/5.0132177。文章主要介绍了基于机器学习的石墨烯电子嗅觉传感器的开发和对挥发性有机化合物（VOCs）的嗅觉性能评估的方法。

文章背景指出嗅觉是一种进化古老的感官系统，可以提供关于化学环境的复杂信息。检测和识别自然和人工过程中产生的VOCs可以作为特征指纹，帮助确定其来源。受生物嗅觉的启发，人工嗅觉旨在实现类似的性能，从而将嗅觉数字化。人工嗅觉的有效性一方面取决于传感器硬件，另一方面取决于信号处理。文章旨在展示基于机器学习的石墨烯电子嗅觉传感器的开发，并提出一种评估其对VOCs的嗅觉性能的方法。作者使用了基于石墨烯纳米带阵列和金纳米粒子修饰的电子嗅觉传感器，利用机器学习算法提取了11个动态特征作为指纹信息，并模仿了Sniffin' Sticks测试来评估传感器对四种VOC气味（丁香、桉树、柠檬和玫瑰香气）的检测阈值、气味区分和识别性能。同时，作者还对二元气味混合物进行了实验，并使用分子动力学模拟和密度泛函理论计算揭示了气味分子和传感材料之间的竞争吸附机制。结果表明，电子嗅觉传感器对四种VOC气味具有高度的嗅觉性能，检测阈值在0.1 ppm至1 ppm之间，气味区分准确率达到100%，气味识别准确率达到95%。在二元气味混合物的实验中，传感器的响应特征更类似于单一气味，且与其比例有关，类似于人类嗅觉感知中的遮蔽效应。模拟和计算结果表明，不同气味分子在石墨烯表面上有不同的吸附位点和吸附能力，这可能影响传感器对混合物的响应。本文提出了一种基于机器学习的石墨烯电子嗅觉传感器，并提出了一种评估其对VOCs的嗅觉性能的方法。该方法可以模拟人类嗅觉系统，并揭示了传感器对单一气味和混合气味的响应规律和机理。这可能促进电子嗅觉传感器在一些新兴领域，如环境监测或公共安全等方面的应用。

文章中的实验方法主要包括使用基于石墨烯纳米带阵列和金纳米粒子修饰的电子嗅觉传感器，利用机器学习算法提取了11个动态特征作为指纹信息；模仿Sniffin' Sticks测试来评估传感器对四种VOC气味（丁香、桉树、柠檬和玫瑰香气）的检测阈值、气味区分和识别性能；对二元气味混合物进行了实验，并使用分子动力学模拟和密度泛函理论计算揭示了气味分子和传感材料之间的竞争吸附机制。

笔者总结关键步骤：

    ●第一步，制备石墨烯传感阵列，可以采用化学气相沉积法在金属催化剂上生长石墨烯纳米管，并将其转移到柔性基底上，然后用不同的功能化剂对石墨烯纳米管进行表面修饰，以增强其对不同VOCs的响应；
    ●第二步，搭建信号采集和处理模块，可以采用微控制器单元（MCU）作为核心芯片，通过电阻测量电路与石墨烯传感阵列相连，并通过蓝牙或Wi-Fi模块与外部设备通信，同时编写相应的软件程序来实现信号的读取、处理和传输；
    ●第三步，训练机器学习模型，可以采用支持向量机（SVM）作为分类算法，通过收集不同VOCs和肺癌患者呼吸气体的数据，并提取动力学特征作为标注信息，来构建训练集和测试集，并进行交叉验证和参数优化，以提高模型的准确度和泛化能力；
    ●第四步，设计显示和交互模块，可以采用液晶显示屏（LCD）作为显示设备，并配备触摸屏或按键作为交互方式，同时设计简洁、友好、美观的用户界面，来展示检测结果和建议，并提供相关的操作指引和反馈；
    ●第五步，进行产品测试和评估，可以采用Sniffin' Sticks测试作为参考标准，对G-Sense进行嗅觉性能的测试和评估，包括气味检测阈值、气味区分和识别性能，并与其他传统的肺癌检测方法进行比较和分析，以验证产品的有效性和优势。

可能遇到的风险或挑战：

    ●石墨烯传感阵列的制备过程可能存在一些技术难点，如石墨烯纳米管的均匀性、稳定性和可重复性，以及功能化剂的选择和控制；
    ●信号采集和处理模块的设计可能存在一些性能问题，如电路的噪声、干扰和抗干扰能力，以及软件的兼容性、安全性和可更新性；
    ●机器学习模型的训练可能存在一些数据问题，如数据的质量、数量和代表性，以及数据的标注、清洗和分析；
    ●显示和交互模块的设计可能存在一些用户问题，如用户的需求、偏好和习惯，以及用户的满意度、信任度和忠诚度；
    ●产品测试和评估可能存在一些标准问题，如测试的方法、条件和指标，以及评估的准则、依据和结果。

风险挑战应对策略：
    ●对于石墨烯传感阵列的制备过程，可以参考已有的文献和专利，借鉴成功的经验和方法，同时进行一些实验优化和参数调整，以提高石墨烯纳米管的质量和功能化效果；
    ●对于信号采集和处理模块的设计，可以采用成熟的电路方案和软件平台，进行一些仿真测试和调试，以降低电路的噪声和干扰，提高软件的兼容性和安全性；
    ●对于机器学习模型的训练，可以从公开的数据库或合作的医院获取高质量的数据，并进行一些数据预处理和特征工程，以增加数据的有效性和代表性；
    ●对于显示和交互模块的设计，可以进行一些用户调研和反馈，了解用户的需求和偏好，并进行一些用户体验测试和改进，以提高用户的满意度和信任度；
    ●对于产品测试和评估，可以参考国际或国内的相关标准和规范，选择合适的测试方法和指标，并进行一些对照实验和统计分析，以保证测试的有效性和客观性。