仿生电子鼻及嗅觉在肠道菌群和阿尔兹海默病检测的应用研究

论文摘要

人体是各种感受器的云集之处,这些感受器具有灵敏度高、选择性好、集成度高等优点,模仿人体生物感受器研制仿生传感器成为传感技术的一个重要发展方向。嗅觉作为人体重要感官之一,可识别数千乃至上万种气味,受到生物嗅觉原理的启发,诞生了仿生电子鼻技术和以生物材料直接作为敏感元件的仿生嗅觉传感器,其均在疾病诊断等生物医疗领域有着广泛的应用。本研究设计了一种新型仿生电子鼻并应用于肠道菌群与相关疾病的诊断,同时为了更好地模拟生物嗅觉感受系统,以生物嗅觉感受机制为基础,研制了基于嗅感觉神经元和嗅球神经元网络芯片的体外仿生嗅觉系统,结合气味和电刺激并分别记录嗅感觉神经元和嗅球神经元的响应信号,验证了该体外仿生嗅觉系统的有效性。进一步利用海马神经元网络芯片和体外电生理记录系统,建立了基于淀粉样蛋白寡聚体诱导海马神经元的阿尔兹海默病体外病理模型,记录神经元电位信号并反映神经网络突触连接的病理变化,并在此模型基础上探索了电刺激对阿尔兹海默病的治疗效果。本论文的主要研究内容以及创新性工作如下:1.设计了一种新型的小型化呼出气体检测电子鼻仪器,通过快速检测呼气中氢气、甲烷和二氧化碳浓度实现了人体胃肠道疾病的快速筛查本文提出新型电子鼻仪器可检测人体呼出气体中氢气（H2）和甲烷（CH4）浓度并根据二氧化碳（CO2）进行修正,排除室外气体、病人呼吸模式等因素对肺泡气的影响。精确控制检测气室温度在38±0.5℃,使得传感器基线漂移小于50mV,设计特殊的气体反应室,使得传感器快速给出输出响应。精确控制载气流量在60±5 mL/min,获得H2与CH4最佳双峰图谱,可在90 s内完成单次样本检测。该电子鼻对CO2的浓度检测范围为0.1-10%,分辨率为0.1%,H2和CH4的浓度检测范围为1-200 ppm,分辨率为1 ppm。该系统具有重复性与稳定性良好、无创且操作便捷等优点,填补了国内氢气甲烷呼气检测仪的空白。2.提出了小肠细菌过度增长呼气诊断模型,通过实际呼气样本的采集和分析,验证了该模型对小肠细菌过度增长的诊断准确率达到80%以上本研究选择肠道菌群紊乱的典型疾病小肠细菌过度增长（SIBO）作为诊断对象,采集健康人与患者呼气样本共282份,使用电子鼻仪器检测H2、CH4和CO2浓度并绘制变化曲线。开发了上位机软件与数据库,存储病例信息,通过分析曲线特征值,建立了 SIBO单峰与双峰曲线诊断模型。在此基础上,本文首次发现了曲线走势与SIBO轻重程度的相关性,且相同饮食和生活方式使得肠道菌群趋于一致。该呼气检测方法相比于现有的临床诊断方法——小肠液抽吸,具有非侵入性、样本不易受污染等优点,并可减少依靠经验诊疗导致的抗生素滥用风险。3.提出了基于嗅感觉和嗅球神经元网络芯片的体外仿生嗅觉系统设计方法,研究了气味和电刺激作用下嗅感觉和嗅球神经元对气味的响应特性本研究使用微机电系统工艺设计制作微电极阵列（MEA）芯片,解剖SD胎鼠和乳鼠提取嗅感觉神经元和嗅球神经元,使用特异性蛋白抗体进行免疫荧光染色与鉴定。使用MEA记录系统检测神经元网络电信号发放。使用丁二酮气味刺激嗅感觉神经元网络,提取锋电位编写刺激单元,模拟嗅感觉神经元自发放和高中低浓度气味响应并施加于嗅球神经元网络之上。使用神经递质谷氨酸测试嗅球神经元网络活性,并观测其对模拟刺激的响应。本研究首次实现体外嗅觉感受通路,有望成为一种新型的体外嗅觉感受系统药理及病理机制研究模型。4.建立了基于海马神经元网络芯片的阿尔兹海默病体外病理模型,记录了神经元电活动和网络连接的退化,并探索了电刺激治疗阿尔兹海默病的可能性本研究在MEA芯片上培养海马神经元并形成网络,使用淀粉样蛋白寡聚体（AβOs）诱导建立AD体外模型。使用免疫荧光染色鉴定海马神经元轴突树突损伤与tau蛋白过度磷酸化,同时测量AβOs诱导24 h内中间神经元与锥体神经元的退行性生物电活动变化,通过空间多位点发放图谱和通道间的互相关性分析,评估神经元网络连通性。使用频率为40 Hz的电刺激作用于AβOs诱导后的神经元网络,观察不同幅值对海马神经元发放的影响。该神经元网络芯片和检测方法具有高通量、长时间、实时动态监测等优点,可成为一种研究体外AD模型病理机制和评估电刺激对该疾病治疗效果的新技术。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
•   1.1 仿生电子鼻及嗅觉系统的研究概述
•     1.1.1 电子鼻及其生物医学医用研究现状
•     1.1.2 仿生嗅觉与生物电子鼻研究现状
•   1.2 肠道菌群与阿尔兹海默病概述
•     1.2.1 肠道菌群与相关疾病研究现状
•     1.2.2 阿尔兹海默病研究现状
•   1.3 本文主要研究内容
• 第二章 甲烷氢呼气试验与肠道菌群诊断模型
•   2.1 甲烷氢呼气试验概述
•     2.1.1 呼气试验准备工作
•     2.1.2 呼气试验诊断疾病类型
•     2.1.3 呼气试验实施标准
•     2.1.4 呼气试验结果分析
•   2.2 小肠细菌过度增长及其诊断模型
•     2.2.1 小肠细菌过度增长致病因素与相关疾病
•     2.2.2 小肠细菌过度增长常规诊断方法
•     2.2.3 小肠细菌过度增长呼气检测诊断模型
•   2.3 病例样本采集与问卷调查
•   2.4 本章小结
• 第三章 呼气检测电子鼻仪器设计与病例诊断分析
•   3.1 系统硬件设计和实现结果
•     3.1.1 气路结构总体设计
•     3.1.2 检测气室设计
•     3.1.3 电路结构总体设计
•     3.1.4 仪器面板设计与采气配件
•   3.2 系统软件设计和实现结果
•     3.2.1 下位机软件
•     3.2.2 上位机软件
•   3.3 系统测试结果
•     3.3.1 温度与流量控制
•     3.3.2 传感器浓度梯度标定
•     3.3.3 二氧化碳浓度修正
•     3.3.4 仪器准确性测试
•   3.4 小肠细菌过度增长诊断分析
•     3.4.1 样本统计分析
•     3.4.2 呼气试验曲线分类与特征提取
•     3.4.3 显著性差异分析
•   3.5 本章小结
• 第四章 体外仿生嗅觉系统设计与实验验证分析
•   4.1 嗅觉系统概述
•   4.2 MEA芯片与系统
•     4.2.1 MEA检测原理
•     4.2.2 MEA芯片制作与性能评估
•     4.2.3 MEA记录系统与分析软件
•   4.3 嗅感觉神经元网络芯片
•     4.3.1 嗅感觉神经元原代培养
•     4.3.2 免疫荧光染色与成像鉴定
•     4.3.3 气味响应与兴奋模拟
•   4.4 嗅球神经元网络芯片
•     4.4.1 嗅球神经元原代培养
•     4.4.2 免疫荧光染色与成像鉴定
•     4.4.3 谷氨酸刺激响应
•     4.4.4 电刺激模拟体外嗅觉通路的信号传递
•   4.5 本章小结
• 第五章 神经元网络芯片与阿尔兹海默病体外模型初步研究
•   5.1 阿尔兹海默病体外模型构建
•     5.1.1 淀粉样蛋白寡聚体制备
•     5.1.2 海马神经元原代培养
•     5.1.3 免疫荧光染色与成像鉴定
•     5.1.4 MEA芯片修饰与网络生长
•   5.2 海马神经元发放模式
•     5.2.1 锋电位信号检测与分类
•     5.2.2 AβOs诱导后发放模式变化
•     5.2.3 特征值提取与统计分析
•   5.3 海马神经元多位点网络通讯
•     5.3.1 网络空间发放图谱
•     5.3.2 通道间互相关分析
•   5.4 电刺激对诱导后海马神经元网络的发放干预
•   5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
•   6.1 总结
•   6.2 展望
• 参考文献
• 作者简历
• 攻读学位期间发表的学术论文及成果

文章来源

类型: 博士论文

作者: 高凡

导师: 王平

关键词: 呼出气体检测电子鼻,甲烷氢呼气试验,小肠细菌过度增长诊断模型,神经元网络芯片,仿生嗅觉感受系统,阿尔兹海默病体外病理模

来源: 浙江大学

年度: 2019

分类: 基础科学,医药卫生科技

专业: 生物学,生物学,精神病学,生物医学工程

单位: 浙江大学

分类号: Q811;R749.16

DOI: 10.27461/d.cnki.gzjdx.2019.000969

总页数: 139

文件大小: 14166K

下载量: 195