Tecnologia del sensore di immagine a punti quantici

Vantaggi:

1. Elevata sensibilità: può rilevare l'estinzione della fluorescenza, FRET e modifica le proprietà elettriche con elevata precisione, e può rilevare biomolecole a livello picomolare o addirittura femtomolare, fornendo supporto per la diagnosi precoce di malattie e il rilevamento di traccianti.

2. Ampio intervallo di rilevamento dinamico: le proprietà luminescenti sono facili da regolare e la risposta a diverse concentrazioni di sostanze target è lineare, può determinare con precisione il contenuto su un ampio intervallo di concentrazione, soddisfacendo le esigenze di rilevamento di diverse concentrazioni come gli inquinanti ambientali.

3. Buona stabilità e riproducibilità: ha una buona stabilità chimica e fotostabilità, è meno influenzato dai fattori ambientali, ha un processo di preparazione controllabile, prestazioni simili tra i lotti e un'elevata affidabilità.

4. Funzionalizzazione e integrazione convenienti: la superficie è facile da modificare, può riconoscere specificamente le sostanze target e può essere integrata con una varietà di materiali e dispositivi per creare piccoli sistemi di sensori multifunzionali, adatti per un rapido rilevamento in loco e un'analisi ad alto rendimento.

Svantaggi:

1. Costi di separazione e coerenza della qualità: la tecnologia di preparazione è complessa e costosa, il che limita le applicazioni su larga scala; ci sono differenze nelle dimensioni e nelle prestazioni dei punti quantici in diversi settori, il che influisce sulla stabilità e sull'affidabilità delle prestazioni del sensore, ed è necessario ottimizzare il processo e migliorare il controllo di qualità.

2. La sicurezza biologica è discutibile: un nanomateriale, la sua tossicità biologica e l'impatto ambientale non sono sufficientemente studiati e possono interferire con i processi fisiologici in vivo, ed è necessaria una valutazione della sicurezza durante l'applicazione

3. Sfide nell'integrazione tecnologica: ci sono problemi di compatibilità quando si integra con altre tecnologie, ad esempio quando si integra con dispositivi e sistemi esistenti, ci sono problemi di corrispondenza, trasmissione dei dati e coordinamento dell'elaborazione, ed è necessario sviluppare interfacce compatibili e tecnologie di integrazione.

Ottimizzazione delle prestazioni:

1. Migliorare la sensibilità e la selettività: progettare strutture di punti quantici efficienti, ottimizzare le strategie di modifica della superficie, migliorare la specificità dell'interazione con le sostanze target, sviluppare nuovi compositi e ottenere il rilevamento simultaneo ad alta sensibilità di più sostanze target in campioni complessi.

2. Ampliare la gamma di rilevamento: esplorare l'applicazione nella rilevazione di inquinanti, biomarcatori rari e altri campi ed espandere la gamma di rilevamento da parametri comuni a indicatori biologici e ambientali complessi.

Espansione dell'applicazione:

1. Applicazione approfondita in biomedicina: la diagnosi delle malattie si sta evolvendo verso un'allerta precoce, una diagnosi precisa e un trattamento personalizzato, combinati con l'intelligenza artificiale e i big data per ottenere screening, classificazione e valutazione della prognosi delle malattie; nello sviluppo dei farmaci, monitoraggio in tempo reale del metabolismo dei farmaci in vivo e ottimizzazione della progettazione e della somministrazione.

2. Internet delle cose e rilevamento intelligente: ampiamente utilizzato in case intelligenti, città intelligenti e altri settori, monitoraggio in tempo reale dei parametri ambientali, stato delle apparecchiature, controllo intelligente, come il monitoraggio dell'ambiente interno in edifici intelligenti e regolazione automatica del sistema.

Integrazione con nan: sviluppare nuove strutture come nanofili a punti quantici, nanoarray, ecc. e utilizzare la nanotecnologia per ottenere un assemblaggio e un'integrazione precisi e costruire sistemi di nanosensori ad alte prestazioni.

Integrazione con l'intelligenza artificiale: utilizzare algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare in modo approfondito sensore dati, ottenere un'interpretazione intelligente dei risultati di rilevamento, diagnosi di guasti e ottimizzare la progettazione dei sensori e i processi di rilevamento tramite l'apprendimento automatico, nonché migliorare l'intelligenza e l'efficienza di rilevamento.