IEEE MEMS2025 | 提高电化学生物传感器可靠性的先进过滤技术

逍遥设计自动化

引言

2 k+ J8 {' h4 C: f4 }近年来，电化学生物传感器领域取得了显著进展，特别是在解决一个持续性挑战方面：来自干扰物种的影响。本文探讨了一种创新解决方案 - 基于微米级碳网格电极的电化学过滤器，该技术显著提高了生物传感器的可靠性，同时保持了高检测精度[1]。
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  Y$ k5 w0 N0 |  K, T5 E理解电化学生物传感器的挑战

电化学生物传感器在医疗诊断和环境监测中发挥着重要作用，这归功于其高灵敏度、特异性和微型化潜力。然而，这类传感器面临着一个重大挑战：如抗坏血酸（AA）等电化学干扰物种会产生不必要的背景电流，降低测量准确性。这个问题在生物流体中尤为明显，因为干扰物种的浓度会随生理条件而波动。
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3 E9 O. E$ W# Q$ r  `1 H图1展示了网格过滤器集成生物传感器中的电化学反应示意图，分别展示了基于催化反应(a)和氧化还原循环(b)的传感机制。

- l2 ~+ R6 |7 p0 \解决干扰问题的传统方法主要分为两种途径。第一种方法专注于通过生物受体固定化、氧化还原循环和表面积增强等复杂方法来增强目标分析物信号。第二种方法旨在使用多孔膜或预处理技术来抑制干扰信号。但这些方法都有局限性：信号增强方法难以有效处理高浓度的干扰物种，而信号抑制技术则常常阻碍目标分析物的检测或需要额外的处理时间。
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4 ]3 U  s9 ^% Q5 y. G图2说明了EC过滤器集成传感器芯片的详细制造步骤，展示了从过滤器结构图形化到最终热键合的全过程。
创新解决方案：电化学过滤器

. x8 u. U; r* C2 r" ?这种新型方法引入了基于微米级网格状碳电极的电化学（EC）过滤器。该过滤器能有效地原位去除干扰物种，同时对目标分析物的检测影响最小。网格电极的设计非常关键 - 固定在传感器电极上方的特定距离，在干扰物种到达传感器电极之前将其氧化，从而减少干扰电流并提高检测精度。

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) w0 [, E% X7 j' ?+ Z, |图3展示了有无EC过滤器操作时干扰物种的浓度分布(a)，以及根据过滤器与传感器距离和过滤器空隙尺寸的过滤效率(b)。
$ Q, W  I' ~1 f性能和优化
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& [( a5 T/ ^' D$ BEC过滤器的有效性通过数值研究和实验验证进行了全面评估。过滤效率通过比较有无过滤器操作时电化学电流信号的减少来计算。系统性能通过多个参数的精确调控实现优化，包括增加过滤器到传感器的距离以延长扩散长度，以及减小EC过滤器的空隙尺寸以增强干扰物种的清除。最佳配置采用了5微米宽度和1.5微米厚度的导线尺寸，以及10微米×10微米的方形空隙排列。EC过滤器和传感器电极之间确定了100微米的最佳固定距离。
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; \. g: z/ n& T! v3 b+ Y图4呈现了EC过滤器集成传感器芯片的光学图像，清晰显示了微网格电极和预制传感器电极的排列。
应用和结果
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9 L  E/ U. _" h( X' C1 w4 ]3 F8 OEC过滤器系统在两种不同的传感应用中展现了显著成功。在非酶葡萄糖传感中，系统解决了AA存在时在0.1 mM葡萄糖浓度下电流信号增加845%的重大挑战。通过实施EC过滤器，背景电流成功降低了62%，同时保持了可靠的葡萄糖检测能力。在多巴胺检测应用中，过滤器的效果更为显著，在基于氧化还原循环的传感中表现出色。系统成功消除了约97%由1 mM AA引起的背景电流，确保了在不同浓度下高度可靠的多巴胺传感。

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图5显示了在AA存在时非酶葡萄糖传感器电极对葡萄糖浓度的计时电流信号，比较了无(a)和有(b)EC过滤器操作时的性能。

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图6展示了在AA存在时交叉电极对DA浓度的基于氧化还原循环的电流信号，比较了无(a)和有(b)EC过滤器操作时的结果。
1 U* d. X& D, W5 R) I4 a1 [* X0 @发展意义
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这种创新的过滤技术代表了电化学生物传感器发展的重要进展。在基于催化反应和氧化还原循环的传感机制中取得的成功，证明了这种技术具有广泛应用的潜力。采用成本效益高的晶圆级批量制造方法确保了在各种生物传感器平台上的可扩展性和实际应用。这项技术在保持高检测精度的同时有效消除干扰，使其在复杂生物环境中的应用特别有价值。随着生物传感器领域的持续发展，这种过滤方法可能在下一代电化学传感器件中得到广泛应用。
' Q1 l& X9 m, \( d! F" Z% k参考文献

[1] W. Jeong, B. Kim, A. Khazhmurat and H. Shin, "Micrometer-sized carbon mesh electrode-based in-situ electrochemical filter for enhancing reliability of electrochemical biosensors," in IEEE MEMS 2025, Kaohsiung, Taiwan, 2025, pp. 80-82.
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