Zusammenfassung - Ein neuer Ansatz zur Klassifizierung von Monoaminen Neurotransmittern durch Anwendung von Maschinellem Lernen auf UV plasmonisch gestalteten Auto-Fluoreszenz-Zeitverfall-Serien (AFTDS)

Ein neuer Ansatz zur Klassifizierung von Monoaminen Neurotransmittern durch Anwendung von Maschinellem Lernen auf UV plasmonisch gestalteten Auto-Fluoreszenz-Zeitverfall-Serien (AFTDS)

2025-07-09 19:04:14

{"Mohammad Mohammadi","Sima Najafzadehkhoei","George Vega Yon","Yunshan Wang"}

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Diese Studie stellt einen neuen Ansatz zur Klassifizierung von Monoaminen Neurotransmittern wie Dopamin (DA), Noradrenalin (NE) und 3,4-Dihydroxyphenylacetic Säure (DOPAC) vor, der eine Hybridmethode nutzt, die fortgeschrittene Plasmatischen Nanomaterialien und Maschinelles Lernen (ML) kombiniert. Das Forschungsteam verwendete Aluminium konkave Nanokuben (AlCNCs) als Plasmonik-Substrat, um die natürliche Fluoreszenz dieser Neurotransmitter zu verstärken und eine labelfreie und sondenfreie Detektion mit hoher Empfindlichkeit und Spezifität zu ermöglichen. Die AlCNCs erwiesen sich als in der Lage, schwache Fluoreszenzsignale zu amplifizieren, was zu einer erheblichen Erhöhung der Fluoreszenzintensität der Neurotransmitter führte. Im Vergleich zu Silizium-Substraten brachten die AlCNC-Substrate eine bis zu 12-fache, für DA eine 9-fache und für DOPAC eine 7-fache Erhöhung der Fluoreszenzintensität. Um die Klassifikationsgenauigkeit weiter zu verbessern, verwendeten die Forscher ML-Algorithmen, bei denen Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke eine zentrale Rolle spielten, um zeitabhängige Fluoreszenzdaten zu analysieren. Vergleichende Evaluierungen mit k-Nearest Neighbors (KNN) und Random Forest (RF) zeigten die überlegene Leistung von LSTM bei der Unterscheidung von Neurotransmittern. Die Ergebnisse zeigten, dass die ML-Algorithmen eine Klassifikationsgenauigkeit von über 89% erreichten, was die Effektivität des vorgeschlagenen Ansatzes unterstreicht. Die interdisziplinäre Methodik schließt die Lücke zwischen Nanotechnologie und ML und zeigt das synergetische Potenzial von AlCNC-verstärkter natürlicher Fluoreszenz und ML im Biosensing. Dieses Rahmenwerk hat transformative Auswirkungen für die Biomedizinische Diagnostik und die Neuroforschung, da es den Weg für sondenfreies, labelfreies Biomolekül-Profilierung ebnet. Die Studie betont die Bedeutung der durch Plasmatisches Engineering erstellten Auto Fluorescence Time Decay Series (AFTDS) für die Erreichung einer hohen Klassifikationsgenauigkeit unter similarly strukturierten Neurotransmittern. Darüber hinaus wird die Überlegenheit von LSTM gegenüber KNN und RF bei der Analyse zeitabhängiger Fluoreszenzdaten gezeigt. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der vorgeschlagene Ansatz eine vielversprechende Lösung für die Detektion und Identifizierung von Neurotransmittern mit hoher Empfindlichkeit und Spezifität bietet. Die Integration von Plasmatischen Nanomaterialien und ML stellt ein mächtiges Werkzeug für den Fortschritt der Biosensing-Technologien dar und hat das Potenzial, die Biomedizinische Diagnostik und die Neuroforschung zu revolutionieren.