생분자 기반 센서를 이용한 실시간 질병 진단을 위한 기계 학습 접근법: 포괄적 리뷰

생분자 기반 센서의 사용은 다양한 생화학적 표지를 탐지하기 위한 새로운 환경 지속 가능하고 생체 적합한 접근법으로 부상했습니다. 이들은 다양한 물리화학적 인터페이스를 통해 단백질, 핵산, 효소 및 나노물질의 고정을 가능하게 하여 생리적 과정을 선택적으로 실시간으로 추적할 수 있게 했습니다. 그러나 전통적인 바이오 센서는 드리프트, 불균일한 변환, 제한된 다중화 및 안정성의 특성을 가지고 있어 특히 동적 임상 환경에서 문제가 됩니다. 이러한 제한을 극복하기 위한 체계적인 접근법은 기계 학습(ML)의 통합으로, 이는 잠재적인 패턴을 추출하고, 분석물 분류를 정제하며, 센서 노이즈를 감소시키고, 예측 진단을 제공합니다. 이 리뷰는 다당류, 단백질 및 핵산 기반 아키텍처와 같은 생분자 재료에서의 최신 발전을 요약합니다. 감지, 조직 공학, 약물 전달 및 상처 모니터링에서의 사용을 평가합니다. 또한, 원시 데이터 수집 및 의사 결정 진단을 시작으로 바이오 감지 워크플로에서 감독 학습, 비감독 학습, 심층 학습 및 강화 학습과 같은 가장 중요한 기계 학습 패러다임을 평가합니다. 기존 문헌과 비교할 때, 이 리뷰는 생분자 재료 특성을 특정 센서 신호 왜곡에 체계적으로 매핑하고, 이러한 현상을 신호 보정 및 진단 해석을 위한 가장 적절한 기계 학습 전략과 처음으로 연결하는 새로운 개념적 프레임워크로 귀결됩니다. 마지막으로 이 리뷰는 현재의 도전 과제와 고성능, 지속 가능하며 임상적으로 사용 가능한 혁신적인 진단 시스템에 대한 미래 연구를 위한 확고한 틀을 제공합니다.