摘要
氨作为人体代谢的关键产物,其浓度变化与多种生理及病理状态紧密相关。通过分析呼出气体中的氨浓度,能够实现非侵入性的疾病诊断。当前,呼出氨的检测设备主要可分为质谱分析仪器和气敏传感器两大类。其中,气相色谱-质谱联用法(GC-MS)在定性与定量分析方面表现出高度准确性,但其在临床应用中的普及仍面临诸多限制。相比之下,气敏传感器凭借易于集成、体积小、成本低及操作便捷等显著优势,在大规模人群的疾病诊断与早期筛查中展现出广阔的应用前景。文章全面综述了呼出氨的检测方法,深入探讨了各类呼出氨气体传感器的工作原理、性能特征、传感技术的优势与挑战,并展望了其在医学诊断领域的未来潜力。
Ammonia is a crucial product of human metabolism,and its concentration is associated with various physiological and pathological states.Analyzing the ammonia concentration in exhaled breath enables non-invasive diagnosis.Currently,the detection of exhaled ammonia primarily relies on mass spectrometry instruments and gas sensors.Gas chromatography-mass spectrometry offers high precision in both qualitative and quantitative analysis;however,its clinical application remains limited.In contrast,gas sensors,with their advantages of easy integration,miniaturization,low cost,and simple operation,show great potential in disease diagnosis and early screening for large populations.The paper reviews the detection methods of exhaled ammonia,discusses the working mechanisms,performance characteristics,advantages,and challenges of different types of ammonia gas sensors,and looks forward to the future potential of these sensors in medical diagnosis.
作者
伊宏宇
李延生
高国伟
王可
YI Hongyu;LI Yansheng;GAO Guowei;WANG Ke(Beijing Information Science and Technology University,Beijing Key Laboratory of Sensors,Beijing 100101,China;Beijing Information Science and Technology University,Ministry of Education Key Laboratory of Modern Measurement and Control Technology,Beijing 100192,China;Liaocheng Traditional Chinese Medicine Hospital,Liaocheng 252000,China)
出处
《传感器世界》
2025年第2期1-8,共8页
Sensor World
基金
国家自然科学基金项目(No.62101053)
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(No.RXRC2022001)
北京市教育委员会科学研究计划项目(No.KM202211232004)
北京市属高等学校高水平科研创新团队建设支持计划项目(No.BPHR20220124)。
关键词
人体呼出氨
气体传感器
检测方法
医学诊断
ammonia in exhaled breath
gas sensors
detection methods
medical diagnosis
作者简介
伊宏宇,北京信息科技大学自动化学院,硕士研究生,研究方向为气体传感器技术;李延生,北京信息科技大学自动化学院,副研究员,主要从事新型生化传感器的研究。通信地址:北京市海淀区西三旗街道清河小营12号北京信息科技大学,邮编:100192,邮箱:lys2019@bistu.edu.cn;高国伟,北京信息科技大学自动化学院,研究员,研究方向为微纳传感器研究;王可,聊城市中医医院,药剂科主管药师,研究方向为中医制剂。
