用于在體神經遞質檢測的可佩戴式無線電化學檢測儀

林楠森+王力+王蜜霞+徐聲偉+禹衛東+蔡新霞

摘 要 為了實現對微弱神經遞質信號的在體實時檢測，設計并實現了一種無線電化學檢測儀器。系統硬件以低功耗微控制器MSP430為主控制器，包括了微弱電流檢測模塊、波形產生模塊以及數據收發模塊，具有尺寸小（2.3 cm×1.8 cm×0.6 cm）， 功耗低的特點?；趗C/OS操作系統設計了系統的下位機程序，結合上位機軟件實現了檢測數據的實時顯示與分析。針對神經遞質的實際檢測需求，系統集成了計時電流法與快速循環伏安法兩種電化學檢測分析方法。利用快速循環伏安法對不同濃度的多巴胺標準溶液進行了測試，在濃度范圍5.0×10 Symbolm@@ 7～7.0×10 Symbolm@@ 5 mol/L內，系統檢測的響應電流與多巴胺濃度之間線性相關系數R=0.99。在此基礎上，開展了大鼠在體多巴胺檢測的實驗，并成功檢測到大鼠尾狀殼核腦區的電誘發多巴胺釋放信號。實驗結果表明，此儀器具有檢測靈敏度高的優點，能夠實現對大腦內神經遞質信號的定性及定量分析，在神經科學研究領域具有廣闊的應用前景。

關鍵詞 電化學; 神經遞質; 多巴胺; 快速循環伏安

1 引 言

長期以來，神經科學研究的基本方法是對神經元的電生理活動進行記錄和分析。但隨著研究的不斷深入，越來越多的研究表明，神經遞質作為一類特殊的腦內化學物質，其在神經系統的結構組成和功能實現上起著同樣重要的作用[1～4]。傳統的檢測方法包括光度法、化學發光法、色譜法、毛細管電泳和微透析法，都難以實現神經遞質的原位實時檢測。

電化學方法以其時間分辨率高和對組織損傷小的優點逐漸得到了重視，其時間分辨率可以達到毫秒量級。腦內存在許多電化學活性的分子，例如多巴胺、5-羥色胺、腎上腺素等。當工作電極與參比電極之間的電位維持在某一水平時，這些化合物被氧化。可以根據氧化電位的不同區別不同的遞質。同時由于反應電流是和反應物的濃度成正比，可以通過檢測電流的大小來判斷遞質的濃度信息。在神經科學研究領域，對生物體腦內的神經遞質開展原位實時的在體檢測具有重要的科學意義^[5]。2003年， Phillips等利用快速循環伏安法檢測大鼠在體多巴胺亞秒量級的釋放^[6]。該研究使得快速循環伏安法受到越來越多研究者的重視，但目前檢測儀器多為實驗室自制，還未有商用的儀器集成相關的檢測方法。這些儀器大部分采用有線的方式連接，且體積過大，不利于動物的在體檢測^[7，8]。

本研究基于以上研究背景及需求，設計并實現了一種可佩戴式的無線神經遞質電化學檢測儀器，同時集成了計時電流法與快速循環伏安法兩種電化學檢測分析方法。儀器的電流分辨率和時間分辨率分別為10 pA和100 ms，與目前報道的同類儀器指標相當。但在功耗和體積方面，此儀器具有很大的優勢，對動物的自由活動所產生的影響更小，因此更利于動物的在體檢測。通過對多巴胺標準溶液和大鼠的在體檢測，測試了系統的性能。結果表明，本設計實現了微弱電流的高靈敏度檢測，滿足了低濃度神經遞質檢測的需求。

2 系統設計

2.1 系統硬件設計

系統的結構設計示意圖如圖1所示。主控制器采用TI公司的低功耗16位微控制器MSP430F1611。對于微量神經遞質的電化學檢測，其響應電流一般為pA～nA級，故可采用兩電極的電化學體系完成檢測。體系的工作電壓由工作電極和對電極的電壓差決定。本設計采用固定工作電極電壓并改變對電極的電壓方式設置工作電壓。其中波形控制模塊對MSP430的DAC輸出進行波形調理，將其輸出至對電極。工作電極上的電流通過電流檢測模塊進行檢測，該模塊采用運放TLC2264以跨阻的形式搭建，通過改變采樣電阻的大小設置電流的檢測范圍^[9，10]。數字化后的數據通過無線數據收發模塊發送至計算機。結合在體檢測對功耗和體積的要求，本系統采用南京國春電子公司的無線藍牙模塊GC-02實現數據的收發。該無線模塊的有效傳輸距離為10 m，由于工作在2.4 GHz頻段，天線和模塊的體積可以設計得更小。當傳輸波特率為115200 bps時模塊的功耗為50 mW，因此該模塊的能夠以較低的功耗來滿足數據的傳輸，有利于增加儀器的工作時間。

為了減小儀器裝置的體積，以用于動物或人的在體檢測，本研究將實際電路劃分為以下4個電路板模塊，分別為：數字模塊電路板、模擬模塊電路板、無線藍牙模塊電路板以及電源模塊電路板，通過接插件將4塊電路板垂直組裝在一起，從而減小電路板的面積。儀器組裝后實物圖如圖2A所示，尺寸為2.3 cm×1.8 cm×0.6 cm。 圖2B為動物在體檢測時的佩戴示意圖，電極預先植入腦內并通過牙托水泥進行固定，該檢測儀通過預留的接口和電極相連并進行檢測，檢測結果以無線方式發送到計算機。利用動物背負的電池或外接電源可為儀器進行供電，檢測時的功耗約為60 mW。

2.2 系統的下位機軟件設計

為使此系統工作更加高效、可靠，采用uC/OS-II設計下位機程序。根據系統的功能程序劃分為4個任務，并按照優先級的高低排列如下：串口接收任務、快速循環伏安任務、計時電流任務和數據發送任務。圖3為各任務的關聯圖，任務之間的同步通過信號或者郵箱實現。由于本系統的應用中對數據的采集和波形產生有嚴格的時間要求，故采用定時器ISR控制。同時為了保證數據的安全性，采用互斥信號量實現數據的采集和發送調度。

3 實驗方法

本實驗采用快速循環伏安法，以300 V/s的掃描

速度在 Symbolm@@ 0.4～+1.0 V進行掃描，然后返回 Symbolm@@ 0.4 V，以10 Hz的頻率重復，間隔期將電位恒定在 Symbolm@@ 0.4 V。在一個三角波的掃描周期內，由于電極表面雙電層的存在， 會導致一個相對穩定的背景充電電流，將檢測到的結果減去背景電流，可獲得物質的氧化還原電流^[11]。本實驗采用自制碳纖維電極為工作電極，Pt電極為對電極。所有測試過程均在屏蔽箱中進行，且整個測試系統良好接地，將外界噪聲干擾降到最低。endprint

在標準溶液的檢測中，燒杯中加入50 mL生理鹽水溶液，并放置攪拌磁子，在生理鹽水中依次加入不同濃度多巴胺標準溶液，利用本系統進行實時檢測。

在SD大鼠的在體檢測中，將碳纖維電極植入到大鼠的尾狀殼核腦區，Pt電極插入用生理鹽水浸潤的棉花團，置于顱骨邊沿。為了減小電刺激偽跡，實驗采用同軸雙極性刺激電極，并植入到前腦內側束腦區。通過對前腦內側束施加雙極性電流脈沖（每組100個，脈寬2 ms，頻率100 Hz，幅度100 μA），檢測其投射區（尾狀殼核）的多巴胺釋放情況。

4 結果與討論

4.1 多巴胺溶液的檢測結果

圖4為本系統對多巴胺濃度變化的實時檢測結果，其X軸表示的時間，Y軸表示的是掃描電位的變化，Z軸為氧化還原電流。多巴胺的氧化電流峰出現在正向掃描下的0.53 V。以60 s間隔加入多巴胺標準溶液，待測溶液濃度范圍從為0.5～70 μmol/L。根據掃描的三維曲面，可以計算出待測物質的種類和濃度。

圖5為正向掃描0.53 V所對應的時間-電流曲線，該電壓下的多巴胺氧化電流最大。由快速循環伏安掃描所得到的時間-電流曲線很好地反映了多巴胺溶液濃度的實時變化。每當濃度發生改變時，其響應電流都會隨

之增大。其結果表明本系統所采用

的方法能夠在低濃度范圍內很好地反映多巴胺遞質的實時變化情況。

圖6為由快速循環伏安法所得到的氧化電流與濃度值的線性相關曲線，其線性相關系數R為0.99。通過計算，采用快速循環伏安法的響應電流靈敏度為11.46 pA/μM/μm2。與傳統的計時電流法（0.49 pA/μM/μm2）相比，其靈敏度提高20倍以上。因此，采用此檢測方法能夠很好地解決在體檢測所面臨的噪聲電流高、信噪比低的問題，更利于微弱神經遞質信號的檢測。

4.2 5-羥色胺干擾物的檢測

與計時電流法相比，快速循環伏安法的另一個優點是可以實現對被測物質的定性分析。在原有實驗基礎上加入5-羥色胺作為干擾物質，圖7為1200 s時加入100 μmol/L 5-羥色胺的快速循環伏安掃描圖。由圖7可知， 5-羥色胺的氧化峰電位出現在0.66 V。因此，本方法還可用于對大腦內神經遞質的定性檢測，區分不同遞質的濃度變化情況。

4.3 SD大鼠的在體檢測

圖8為對SD大鼠前腦內側束施加雙極性刺激電流后獲得的尾狀殼核腦區多巴胺瞬變信號。由圖8可知，經過電誘發所釋放的多巴胺濃度在1 μmol/L左右，持續時間約4 s。當濃度達到峰值后，胞外的多巴胺遞質被神經元重新攝取并存儲。

5 結 論

本研究設計并制作了一種無線電化學檢測裝置，可采用電池或外接電源供電，具有檢測靈敏度高、體積小和功耗低的特點。利用微弱電流檢測技術，可實現對微弱遞質信號的獲取與識別。由掃描結果可知，在300 V/s的掃速下，多巴胺的氧化峰電位為0.53 V。在0.53 V下的多巴胺氧化電流與濃度值呈線性相關，其相關系數為0.99。與傳統的計時電流方法相比較，本方法具有更高的響應電流，因此更適用于對于動物或人的在體實時檢測，獲得高信噪比的檢測結果。同時，利用本方法還能夠實現對大腦內神經遞質的定性檢測，根據氧化峰電位的不同判斷神經遞質的種類。在此基礎上，開展了大鼠在體多巴胺檢測的實驗，通過對SD大鼠的前腦內側束施加電脈沖刺激，成功地在大鼠尾狀殼核腦區檢測到多巴胺釋放信號。實驗結果表明，此檢測儀器在神經科學研究領域具有良好的應用前景。

References

1

Matthew D J， Robert K F， Matthew D G， Richard B B， Daryl R K. J. Neuroscience Methods， 2008， 174（1）： 62-70

2 Timothy D S， Hal C C， Richard B B. Sensors and Actuators B： Physical， ?2001， ?91（3）： 357-362

3 Mollazadeh M， Murari K， Cauwenberghs G， Thakor N V. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems， ?2009， ?3（6）： 388-397

4 Roham M， Blaha C D， Garris P A， Lee K H， Mohseni P.

31st Annual International Conference of the IEEE EMBS， ?2009， ?4222-4225

5 Zachek M K， Takmakov P， Park J， Wightman R M， McCarty G S. Biosensors and Bioelectronics， ?2010， ?25（5）： 1179-1185

6 Phillips P E， Stuber G D， Heien M L， Wightman R M， Carelli R M. Nature， ?2003， ?422（6932）： 614-618

7 Takmakov P， McKinney C J， Carelli R M， Wightman R M. Rev. Sci. Instrum.， ?2011， ?82（074302）： 1-6

8 Christopher J K， David M J， Bruce A W， Sidney V W， Kenneth R K， April E H， Justin C R， Jonathan M B， Susannah J T， Chang S Y， Filippo A， Christoph J G， Daniel C， Shon Y M， Kevin E B， Paul A G， Kendall H L. Conf. Proc. IEEE Eng. Med. Biol. Soc.， ?2009： ? 4856-4859endprint

9 TONG Shi-Bai， HUA Cheng-Ying. Fundamentals of Analog Electronics. ?Beijing： Higher Education Press， 2001： ?313-315

童詩白， 華成英. 模擬電子技術基礎. 北京： 高等教育出版社， 2001： 313-315

10 YANG Qing-De， LIU Hong-Min， LIU Chun-Xiu， LIU Jian， GUO Zong-Hui， JIANG Li-Ying， CAI Xin-Xia. Chinese Journal of Sensors and Acurators， ?2008， ?21（3）： 393-396

楊慶德， 劉紅敏， 劉春秀， 劉 劍， 郭宗慧， 姜利英， 蔡新霞. 傳感技術學報， 2008， 21（3）： 393-396

11 Garris， Christensen J R， Rebec G V， Wightman R M. Journal of Neuroscience Methods， ?1997， ?68（1）： 152-161

A Wearable Wireless Electrochemical Instrument Used

for In-vivo Neurotransmitter Detection

LIN Nan-Sen1， WANG Li1，2， WANG Mi-Xia1， XU Sheng-Wei1， YU Wei-Dong2， CAI Xin-Xia*1，2

1（State Key Laboratory of Transducer Technology， Institute of Electronics，

Chinese Academy of Sciences， Beijing 100190， China）

2（University of the Chinese Academy of Sciences， Beijing 100049， China）

Abstract A wireless electrochemical recording device was designed for in-vivo neurotransmitters real-time detection. Low-power microcontroller MSP430 was chosen as main control unit in hardware system. Other modules were current detection module， waveform generator module and data transceiver module. This device had the merits of small size （2.3 cm×1.8 cm×0.6 cm） and low power consumption. Firmware program design was based on uC/OS operating system. Combined with the PC software， the device could achieve online display and analysis of the recording data. For neurotransmitter detecting needs， the device implemented fast-scan cyclic voltammetry （FSCV） and fixed-potential amperometry. By using fast-scan cyclic voltammetry method， a linear relationship（R=0.99） between the concentration of dopamine and response current was acquired in the range of 5.0×10 Symbolm@@ 7-7.0×10 Symbolm@@ 5 mol/L. In the in-vivo experiments， the electrically evoked dopamine was recorded in the caudate-putamen area of brain in rats. Experimental results showed that the system had high detection accuracy， which could realize qualitative and quantitative analysis of the brain neurotransmitter. This work would have a broad application prospect in the field of neuroscience research.

Keywords Electrochemistry; Neurotransmitter; Dopamine; Fast-scan cyclic voltammetry

（Received 3 June 2014; accepted 19 August 2014）endprint