用于在体神经递质检测的可佩戴式无线电化学检测仪

摘 要 为了实现对微弱神经递质信号的在体实时检测，设计并实现了一种无线电化学检测仪器。系统硬件以低功耗微控制器MSP430为主控制器，包括了微弱电流检测模块、波形产生模块以及数据收发模块，具有尺寸小（2.3 cm×1.8 cm×0.6 cm）， 功耗低的特点。基于uC/OS操作系统设计了系统的下位机程序，结合上位机软件实现了检测数据的实时显示与分析。针对神经递质的实际检测需求，系统集成了计时电流法与快速循环伏安法两种电化学检测分析方法。利用快速循环伏安法对不同浓度的多巴胺标准溶液进行了测试，在浓度范围5.0×10 Symbolm@@ 7～7.0×10 Symbolm@@ 5 mol/L内，系统检测的响应电流与多巴胺浓度之间线性相关系数R=0.99。在此基础上，开展了大鼠在体多巴胺检测的实验，并成功检测到大鼠尾状壳核脑区的电诱发多巴胺释放信号。实验结果表明，此仪器具有检测灵敏度高的优点，能够实现对大脑内神经递质信号的定性及定量分析，在神经科学研究领域具有广阔的应用前景。

关键词 电化学; 神经递质; 多巴胺; 快速循环伏安

1 引 言

长期以来，神经科学研究的基本方法是对神经元的电生理活动进行记录和分析。但随着研究的不断深入，越来越多的研究表明，神经递质作为一类特殊的脑内化学物质，其在神经系统的结构组成和功能实现上起着同样重要的作用[1～4]。传统的检测方法包括光度法、化学发光法、色谱法、毛细管电泳和微透析法，都难以实现神经递质的原位实时检测。

电化学方法以其时间分辨率高和对组织损伤小的优点逐渐得到了重视，其时间分辨率可以达到毫秒量级。脑内存在许多电化学活性的分子，例如多巴胺、5-羟色胺、肾上腺素等。当工作电极与参比电极之间的电位维持在某一水平时，这些化合物被氧化。可以根据氧化电位的不同区别不同的递质。同时由于反应电流是和反应物的浓度成正比，可以通过检测电流的大小来判断递质的浓度信息。在神经科学研究领域，对生物体脑内的神经递质开展原位实时的在体检测具有重要的科学意义^[5]。2003年， Phillips等利用快速循环伏安法检测大鼠在体多巴胺亚秒量级的释放^[6]。该研究使得快速循环伏安法受到越来越多研究者的重视，但目前检测仪器多为实验室自制，还未有商用的仪器集成相关的检测方法。这些仪器大部分采用有线的方式连接，且体积过大，不利于动物的在体检测^[7，8]。

本研究基于以上研究背景及需求，设计并实现了一种可佩戴式的无线神经递质电化学检测仪器，同时集成了计时电流法与快速循环伏安法两种电化学检测分析方法。仪器的电流分辨率和时间分辨率分别为10 pA和100 ms，与目前报道的同类仪器指标相当。但在功耗和体积方面，此仪器具有很大的优势，对动物的自由活动所产生的影响更小，因此更利于动物的在体检测。通过对多巴胺标准溶液和大鼠的在体检测，测试了系统的性能。结果表明，本设计实现了微弱电流的高灵敏度检测，满足了低浓度神经递质检测的需求。

2 系统设计

2.1 系统硬件设计

系统的结构设计示意图如图1所示。主控制器采用TI公司的低功耗16位微控制器MSP430F1611。对于微量神经递质的电化学检测，其响应电流一般为pA～nA级，故可采用两电极的电化学体系完成检测。体系的工作电压由工作电极和对电极的电压差决定。本设计采用固定工作电极电压并改变对电极的电压方式设置工作电压。其中波形控制模块对MSP430的DAC输出进行波形调理，将其输出至对电极。工作电极上的电流通过电流检测模块进行检测，该模块采用运放TLC2264以跨阻的形式搭建，通过改变采样电阻的大小设置电流的检测范围^[9，10]。数字化后的数据通过无线数据收发模块发送至计算机。结合在体检测对功耗和体积的要求，本系统采用南京国春电子公司的无线蓝牙模块GC-02实现数据的收发。该无线模块的有效传输距离为10 m，由于工作在2.4 GHz频段，天线和模块的体积可以设计得更小。当传输波特率为115200 bps时模块的功耗为50 mW，因此该模块的能够以较低的功耗来满足数据的传输，有利于增加仪器的工作时间。

为了减小仪器装置的体积，以用于动物或人的在体检测，本研究将实际电路划分为以下4个电路板模块，分别为：数字模块电路板、模拟模块电路板、无线蓝牙模块电路板以及电源模块电路板，通过接插件将4块电路板垂直组装在一起，从而减小电路板的面积。仪器组装后实物图如图2A所示，尺寸为2.3 cm×1.8 cm×0.6 cm。 图2B为动物在体检测时的佩戴示意图，电极预先植入脑内并通过牙托水泥进行固定，该检测仪通过预留的接口和电极相连并进行检测，检测结果以无线方式发送到计算机。利用动物背负的电池或外接电源可为仪器进行供电，检测时的功耗约为60 mW。

2.2 系统的下位机软件设计

为使此系统工作更加高效、可靠，采用uC/OS-II设计下位机程序。根据系统的功能程序划分为4个任务，并按照优先级的高低排列如下：串口接收任务、快速循环伏安任务、计时电流任务和数据发送任务。图3为各任务的关联图，任务之间的同步通过信号或者邮箱实现。由于本系统的应用中对数据的采集和波形产生有严格的时间要求，故采用定时器ISR控制。同时为了保证数据的安全性，采用互斥信号量实现数据的采集和发送调度。

3 实验方法

本实验采用快速循环伏安法，以300 V/s的扫描

速度在 Symbolm@@ 0.4～+1.0 V进行扫描，然后返回 Symbolm@@ 0.4 V，以10 Hz的频率重复，间隔期将电位恒定在 Symbolm@@ 0.4 V。在一个三角波的扫描周期内，由于电极表面双电层的存在， 会导致一个相对稳定的背景充电电流，将检测到的结果减去背景电流，可获得物质的氧化还原电流^[11]。本实验采用自制碳纤维电极为工作电极，Pt电极为对电极。所有测试过程均在屏蔽箱中进行，且整个测试系统良好接地，将外界噪声干扰降到最低。

在标准溶液的检测中，烧杯中加入50 mL生理盐水溶液，并放置搅拌磁子，在生理盐水中依次加入不同浓度多巴胺标准溶液，利用本系统进行实时检测。

在SD大鼠的在体检测中，将碳纤维电极植入到大鼠的尾状壳核脑区，Pt电极插入用生理盐水浸润的棉花团，置于颅骨边沿。为了减小电刺激伪迹，实验采用同轴双极性刺激电极，并植入到前脑内侧束脑区。通过对前脑内侧束施加双极性电流脉冲（每组100个，脉宽2 ms，频率100 Hz，幅度100 μA），检测其投射区（尾状壳核）的多巴胺释放情况。

4 结果与讨论

4.1 多巴胺溶液的检测结果

图4为本系统对多巴胺浓度变化的实时检测结果，其X轴表示的时间，Y轴表示的是扫描电位的变化，Z轴为氧化还原电流。多巴胺的氧化电流峰出现在正向扫描下的0.53 V。以60 s间隔加入多巴胺标准溶液，待测溶液浓度范围从为0.5～70 μmol/L。根据扫描的三维曲面，可以计算出待测物质的种类和浓度。

图5为正向扫描0.53 V所对应的时间-电流曲线，该电压下的多巴胺氧化电流最大。由快速循环伏安扫描所得到的时间-电流曲线很好地反映了多巴胺溶液浓度的实时变化。每当浓度发生改变时，其响应电流都会随

之增大。其结果表明本系统所采用

的方法能够在低浓度范围内很好地反映多巴胺递质的实时变化情况。

图6为由快速循环伏安法所得到的氧化电流与浓度值的线性相关曲线，其线性相关系数R为0.99。通过计算，采用快速循环伏安法的响应电流灵敏度为11.46 pA/μM/μm2。与传统的计时电流法（0.49 pA/μM/μm2）相比，其灵敏度提高20倍以上。因此，采用此检测方法能够很好地解决在体检测所面临的噪声电流高、信噪比低的问题，更利于微弱神经递质信号的检测。

4.2 5-羟色胺干扰物的检测

与计时电流法相比，快速循环伏安法的另一个优点是可以实现对被测物质的定性分析。在原有实验基础上加入5-羟色胺作为干扰物质，图7为1200 s时加入100 μmol/L 5-羟色胺的快速循环伏安扫描图。由图7可知， 5-羟色胺的氧化峰电位出现在0.66 V。因此，本方法还可用于对大脑内神经递质的定性检测，区分不同递质的浓度变化情况。

4.3 SD大鼠的在体检测

图8为对SD大鼠前脑内侧束施加双极性刺激电流后获得的尾状壳核脑区多巴胺瞬变信号。由图8可知，经过电诱发所释放的多巴胺浓度在1 μmol/L左右，持续时间约4 s。当浓度达到峰值后，胞外的多巴胺递质被神经元重新摄取并存储。

5 结 论

本研究设计并制作了一种无线电化学检测装置，可采用电池或外接电源供电，具有检测灵敏度高、体积小和功耗低的特点。利用微弱电流检测技术，可实现对微弱递质信号的获取与识别。由扫描结果可知，在300 V/s的扫速下，多巴胺的氧化峰电位为0.53 V。在0.53 V下的多巴胺氧化电流与浓度值呈线性相关，其相关系数为0.99。与传统的计时电流方法相比较，本方法具有更高的响应电流，因此更适用于对于动物或人的在体实时检测，获得高信噪比的检测结果。同时，利用本方法还能够实现对大脑内神经递质的定性检测，根据氧化峰电位的不同判断神经递质的种类。在此基础上，开展了大鼠在体多巴胺检测的实验，通过对SD大鼠的前脑内侧束施加电脉冲刺激，成功地在大鼠尾状壳核脑区检测到多巴胺释放信号。实验结果表明，此检测仪器在神经科学研究领域具有良好的应用前景。

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： 4856-4859

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

童诗白， 华成英. 模拟电子技术基础. 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

杨庆德， 刘红敏， 刘春秀， 刘 剑， 郭宗慧， 姜利英， 蔡新霞. 传感技术学报， 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）