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Light | 用于护理点诊断的具有集成式Si3N4有机混合(SiNOH)激光器的生物光子传感器

Light | 用于护理点诊断的具有集成式Si3N4有机混合(SiNOH)激光器的生物光子传感器 两江科技评论
2021-04-01
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导读:氮化硅(Si3N4)平台上基于波导的光学生物传感器是一个特别有前景的选择。该文章演示了将Si3N4传感器电路与混合片上有机激光器结合在一起的光学生物传感器,这是由共集成低成本有机光源驱动的集成光学电路


撰稿 | OSANJU 周倩苇


01
导读

近日,来自德国的科学家们Daria Kohler, Christian Koos等人发表了题为“Biophotonic sensors with integrated  Si3N4-organic hybrid (SiNOH) lasers for point-of-care diagnostics的高水平论文低成本的护理点设备对疾病进行早期有效诊断这对个性化医疗和公共卫生保护越来越重要。氮化硅(Si3N4)平台上基于波导的光学生物传感器是一个特别有前景的选择,它可以对在多路复用传感器阵列中的指示性生物标记物提供高灵敏度的检测(可见光波段)。虽然基于无源Si3N4的光子电路可实现大规模生产,但低成本光源的集成仍然是一个挑战。该文章演示了将Si3N4传感器电路与混合片上有机激光器结合在一起的光学生物传感器,见图1,这是由共集成低成本有机光源驱动的集成光学电路的首次演示。该文章发表在《Light: Science & Applications》期刊上。


图1 带有集成激光器的基于Si3N4的生物传感器的示图。
02
研究背景

基于光波导(WG)的集成传感器在生物光子学和医学诊断中具有巨大的应用潜力,尤其是涉及多种目标分子的多重检测时。对于生物光子应用,特别关注吸收率低的可见光和短波近红外光谱范围。氮化硅(Si3N4)已经成为基于WG的传感器系统的强大集成平台,在400 nm至2.3 µm的宽光谱范围内传输损耗低,磁芯和二氧化硅包层之间具有较大的折射率对比。而且,可以使用成熟的晶圆级工艺有效地大量制造基于Si3N4的光子集成电路(PIC),该工艺具有很高的产量。并且可以通过世界范围的光子铸造生态系统进行访问,这开辟了一条途径,即可以低成本,高效率地大量生产一次性使用的护理点诊断服务
 
然而,除了中红外波长范围的少数例外,Si3N4集成平台上的生物传感器仍主要限于无源电路,并且通常依赖于耦合至芯片的外部光源。这需要精细的光纤-芯片耦合方案,该方案与对护理点诊断的技术简单的低成本传感器系统的需求相冲突。传感器电路与片上激光器的共集成可能是一种选择,但是到目前为止,所有演示都仅限于在单独的芯片上实现并在专用组装步骤中倒装芯片安装到无源 Si3N4PIC上的近红外源。这涉及串行组装过程,因此消除了大规模并行晶圆级制造的大多数可扩展性优势。因此,离散激光管芯的高精度组装能否符合一次性生物传感器的严格成本限制是一个问题。
 
本文演示了一种Si3N4生物传感器,该传感器与在可见波长下工作的低成本混合激光源整体集成。该激光器依赖于 Si3N4有机混合(SiNOH)集成的概念,并将无源 Si3N4WG磁芯与染料掺杂的有机熔覆材料结合在一起。该设备在技术上很简单,可以通过晶圆级印刷技术有效地实现。为了运行,可以使用外部激光器或发光二极管(LED)对SiNOH激光器进行光泵浦,而无需对泵浦点进行任何高精度对准或与芯片进行物理接触,SiNOH激光器的表征见图2。在概念验证实验中,通过检测水性缓冲溶液中不同浓度的纤维蛋白原来证明传感器系统的可行性。

图2 SiNOH激光器的表征。
03
创新研究

该文章在Si3N4平台上演示了带有片上SiNOH激光器的集成传感器系统。通过以轻松的对准精度从顶部光学泵浦SiNOH激光器并通过CCD摄像机检测传感器信号来操作传感器系统。整个芯片可以在单个光刻步骤中制造,并且可以通过晶圆级分配或印刷工艺轻松沉积SiNOH激光器的增益介质。在概念验证实验中,通过检测磷酸盐缓冲盐水中不同浓度的纤维蛋白原来证明该方法的可行性,从而导致与传感器长度(L-)相关的S/L=0.16rad/(nMmm)见图3。

图3 使用SiNOH激光作为光源的传感器,该传感器用于检测溶解在磷酸盐缓冲盐水(PBS)中的纤维蛋白原的演示。
这是Si3N4光子集成电路的首次演示,该集成电路由以可见波长发射的片上激光源驱动。该文章所展示的设备概念的多功能性,简单的操作原理以及与具有成本效益的大规模制造的兼容性,将使具有SiNOH激光器的集成传感器成为生物光子学和护理点诊断的极具吸引力的选择。



文章信息:
该研究成果以"Biophotonic sensors with integrated  Si3N4-organic hybrid (SiNOH) lasers for point-of-care diagnostics"为题在线发表在Light: Science & Applications

论文全文下载地址:

https://doi.org/10.1038/s41377-021-00486-w

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