微塑料污染已成為全球關(guān)注的問題，據(jù)估計(jì)，海洋上層約有24.4萬億個(gè)微塑料碎片，這突顯了這種污染物在海洋環(huán)境中的廣泛存在。隨著時(shí)間的推移，微塑料污染對(duì)海洋生物群的累積影響已導(dǎo)致嚴(yán)重的健康威脅，并對(duì)整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成極大風(fēng)險(xiǎn)。有效的采樣、準(zhǔn)確的識(shí)別和可靠的微塑料化學(xué)表征對(duì)于了解其環(huán)境和生物影響至關(guān)重要。然而，由于環(huán)境微塑料的復(fù)雜性質(zhì)，包括其不同的大小、形狀、降解階段、聚集和相關(guān)生物膜的存在等因素，仍然缺乏系統(tǒng)的方法。

微流控技術(shù)具有成本低、反應(yīng)快、通量高、適用性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，已成為當(dāng)今顆粒分選和分離的強(qiáng)大工具。最近的研究表明，微流控的這種優(yōu)勢(shì)已擴(kuò)展到微塑料研究方面。

目前，將光譜（拉曼光譜和FTIR光譜）與參考光譜相匹配被廣泛認(rèn)為是識(shí)別微塑料的金標(biāo)準(zhǔn)方法。然而，這種方法的準(zhǔn)確性和效率會(huì)受到一些因素的阻礙。例如，由于缺乏針對(duì)不同環(huán)境樣本的綜合參考數(shù)據(jù)庫，對(duì)樣本的識(shí)別提出了挑戰(zhàn)，而且識(shí)別過程本身往往是勞動(dòng)密集型的，而且依賴于專家的判斷。

當(dāng)下，由于機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)的快速發(fā)展，研究人員可以根據(jù)定制化的數(shù)據(jù)集提高模型的識(shí)別性能，并在發(fā)現(xiàn)新樣本時(shí)無需人工輔助即可做出適當(dāng)?shù)呐袛?。這些技術(shù)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)強(qiáng)大的特征提取和分類，而且具有很高的準(zhǔn)確性、靈活性和適用性。

據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道，近期，美國羅德島大學(xué)（University of Rhode Island）的研究人員提出了一種簡(jiǎn)化海洋微塑料采樣和識(shí)別過程的新方法。該方法集成了微流控、拉曼光譜和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，旨在提高海洋環(huán)境中微塑料分析的效率和準(zhǔn)確性（圖1）。相關(guān)研究成果以“A microfluidic approach for label-free identification of small-sized microplastics in seawater”為題發(fā)表在Scientific Reports期刊上。

圖1 海洋微塑料識(shí)別流程示意圖

具體而言，研究人員通過將實(shí)驗(yàn)室收集的樣本與公開可用的數(shù)據(jù)集相結(jié)合，構(gòu)建了一個(gè)全面的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。此外，該研究進(jìn)行了非常系統(tǒng)的驗(yàn)證，以評(píng)估和比較四種機(jī)器學(xué)習(xí)模型（支持向量機(jī)（SVM）模型、隨機(jī)森林（RF）模型、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和ResNet34架構(gòu)）的微塑料識(shí)別性能。研究結(jié)果表明，CNN模型要優(yōu)于其它模型，其平均分類準(zhǔn)確率為93%。

圖2 描述四種機(jī)器學(xué)習(xí)模型在測(cè)試數(shù)據(jù)集上的分類準(zhǔn)確性的混淆矩陣

此外，為了證明微流控裝置在捕獲和識(shí)別微塑料方面的有效性，該研究引入了一種具有篩狀結(jié)構(gòu)的聚二甲基硅氧烷（PDMS）裝置，專門用于捕獲小尺寸顆粒。在一個(gè)概念驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)中，所有被捕獲的原始粒子都被準(zhǔn)確地識(shí)別出來。此外，該研究利用從當(dāng)?shù)睾┦占臉颖?，成功?yàn)證了該微流控裝置在現(xiàn)場(chǎng)采樣和識(shí)別方面的實(shí)用性。

圖3 在微流控裝置中捕獲熒光聚乙烯（PE）顆粒以及常規(guī)聚乙烯（PE）和聚苯乙烯（PS）顆粒

圖4 海水中被捕獲的顆粒

綜上所述，該研究構(gòu)建了一種有前途的微流控裝置，專門設(shè)計(jì)用于微塑料的高效捕獲和識(shí)別。該研究所提出的捕獲方法在減少交叉污染和減少人工依賴方面具有很大的潛力。該微流控裝置不僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)原始微塑料顆粒的有效捕獲（雖然只能實(shí)現(xiàn)少量捕獲），同時(shí)還具有尺寸篩選能力。此外，相關(guān)實(shí)驗(yàn)檢測(cè)已經(jīng)成功地證明了該微流控裝置在真實(shí)海水中具有有效捕獲環(huán)境微塑料顆粒的能力。這些積極的試驗(yàn)結(jié)果為該微流控裝置在現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)用性和有效性提供了令人鼓舞的證據(jù)。然而，重要的是要承認(rèn)，仍有一些問題需要解決，以進(jìn)一步提高該微流控裝置的性能。例如，增強(qiáng)該系統(tǒng)可拓展性的一種方法是實(shí)現(xiàn)并行化并串聯(lián)多個(gè)微流控裝置。這種方法可以提高捕獲過程的總體通量和效率。此外，雖然目前的粒子捕獲方法依賴于低流速下的流體動(dòng)力，但將其它主動(dòng)驅(qū)動(dòng)的方法與芯片集成有可能進(jìn)一步提高其通量。此外，手持式拉曼光譜與先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別系統(tǒng)的集成在微塑料的連續(xù)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)應(yīng)用方面具有巨大的潛力。

另外，為了便于采用這一系統(tǒng)進(jìn)行長(zhǎng)期環(huán)境監(jiān)測(cè)，成本效益成為一個(gè)至關(guān)重要的考慮因素。降低制造微流控裝置成本的一種可行方法是直接使用3D打印技術(shù)來制造微流控裝置本身。這種方法消除了對(duì)模具的需求，并簡(jiǎn)化了制造過程，從而降低了成本。然而，3D打印微流控裝置所使用的材料是很重要的。鑒于該研究聚焦于微塑料的分析，有必要考慮在制造過程中引入額外塑料顆粒的潛在風(fēng)險(xiǎn)。仔細(xì)選擇適當(dāng)?shù)?D打印材料，盡量減少微塑料的釋放，以確保分析的完整性，避免引入不必要的污染物是必要的。

同時(shí)，由于環(huán)境顆粒的形狀、大小和獨(dú)特特性的差異，將這些因素納入考量以獲得最佳性能至關(guān)重要。然而，捕獲和識(shí)別環(huán)境納米塑料面臨著重大挑戰(zhàn)。將該系統(tǒng)與其它主動(dòng)驅(qū)動(dòng)方法相結(jié)合可以提供更有效的方法，特別是對(duì)于納米塑料。通過將這種微流控裝置的功能與用于納米塑料分析的主動(dòng)驅(qū)動(dòng)方法相結(jié)合，可以在未來的研究中實(shí)現(xiàn)環(huán)境樣品中納米塑料的全面表征。

此外，擴(kuò)展拉曼光譜數(shù)據(jù)庫以包括更廣泛的可風(fēng)化聚合物，并將其它材料的拉曼光譜納入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中是必不可少的。這種擴(kuò)展將增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型識(shí)別各種類型環(huán)境顆粒的能力，并降低假陽性率。同時(shí)，該擴(kuò)展還為評(píng)估不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點(diǎn)提供了可能，從而能夠全面分析和選擇最適合的模型，以進(jìn)行準(zhǔn)確可靠的預(yù)測(cè)。最后，通過利用數(shù)據(jù)分割技術(shù)并進(jìn)行深入的成像分析，可以更深入地了解有關(guān)顆粒及其相互關(guān)聯(lián)的環(huán)境背景的有價(jià)值的見解?？偟膩碚f，這些知識(shí)將有助于更全面地了解環(huán)境顆粒的來源、發(fā)展和傳播，從而能夠?qū)嵤┯嗅槍?duì)性的干預(yù)措施和緩解戰(zhàn)略。

審核編輯：劉清