在疾病診斷、食品安全與環(huán)境監(jiān)測(cè)等應(yīng)用場(chǎng)景中，檢測(cè)系統(tǒng)需要在復(fù)雜基質(zhì)干擾、樣本量受限與現(xiàn)場(chǎng)操作條件不穩(wěn)定等條件下，實(shí)現(xiàn)可復(fù)現(xiàn)的信號(hào)放大、穩(wěn)定讀出與定量判讀。納米酶可通過(guò)催化反應(yīng)實(shí)現(xiàn)信號(hào)放大與多類型信號(hào)轉(zhuǎn)換，生物芯片平臺(tái)為微量樣本處理、多通道集成與便攜化讀出提供器件載體。隨著檢測(cè)任務(wù)從單指標(biāo)走向多指標(biāo)、從終點(diǎn)讀數(shù)走向連續(xù)監(jiān)測(cè)，信號(hào)形態(tài)與數(shù)據(jù)維度進(jìn)一步增加，經(jīng)驗(yàn)閾值與人工判讀在一致性、可遷移性與實(shí)時(shí)性方面存在約束。因此，有必要從 “ 材料 與催化機(jī)制 — 智能化生物芯片 — 多場(chǎng)景 應(yīng)用 ” 的完整鏈路出發(fā)，對(duì)納米酶與生物芯片的集成范式、信號(hào)轉(zhuǎn)換機(jī)制以及 AI 參與的智能化處理路徑進(jìn)行系統(tǒng)梳理，形成可比較的研究框架與面向應(yīng)用的技術(shù)路線。

圍繞上述問(wèn)題，北京航空航天大學(xué)常凌乾/董再再，香港城市大學(xué)焦艷麗（共同通訊作者）合作圍繞納米酶催化放大、生物芯片信號(hào)呈現(xiàn)與AI信號(hào)處理三條主線，總結(jié)納米酶—生物芯片系統(tǒng)用于智能檢測(cè)的研究進(jìn)展，并討論面向應(yīng)用落地的關(guān)鍵約束與后續(xù)方向（圖1）。 成果以Nanozymes Integrated Biochips Toward Smart Detection System為題，發(fā)表在Advanced Science上。論文第一作者為北京航空航天大學(xué)生物與醫(yī)學(xué)工程學(xué)院博士后陳冬雨以及博士研究生鄭旺、張志輝、于沈平。

圖 1 . 納米酶 - 生物芯片系統(tǒng)及其在疾病診斷、食品檢測(cè)與環(huán)境監(jiān)測(cè)中的代表性應(yīng)用概覽 。

在 “ 材料與催化機(jī)制 ” 層面，文章對(duì)納米酶的酶樣活性譜系進(jìn)行歸納，形成可用于對(duì)照分析的機(jī)制與反應(yīng)路徑框架：包括以氧化還原酶樣納米酶為代表的 POD/CAT/ GPx /SOD/HPO/OXD 等催化循環(huán)，以及水解酶樣納米酶的磷酸酶、核酸酶、糖苷酶、脂肪酶、蛋白酶等反應(yīng)類型，并進(jìn)一步覆蓋裂解酶、異構(gòu)酶、連接酶等 “ 其他酶學(xué)活性 ” 的典型反應(yīng)模式。該部分的組織方式為后續(xù)將 “ 催化 — 界面 — 器件 ” 進(jìn)行匹配提供了機(jī)制層面的對(duì)照坐標(biāo) 。

在 “ 芯片與信號(hào)轉(zhuǎn)換 ” 層面，綜述以系統(tǒng)視角梳理納米酶 - 生物芯片中常見的信號(hào)響應(yīng)模式與讀出通道，涵蓋電化學(xué)、比色、熒光與化學(xué)發(fā)光等路徑，并通過(guò)時(shí)間軸方式概括該領(lǐng)域從 “ 材料驅(qū)動(dòng)的單一反應(yīng)體系 ” 走向 “ 芯片集成與智能平臺(tái)化 ” 的演進(jìn)脈絡(luò)（圖2），用于說(shuō)明系統(tǒng)集成、可攜帶讀出與數(shù)據(jù)處理能力在不同階段的角色變化。

圖 2 . 納米酶 - 生物芯片研究與系統(tǒng)演進(jìn)時(shí)間軸：從單一體系走向 AI 集成的智能生物傳感平臺(tái) 。

在 “ 智能化處理 ” 層面，綜述總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)在納米酶 - 生物芯片系統(tǒng)中的主要落點(diǎn)，包括復(fù)雜信號(hào)解碼、分類識(shí)別、多模態(tài)融合、以及與手機(jī)端 / 云端平臺(tái)結(jié)合的流程化推斷與結(jié)果輸出。該部分同時(shí)討論數(shù)據(jù)集構(gòu)建、模型泛化與端側(cè)部署等實(shí)現(xiàn)環(huán)節(jié)對(duì)系統(tǒng)可用性的影響，為 “ 器件輸出 — 算法模型 — 結(jié)果呈現(xiàn) ” 的閉環(huán)構(gòu)建提供梳理框架。

在 “ 應(yīng)用場(chǎng)景 ” 層面，綜述圍繞三類代表性方向進(jìn)行歸類與對(duì)照：疾病診斷、食品檢測(cè) 與環(huán)境監(jiān)測(cè)， 對(duì)納米酶 - 生物芯片系統(tǒng)的實(shí)際部署進(jìn)行對(duì)照式梳理：臨床診斷側(cè)重于面向即時(shí)檢測(cè)與連續(xù)監(jiān)測(cè)的芯片化與便攜化實(shí)現(xiàn)；食品安全聚焦于對(duì)食源性病原體、真菌毒素、農(nóng)藥殘留與營(yíng)養(yǎng)成分等目標(biāo)的現(xiàn)場(chǎng)篩查需求；環(huán)境監(jiān)測(cè)則圍繞重金屬離子、酚類污染物與毒素等典型污染物的快速檢測(cè)任務(wù)展開。基于上述案例集合，文章進(jìn)一步歸納 “ 檢測(cè)對(duì)象 — 芯片形態(tài) — 讀出通道 — 數(shù)據(jù)處理 / 智能判讀 ” 之間的常見組合路徑，并指出面向?qū)嶋H應(yīng)用仍需重點(diǎn)解決的共性問(wèn)題，包括復(fù)雜樣本抗干擾、長(zhǎng)期穩(wěn)定性與批次一致性、以及端側(cè)推斷的泛化與部署約束 。

盡管納米酶 - 生物芯片與 AI 的耦合已形成多類原型系統(tǒng)，但面向規(guī)模化部署仍存在若干關(guān)鍵約束，主要包括：納米酶材料的批次一致性與可標(biāo)準(zhǔn)化表征、芯片制造與界面固定化過(guò)程的穩(wěn)定性與可制造性、以及端側(cè)推斷的算力 / 能耗限制與模型泛化能力。后續(xù)研究可圍繞上述約束推進(jìn)三類路徑：其一，在材料層面發(fā)展結(jié)構(gòu)可控的納米酶體系并建立與催化性能相關(guān)的可量化指標(biāo)與質(zhì)控方法，以提升可重復(fù)性；其二，在器件層面推動(dòng)可擴(kuò)展加工與模塊化集成，形成可復(fù)用的芯片結(jié)構(gòu)與流程化操作接口，以降低跨平臺(tái)遷移成本；其三，在算法層面采用與硬件條件匹配的輕量化模型與穩(wěn)健推斷策略，結(jié)合數(shù)據(jù)集構(gòu)建與跨場(chǎng)景驗(yàn)證，提升端側(cè)部署的可靠性。通過(guò) “ 材料 — 器件 — 算法 ” 協(xié)同優(yōu)化，該方向有望逐步形成面向現(xiàn)場(chǎng)與臨床場(chǎng)景的可部署檢測(cè)系統(tǒng)形態(tài)，包括便攜讀出、連續(xù)監(jiān)測(cè)與聯(lián)網(wǎng)管理等能力。

文章鏈接：https://doi.org/10.1002/advs.202519136

制版人：十一

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