1 引言
生物传感器是通过将生物相互作用转化为可测量信号来检测生物分析物（如酶、核酸、蛋白质和代谢物）的分析设备。纳米生物传感器通常结合纳米器件和纳米材料（如纳米颗粒、纳米管、纳米线和纳米晶体），这些材料具有可调的光电特性和更大的比表面积，能够增强生物分子结合和目标识别能力，从而实现对复杂基质中低丰度目标的精确测量。根据信号转换原理的不同，纳米生物传感器主要分为电化学和光学两大类。电化学纳米生物传感器依赖于目标物结合事件扰动功能化纳米界面处的双电层（EDL），产生可测量的电流或阻抗变化；光学纳米生物传感器则利用光吸收、荧光、表面等离子体共振和折射率调制等机制实现实时、高精度检测。近年来，生物传感器与微流控平台的集成显著推动了床旁（PoC）诊断的发展，通过减少试剂使用、精确样本处理以及将多个步骤/检测集成在单一芯片上，实现了快速、低成本的检测。这使得疾病的早期诊断和生物标志物的实时监测成为可能，代表了诊断技术的重大进步。此外，传感器再生技术的进展，尤其是在可穿戴生物传感器（WBs）中的集成，使得连续、无创的健康监测具有更高的稳定性和信号可逆性。多路复用功能允许同时检测多个生物标志物，支持全面的疾病分析、早期诊断和个性化治疗。自适应和可解释人工智能（XAI）的整合有助于解读复杂的生物传感器信号，促进光谱解卷积，解决时间漂移，考虑制造差异，并优化诊断过程。随着对监管框架的日益遵循，这些AI模型能够提供透明且可解释的结果，这对于临床接受和监管批准变得越来越重要。
2 纳米生物传感器：电化学与光学传感
2.1 电化学传感器
电化学传感器能够检测低浓度的分析物，甚至可以测量飞安级电流或微欧级阻抗变化，这通常需要高度优化的传感器设计和仪器。近期研究工作显著提高了电化学传感平台的灵敏度。例如，Yang等人利用分级的AgNPs/SnO2QDs/MnO2纳米花结构，实现了对miRNA-21的检测限（LOD）低至0.002 fM，比ELISA方法低了三个数量级。类似地，金纳米颗粒还原氧化石墨烯（AuNP-rGO）电极利用石墨烯的高迁移率和金纳米颗粒的硫醇选择性锚定特性，可直接在患者血浆中测量miR-141，检测限达到0.0319 fM。新材料如MXene-Ti3C2Tx修饰的5 nm金纳米颗粒电极，通过协同信号放大，分别用于检测miRNA-21和miRNA-141，灵敏度达到204 aM和138 aM，线性范围宽（500 nM–50 nM）。临床验证研究展示了这些平台的转化潜力，例如CRISPR-Cas12a生物传感器在唾液样本中检测SARS-CoV-2病毒，与RT-qPCR相比，灵敏度达到96.5%，特异性达到99%。
2.2 光学传感器
光学纳米生物传感器通过光吸收、荧光、表面等离子体共振和折射率变化检测分析物-受体相互作用，为临床和PoC应用提供实时、高灵敏度的检测。Liu等人设计了一种锆卟啉金属-有机框架开关型荧光生物传感器，利用荧光共振能量转移（FRET）和光诱导电子转移（PET）检测ssDNA和microRNA-21，检测限分别达到2 fM和11 aM，检测时间在30分钟内，无需复杂固定，且在人血清中有效。Xi等人开发了一种表面增强拉曼散射（SERS）夹心免疫分析法，使用Fe3O4纳米环检测白细胞介素-6（IL-6），检测限达到0.028 pg/mL。Ming-Kiu等人利用BaGdF5:Yb/Er上转换纳米颗粒与寡核苷酸探针和金纳米颗粒在纳米多孔阳极氧化铝膜上开发了异质光学检测法，用于埃博拉病毒基因检测，检测范围为50–700 fM。Mahani等人提出了一种基于氮掺杂碳量子点（NCDs）和金纳米颗粒（AuNPs）作为供体-猝灭剂对的超灵敏FRET适体传感器检测IL-6，检测限为0.82 pg/mL。Bhalla等人展示了利用金纳米颗粒局域表面等离子体激元的双模电光生物传感器用于激酶抑制剂筛选，显示了其在多功能生物/化学传感中的潜力。
3 诊断应用
3.1 PoC多分析物检测
纳米赋能的PoC诊断正从单分析物检测向多分析物检测发展。临床有用的检测组合需要在一个样本中区分多个目标物而无需信号干扰。正交编码为每个分析物分配独特的信号维度（空间位置、光谱特征或时间相位），实现在aM–pM范围内的高灵敏度同时检测。空间多路复用利用纳米结构微电极阵列和微流控分区为每个分析物提供独立的传感器位点。O’Brien等人通过从MXene基材料电沉积金纳米结构实现了这一策略，对乳腺癌标志物HER-2、MUC-1和CA15-3的检测达到0.04–0.5 pg/mL。光谱多路复用允许通过光谱解卷积同时读取多个分析物（如皮质醇、NPY、DHEAS），使用纳米材料光学条形码系统，如量子点标记抗体或等离子体纳米颗粒。Luminex xMAP平台独特地使用与捕获抗体结合的条形编码微球，可在pg水平解析超过30种免疫分析物，用于新生儿败血症诊断。另一种策略是时间多路复用，它允许可逆的传感器表面功能化和循环电化学检测，使用抗污染化学物质如两性离子聚合物和纳米工程自清洁电极。Lu等人报道的电化学生物传感器在多次重复使用周期中实现了超过95%的信号保留，且交叉污染最小。多路复用诊断的下一个前沿是混合平台，它结合了空间、光谱和时间编码策略，并辅以基于AI的信号解卷积算法，以最大化信号提取，减少串扰，并适应非线性传感器行为，实现稳健的真实世界多生物标志物诊断。
3.2 可穿戴多分析物生物传感器与再生
除了PoC传感相关的挑战外，可穿戴生物传感器（WBs）引入了额外的需求，必须解决这些需求以确保优化功能、可靠的生物传感能力和长期稳定性。这些紧凑系统通过纹身、纺织品或植入物与身体集成，以连续监测生物标志物，但它们经常面临稳定性和信号恢复问题。使用电化学或光学清洁的再生传感方法可以降低成本并实现连续的个性化监测。电化学再生策略在延长传感器寿命方面显示出特别的潜力。Lee等人证明，在铁/亚铁氰化物中进行循环伏安扫描可通过电化学清洁脉冲恢复丝网印刷金电极（SPGEs），从而实现多次重复使用周期。Choi等人介绍了一种用于微流控生物传感器的原位电化学再生方法，利用低电压解吸金电极上的短链自组装单分子膜（SAMs）。该方法实现了高达50次的重用周期，相对标准偏差（RSD）低于0.82%，表现出稳定的性能。Liu等人提出了一种具有光热辅助再生的光流控表面增强拉曼散射（SERS）传感器，其中光诱导加热可去除结合的分析物。该器件对罗丹明6G的检测限达到10−13mol/L，显示出可重复使用的WBs或PoC平台的前景。此外，Shin等人开发了一种用于自动监测细胞分泌生物标志物的微流控阻抗生物传感器，检测白蛋白和谷胱甘肽-S-转移酶-α（GST-α）水平达到ng/m。通过电化学清洗，该平台支持高达25个再生周期而灵敏度不损失，支持基于类器官的长期药物筛选。
3.3 微流控集成
将微流控技术与纳米技术相结合，能够从极小的样本中实现灵敏、特异、实时的生物标志物检测。精确控制流体流动和反应条件减少了变异性，限制了样本损失，并改善了信号质量，从而获得更准确可靠的生物传感器测量结果。Seefeld等人开发了一种微升级体积的表面等离子体共振成像生物芯片，其特点是在聚二甲基硅氧烷（PDMS）微流控室内嵌入一个12元件微阵列。该平台实现了卓越的灵敏度，在200秒内检测到浓度低至1 fM（约18,000个分子）的ssDNA，这得益于RNase H基于扩增。Vallero等人首次报道了将纳米制造的记忆电阻生物传感器与微流控平台集成。该设计采用定制的金属互连来保持记忆电阻纳米线传感器的电读数。微流控系统通过实现受控的洗涤、表面生物功能化和随后的分析物暴露步骤来增强检测性能。此外，Dallari等人开发了一种快速、通用、低成本的SERS-微流控平台，结合便携式光纤拉曼设置用于检测淀粉样蛋白-β1–42（Aβ），展示了阿尔茨海默病诊断的可行性。Puleo等人通过集成带有在线微蒸发器的微流控系统，将DNA靶标浓缩到纳升单分子荧光检测室中，从而实现了从50 aM的初始DNA浓度进行分子信标杂交和检测。此外，Chan等人开发了一种集成量子点（QDs）和微流控的诊断系统，实现了对主要血源性传染病血清生物标志物的多重、高通量检测。该平台需要少于100 μL的样本，在一小时内提供结果，灵敏度约为10−10–10−12M，并允许精确的同时测量，且交叉反应性最小。
3.4 AI集成
自适应AI算法对于从PoC多分析物和WBs中提取诊断信息至关重要。纳米生物传感器产生的复杂、高维信号，包括来自多个分析物的重叠光谱特征、时间依赖性传感器漂移以及批间制造变异性，超出了传统信号处理方法的能力范围。因此，选择适当的AI架构，如CNN（卷积神经网络）、LSTM（长短期记忆网络）、迁移学习或集成方法，对于应对这些挑战至关重要。CNN特别适用于分析多分析物生物传感器，因为它们可以分离来自不同生物标志物的重叠信号。Li等人展示了基于CNN的光谱解混合，使用160,000个训练样本，均方根误差（RMSE）约为6.42x10−2。这在多个分析物在同一传感器中产生干扰信号时至关重要。然而，生物传感器也面临时间挑战，因为传感器信号会因降解、温度变化和校准损失而随时间漂移。LSTM网络通过学习生物传感器数据中的时间模式来解决这个问题，在WBs的连续监测过程中保持准确性。近期研究表明LSTM模型在预测和异常检测任务中实现了高精度（例如，均方误差MSE = 0.124，R2= 0.945），基准测试证实LSTM和混合RNN模型与传统RNN相比，始终提供更低的错误率（例如，平均绝对误差MAE: 2.96，平均绝对百分比误差MAPE: 7.45%，均方根误差RMSE: 4.04）和更强的鲁棒性。迁移学习通过使在大型数据集上预训练的模型能够针对特定传感器批次进行微调（数据有限），来解决制造变异性问题。Zhang等人证明，这种方法可以将校准需求减少50%而不影响性能。XAI的采用通过使AI决策透明和可解释来增强临床接受度。XAI方法揭示了模型如何得出预测，这对于监管批准和临床医生信任至关重要。SHAP和显著性图等技术识别影响诊断的关键特征，帮助临床医生验证生物标志物并理解预测原理。XAI还有助于识别传感器漂移并指导重新校准。虽然每种AI方法都针对特定挑战，但现实世界的诊断系统通常同时面临多个问题。集成方法结合多个AI模型以利用互补优势，并在不同传感器条件和患者群体中提高鲁棒性。
4 AI使用的伦理挑战
AI在纳米生物传感器诊断中的整合面临着关键的伦理挑战，并对基于传感器的平台具有独特的影响。这些AI系统直接为临床决策提供信息，使得伦理考量对其有效性和临床实用性至关重要。然而，重大挑战依然存在。例如，算法偏见仍然是一个显著问题，在903个FDA批准的AI系统中，只有3.6%在不同种族/族裔群体中得到验证，0.9%包含了社会经济多样性，导致对代表性不足人群的系统性准确性降低。在纳米生物传感器中，这种偏见因生理变异而被放大。由于黑色素吸收，光学传感器在不同肤色上表现出不同的性能，而电化学传感器对不同种族群体的汗液化学和pH差异表现出不同的反应，但这些变异很少在训练数据集中得到体现。深度学习模型缺乏可解释性，阻止了临床医生区分信号变化是反映了真实的生物标志物变异还是传感器伪影（如污染、漂移、温度效应），当AI将退化的传感器响应误解为具有临床意义的模式时，会产生诊断模糊性。隐私风险来自连续可穿戴监测，其中时间生物传感模式与活动和位置元数据相结合，使得即使在匿名化后也能重新识别患者。监管框架以不同方式解决这些问题。FDA要求对自适应算法进行上市前临床验证和上市后监测。欧盟AI法案将诊断AI归类为高风险，要求算法可追溯性、偏见审计和公共模型文档。中国国家药监局（NMPA）在《个人信息保护法》（PIPL）下强制要求临床试验中的人口统计学代表性和数据本地化。加拿大卫生部与FDA标准保持一致，同时强调透明度。不同的要求阻碍了全球部署。XAI方法提供了对算法决策的机制洞察，而具有差分隐私的联邦学习架构在遵守HIPAA、GDPR和PIPL等法规时，实现了重新识别风险降低90%。然而，这些方法无法弥补根本上不具代表性的数据集或监管碎片化。临床转化需要将透明度、偏见缓解和隐私保护作为基础设计原则，同时进行国际监管协调，以实现公平的全球访问。
5 挑战与未来方向
5.1 挑战
温度、机械应变和生物流体复杂性的变化会损害传感器稳定性，通过改变表面能量学导致信号衰减和批间重现性降低。在柔性基底和纳米材料电极上，机械应力会引起分层、微裂纹和信号漂移，从而降低灵敏度和重现性。在光学系统中，纳米级结构偏差会改变等离子体共振频率，产生响应异质性，加剧了蛋白质粘附引起的信号损失。传感器再生策略在良性条件下有限周期内证明了可行性，但缺乏在长期生理污染下的验证，而这对于实际可穿戴部署至关重要。在PoC和WBs中，微升级样本量增加了蒸发和污染的可能性。AI集成面临复杂的技术和伦理挑战。边缘计算的内存限制（千字节到兆字节）无法容纳复杂生物基质分析所需的CNN，而可解释性要求超出了可用的处理能力。训练数据集的局限性，即人口统计学多样性不足，造成了与公平部署不兼容的算法偏见，表现为不同肤色的光学响应差异和不同种族群体汗液化学的电化学变异。黑盒AI架构模糊了信号变化是反映真实生物标志物变异还是传感器伪影，阻碍了模型输出的临床验证。验证不足阻碍了临床转化。性能评估通常在加标缓冲液系统中受控条件下进行，而非在包含干扰物质、可变pH值和蛋白质污染的复杂生物基质中进行，这些因素会在临床环境中降低传感器性能和重现性。这种验证差距解释了报告的实验室指标与实际临床效用之间经常存在的差异。监管框架通过矛盾的要求和碎片化加剧了这些障碍。当前FDA批准的系统显示出严重的验证差距（3.6%种族/族裔，0.9%社会经济代表性）。欧盟AI法案的可追溯性要求需要随着系统复杂性呈指数级扩展的全面算法文档，而针对自适应算法的国际监管标准协调仍然悬而未决。这些挑战表明，对单个传感器组件的渐进式改进无法解决临床转化的系统性障碍。
5.2 未来方向
前进的道路需要跨越多个学科的集成方法。解决传感器材料和物理限制需要表面化学和检测机制的进步。两性离子水凝胶涂层在抗污染性能和长期信号保真度方面显示出显著改善，而自校准架构和纳米工程表面化学在减轻信号漂移和批间变异性方面显示出前景。量子传感代表了一个新兴前沿，有潜力超越当前的灵敏度-稳定性权衡。Marie等人展示了具有增强空间分辨率的无标记、实时生物分子检测，Zalieckas等人实现了对mRNAs的10 pM检测，这暗示了在生理相关环境中实现单分子灵敏度的途径。验证标准必须超越概念验证演示，转向在不同人群和复杂生物体液的
