综述:针对传统中药产品质量与安全评估的即时需求与便携式传感策略:一项关键的分析性综述

时间:2026年1月18日
来源:Analytica Chimica Acta

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传感器技术为传统中药(TCM)的质量控制提供便携、高效的解决方案,通过纳米材料与分子识别元件克服复杂基质干扰,结合AI/ML实现高维光谱数据解析与模式识别。重点讨论电化学、荧光、比色及SERS传感技术,分析基质干扰、标准化缺失等瓶颈,提出物联网集成与自验证传感系统的发展方向。

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王子华|刘蓓蓓|胡赛因·阿尔塔夫|孙中科|王乐|李鹏
河南工业大学复杂科学研究所,中国河南省郑州市450001

摘要:

传感器技术已成为传统中药(TCM)产品现场需求和便携式质量控制与安全评估的变革性工具。尽管分离和检测技术有所改进,但仍迫切需要从样品制备到数据解释的整个分析工作流程进行批判性评估,以满足监管和常规监测要求。本综述批判性地评估了从样品预处理到智能数据解释的完整分析工作流程,这是弥合实验室原型与实际应用之间差距的必要步骤。此外,它系统地总结了利用纳米材料和分子识别元素克服复杂中药基质挑战的常见传感器类型及其应用机制。特别关注了人工智能(AI)和机器学习(ML)在处理高维光谱数据及提高模式识别准确性方面的新兴作用。此外,我们还分析了当前存在的瓶颈,包括基质干扰、缺乏标准化验证协议以及便携设备在不受控制环境中的可靠性问题。未来的研究方向是开发自我验证、云集成(IoT)和环保型传感系统,以支持中药产品的全球标准化和安全保障。

引言

传统中药(TCM)是一个综合性的医疗体系[1],其中中药草药是物质基础治疗的基石[2]。中药草药主要包括来自天然来源的原始药材及其加工衍生物,通常称为中药制剂。这些材料很少单独使用,而是系统地组合成多草药配方以实现协同治疗效果。现代专利中药(TCM产品)是从这些经典或现代处方开发出的标准化、质量控制好的制剂。然而,由于草药基质的复杂性、植物来源的多样性和加工方法的多样性,确保中药产品的质量和安全仍然是一个重大挑战。近年来,人们对中药材料中农药残留、重金属、霉菌毒素和非法掺杂物的存在越来越关注,这些可能对人类健康构成重大风险,并削弱公众对传统医药的信心[3]。
与传统药品或食品不同,中药产品通常由含有多糖、黄酮类、生物碱、萜类和其他生物活性化合物的多组分草药系统组成。这种组成复杂性导致强烈的基质干扰,使得痕量污染物的准确检测特别困难。此外,栽培条件、地理来源、收获季节和收获后加工的变化进一步复杂化了质量控制和安全评估。这些特性使得许多标准化的分析方法不足以适应中药产品的常规或现场监测。作为经典的分析方法,高效液相色谱(HPLC)[4]、液相色谱-质谱(LC-MS)[5]、气相色谱(GC)[6]和电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)[7]是评估中药产品生产过程中复杂化学成分的主要工具。尽管这些方法具有高灵敏度和准确性,但它们受到样品预处理需求、复杂溶剂、昂贵仪器以及专业操作要求的限制,因此不适合大规模快速筛查或现场应用。
在这种背景下,传感器技术作为中药质量和安全评估的有希望的替代方案应运而生(图1A)。由于其在灵敏度、便携性和快速响应方面的固有优势,基于传感器的方法为互补和分散式分析提供了宝贵的机会。传感器通常将识别元件(如抗体、适配体或分子印迹聚合物(MIP)与信号转换器结合,将目标识别转换为可测量的输出。根据不同的转换机制,传感平台可分为电化学、荧光、比色和表面增强拉曼散射(SERS)传感器。它们在灵敏度、便携性和快速响应方面的固有优势使传感器特别适合用于中药等复杂基质的质量控制[8]。图1B进一步展示了各种传感平台(如SERS、色谱传感器等)的潜力。然而,为中药应用设计传感器时必须明确考虑中药特有的挑战,包括基质耐受性、对结构相似化合物的选择性以及在非实验室条件下的稳健性。
本综述系统总结了基于电化学、比色、荧光和SERS的传感技术在中药分析方面的最新进展,特别关注其在质量和安全评估中的作用。重点在于识别关键目标分析物,阐明选择适合中药应用的传感模式的基本原理,并讨论当前挑战及未来开发实用、可现场部署的中药产品传感平台的展望。

部分摘录

传统预处理

样品制备包括目标分析物的提取、富集和纯化,对于获得准确的分析结果至关重要。中药成分复杂,可能会强烈抑制目标分析信号。因此,有效的预处理是获得可靠数据的先决条件。传统的预处理方法如过滤、溶剂萃取、蒸馏和分馏不仅耗时,而且涉及许多处理步骤

用于中药产品分析的传感器平台

中药成分中包含的各种药理活性物质及其含量波动给标准化和质量控制带来了挑战。尽管现代分析方法对中药成分具有高灵敏度和足够的检测限,但它们依赖于复杂的样品制备、昂贵的仪器和受过培训的人员,严重限制了其快速现场检测的适用性。因此,迫切需要更简单、更快、更灵敏的检测技术。

中药产品的质量和安全评估

基于所讨论的基本传感器平台,本节回顾了它们在确保中药产品质量和安全方面的直接应用,特别是检测污染物、非法添加剂和活性成分。表2总结了用于中药质量和安全评估的传感器和传感技术。

AI/ML增强型传感器

人工智能(AI)和机器学习(ML)已从单纯的数据处理工具发展成为现代智能传感器的“大脑”。在中药质量控制方面,AI在三个特定功能中发挥着关键作用:解释复杂的高维信号、实现强大的模式识别以进行认证,以及构建用于质量评估的预测模型。
追踪AI驱动的模式识别对于区分真正的中药产品和假冒产品至关重要

便携式传感器在中药评估中的挑战和局限性

传感器技术在提高中药产品的质量和安全评估方面显示出巨大潜力。通过集成先进材料、生物识别组件和智能算法,传感器在检测灵敏度、特异性和便携性方面取得了显著改进。它们为多个综合评估阶段提供了可行的解决方案,包括样品预处理和基质干扰消除、传感器机制、分析性能基准测试等

中药评估中传感技术的未来展望

未来的中药评估传感技术预计不仅会朝着更高的分析灵敏度发展,还会朝着系统级可靠性、自主性和环境适应性发展。这种发展是由中药生产的分散性质、非专家操作者的参与以及草药基质的显著异质性所驱动的,这些因素共同提出了超出传统实验室性能指标的要求。
传感技术与

结论

本综述强调了便携式传感策略在将中药质量控制从集中式实验室转移到现场需求应用方面的变革潜力。我们证明了功能纳米材料、分子识别和人工智能的协同作用对于解决复杂草药基质和实现智能、定量分析至关重要。尽管取得了显著学术进展,但要实现工业应用仍需克服关键障碍

CRediT作者贡献声明

孙中科:验证。 胡赛因·阿尔塔夫:软件。 刘蓓蓓:可视化、研究。 王子华:撰写——原始草稿、概念化。 李鹏:监督。 王乐:撰写——审稿与编辑、资金获取

资助

本研究由河南工业大学博士科研启动基金(2022BS017)、国家自然科学基金(21978070)、河南省重大科技项目(251100110300)、河南省青年科技人才计划(2023年)以及河南省重点研发与推广项目(科研项目编号:252102311026)资助。

利益冲突声明

作者声明没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

王子华(概念化;撰写——原始草稿),刘蓓蓓(研究;可视化),胡赛因·阿尔塔夫(软件),孙中科(验证),王乐(资金获取;撰写——审稿与编辑),李鹏(监督)。

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电化学发光
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弗立菊 bulb
GC
气相色谱
GC
绿色化学
Gly
草甘膦
GO
氧化石墨烯
HMI
重金属离子
HPLC
高效液相色谱
HSI
高光谱
王子华,博士,讲师,主要从事中药质量分析、生化分析和生物传感领域的研究。

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