综述：用于天然药物发现的生物传感器技术：当前进展、挑战与未来方向

《TrAC Trends in Analytical Chemistry》：Biosensor technologies for natural medicine discovery: current advances, challenges, and future directions

本综述系统阐述了生物传感器（包括光学、电化学及微流控集成技术）在天然药物活性成分筛选中的前沿应用，重点分析了其在解决传统方法（如高效液相色谱HPLC、质谱MS）高成本、低通量等瓶颈问题的优势，并展望了通过表面修饰、人工智能（AI）辅助等策略提升传感器特异性、灵敏度的未来方向，为加速天然药物研发提供了创新技术路径。

　　

Abstract

天然药物研发日益受到关注，但传统分析技术如高效液相色谱（HPLC）、质谱（MS）和核磁共振（NMR）存在耗时、成本高、操作复杂等局限，难以满足高通量筛选需求。生物传感器技术以其实时、免标记、高灵敏度的特性，成为强有力的替代工具。本综述系统梳理了光学、电化学及微流控集成生物传感器的最新进展，重点探讨了其在抗病毒、抗炎、抗癌、神经保护及核酸靶向化合物筛选中的应用，并针对基质干扰、特异性、灵敏度、通量标准化等关键挑战提出未来优化方向，如通过表面修饰、样本前处理优化、多重检测及人工智能（AI）辅助数据分析等策略，全面提升生物传感器在天然药物发现中的潜力。

Introduction

天然药物（如植物提取物、海洋活性物质）成分复杂，对检测技术的灵敏度、特异性及复杂基质耐受性要求极高。传统分析方法虽精度较高，但样本处理繁琐、仪器依赖性强，制约了大规模筛选效率。生物传感器整合了抗体、酶、核酸适体等生物识别元件与物理换能器，通过光学、电学等信号实现实时、快速检测，在天然药物活性成分鉴定、靶点验证及高通量筛选中展现出独特优势。目前，表面等离子体共振（SPR）、荧光偏振、表面增强拉曼光谱（SERS）及电化学传感器等技术已广泛应用于天然产物研究。然而，实际应用中仍面临基质干扰、非特异性吸附、稳定性不足、通量限制及标准化缺失等挑战，需通过创新材料、微流控集成与智能算法进一步突破技术瓶颈。

Fundamental principles of biosensor technologies

生物传感器由生物识别元件（如酶、抗体、核酸）和物理换能器构成，通过特异性结合事件转化为可量化信号。其技术雏形可追溯至1960年代Clark开发的葡萄糖酶电极。现代生物传感器按信号转换机制分为光学、电化学、质量敏感型等类别，其中光学与电化学技术在天然药物筛选中应用最为广泛。

Optical biosensor

光学生物传感器通过光信号变化监测分子相互作用，具有免标记、高灵敏度优势。表面等离子体共振（SPR）技术可实时分析天然提取物与靶蛋白结合动力学，已成功用于黄酮、生物碱等活性成分筛选；生物层干涉技术（BLI）则通过光强位移直接检测结合事件，适用于粗提物中低丰度成分鉴定。荧光偏振与SERS技术进一步拓展了检测维度，尤其适用于复杂样本中多组分同步分析。

Electrochemical biosensors

电化学生物传感器通过电流、电位或阻抗变化检测生物识别过程，具备响应快、易微型化、成本低等特点。其在天然药物研究中常用于酶抑制分析（如乙酰胆碱酯酶抑制剂筛选）、抗氧化活性评估及病原体检测，结合纳米材料修饰可显著提升信号稳定性与抗干扰能力。

Microfluidic and combination biosensors

微流控技术通过集成样本处理与检测模块，实现低体积、高通量、多参数同步分析。例如，结合电泳分离与荧光检测的微流控芯片可快速筛选天然产物中核酸结合化合物；微阵列传感器平台则能并行分析多靶点相互作用，大幅提升筛选效率。未来方向包括开发多功能集成系统，结合人工智能（AI）实现数据自动解析。

Challenges and future directions

生物传感器在天然药物应用中仍面临基质干扰、特异性不足、重复性差等挑战。未来需聚焦于：1）通过新型界面修饰（如仿生膜、纳米涂层）降低非特异性吸附；2）优化样本前处理流程以简化复杂基质；3）发展多重检测平台提升通量；4）引入人工智能（AI）与多组学数据整合，深化作用机制解析。这些策略将推动生物传感器从技术验证向规模化制药应用转化。

Conclusion

生物传感器技术通过高灵敏度、实时检测能力，显著提升了天然药物活性成分的筛选效率。光学与电化学平台的创新集成，结合微流控与人工智能（AI）辅助策略，有望突破传统分析瓶颈，加速天然来源新药的发现与开发。