综述：人工智能增强的生物传感器表面功能化：从基础到未来展望

《TrAC Trends in Analytical Chemistry》：AI-Enhanced Surface Functionalization in Biosensors: From Fundamentals to Future Prospects

本综述系统阐述了人工智能（AI）在生物传感器表面功能化领域的革命性作用，涵盖了从共价/非共固定、纳米材料（如石墨烯、CNTs、AuNPs）增强，到机器学习（ML）和深度学习（DL）优化界面化学等前沿进展，为开发高性能传感技术（如POCT）提供了跨学科路线图。

　　

人工智能增强的生物传感器表面功能化：从基础到未来展望

引言

生物传感器已成为医疗诊断、环境监测和生物技术领域不可或缺的工具，其性能核心在于界面化学和表面功能化策略。近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）的融合正推动着该领域发生范式转变，通过计算建模和机器学习（Machine Learning, ML）变革材料设计、性能预测和生物传感器优化。

关键表面功能化策略

表面功能化是生物传感器性能的基础，旨在实现生物探针在换能器表面的稳定、特异和定向固定。主要策略包括共价修饰、非共价修饰以及基于纳米材料的增强技术。共价固定方法，如通过自组装单分子层（Self-Assembled Monolayers, SAMs）、硅烷化（如APTES）或交联剂，提供了高稳定性。非共价固定则依赖于物理吸附、生物素-亲和素系统或静电相互作用，操作简便但对环境敏感。纳米材料，如石墨烯、碳纳米管（Carbon Nanotubes, CNTs）和金纳米粒子（Gold Nanoparticles, AuNPs），凭借其高比表面积、可调纳米结构和独特的光电特性，显著增强了信号转导和生物识别精度。

表面相互作用与稳定性

功能化层的稳定性及其界面相互作用是决定生物传感器灵敏度、特异性、重现性和使用寿命的关键因素。共价固定通常能提供最佳的长期稳定性。界面物理化学性质，如疏水性、表面电荷、功能团的存在和分子结构，共同影响着固定化生物受体（如抗体、酶、核酸）的取向、密度和稳定性。精心设计的界面能确保生物探针的活性位点可被分析物识别，同时减少非特异性吸附和污损。当前的研究重点在于开发仿生界面，如分子印迹聚合物（Molecularly Imprinted Polymers, MIPs）和两性离子涂层，以模拟生物环境，提高稳定性和抗污能力。

人工智能驱动的界面化学创新

人工智能，特别是机器学习和深度学习，正在彻底改变界面化学的研究方式。传统试错法正被数据驱动的方法所取代。AI模型能够分析大量数据集，以预测最佳材料组成、表面形貌和生物受体构型。例如，机器学习算法（如神经网络、遗传算法）可以分析表面性质（疏水性、电荷分布）与传感器性能指标（检测限、响应时间）之间的复杂关系。生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）已被用于设计具有定制等离子体或催化特性的新型纳米材料。AI引导的分子动力学（Molecular Dynamics, MD）模拟则提供了生物受体-底物相互作用的原子级见解，有助于设计高亲和力结合表面或抗污涂层。这些工具实现了表面表征（如SEM, FTIR）的高通量分析，加速了生物传感器接口的优化，减少了开发周期。

下一代人工智能集成生物传感器平台

人工智能的快速发展催生了新一代生物传感器技术，机器学习算法与界面化学协同作用，创造出高度智能、自适应和多功能的传感平台。这些下一代平台利用计算能力增强实时数据处理、改进决策并实现自主操作。在精准医疗、环境监测和食品安全等领域，它们能够通过连续学习适应复杂的生物基质，实现多路检测和超灵敏分析。例如，在可穿戴健康监测器和单分子检测系统中，AI集成实现了前所未有的精度。

未来展望

生物传感器技术的未来发展将依赖于先进界面化学、纳米材料和人工智能的深度融合。混合界面（如PEG化的MXenes或壳聚糖-石墨烯复合材料）有望增强抗污特性、生物相容性和耐久性。人工智能与合成生物学的结合可能产生具有自我校准和自适应信号放大能力的“智能”生物传感器。然而，数据稀缺、模型可解释性、数据偏差、可重复性和可持续生产等挑战仍需解决。未来的研究将致力于创建更全面的数据集和可解释的AI模型，以推动生物传感器在个性化医疗和现场诊断（Point-of-Care Testing, POCT）中的实际应用。

结论

表面功能化策略与人工智能的结合，显著推动了生物传感器设计的发展。通过共价/非共价修饰和纳米材料增强，生物分子固定和信号转导得到了优化。人工智能的引入，通过机器学习和深度学习模型进行预测性优化，标志着生物传感器设计范式的转变，为解决稳定性、重现性和规模化挑战提供了数据驱动的解决方案。跨学科合作将继续推动高性能传感技术的边界。