综述：分子动力学驱动侧流免疫检测技术创新的原理、方法与应用

（编辑推荐）本文系统阐述了分子动力学（Molecular Dynamics, MD）在侧流免疫检测（LFIA）技术中的创新应用，通过模拟抗原-抗体相互作用、优化标记材料与检测条件，显著提升LFIA的灵敏度与特异性，为疾病诊断、食品安全及环境监测领域提供新思路。

　　

Abstract
侧流免疫检测（Lateral Flow Immunoassay, LFIA）作为即时检测（POCT）的重要工具，在疾病诊断、食品安全和环境监测中具有广泛应用。然而，传统LFIA技术受限于灵敏度与特异性不足的问题。分子动力学（MD）模拟技术的引入为LFIA的优化提供了全新视角。

分子动力学基础原理与方法
分子动力学通过计算原子和分子的运动轨迹，模拟生物大分子（如抗原-抗体）的相互作用机制。经典力场（如AMBER、CHARMM）和增强采样技术（如Metadynamics）的应用，可精准预测结合自由能及构象变化，为LFIA中抗体筛选和标记物设计提供理论支撑。

分子动力学在LFIA技术优化中的关键作用

1. 抗原-抗体相互作用模拟：MD模拟揭示了抗体结合表位（epitope）的动态构象，指导高亲和力抗体的理性设计。例如，通过计算氢键网络和疏水作用力，优化了新冠病毒N蛋白检测的抗体对。
2. 标记材料优化：金纳米颗粒（AuNPs）是LFIA常用标记物，MD模拟其表面修饰分子（如羧基化PEG）的取向稳定性，显著提高信号强度。
3. 检测条件调控：MD分析了pH值和离子强度对硝酸纤维素膜（NC膜）上蛋白迁移的影响，确定最佳缓冲体系（如0.01M PBS+0.1% Tween-20）。

应用前景
在疾病诊断中，MD驱动的LFIA可检测低丰度标志物（如心肌肌钙蛋白I_{10 pg/mL}
）；在食品安全领域，实现了黄曲霉毒素B₁
的痕量检测（<0.1 μg/kg）；环境监测方面，通过模拟重金属离子与螯合剂结合，开发了铅离子（Pb²⁺
）快速检测试纸条。

结语
分子动力学与LFIA的交叉融合，从分子层面解决了传统技术的瓶颈，未来结合机器学习将进一步推动POCT技术的智能化发展。